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传统小波阈值去噪法
小波阈值收缩法去噪的主要依据是:小波变换特别是正交小波变换具有很强的去数据相关性,它能够使图像的能量在小波域集中在一些大的小波系数中;而噪声的能量却分布于整个小波域内,因此,经小波分解后,图像的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值,可以认为,幅值比较大的小波系数一般以图像信号为主,而幅值比较小的小波系数在很大程度上是噪声。于是采用阈值的办法可以把信号系数保留,而使大部分噪声系数减少至零[-Study on Algorithm of Image Denosing Based on Transform
小波阈值收缩法去噪的主要依据是:小波变换特别是正交小波变换具有很强的去数据相关性,它能够使图像的能量在小波域集中在一些大的小波系数中;而噪声的能量却分布于整个小波域内,因此,经小波分解后,图像的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值,可以认为,幅值比较大的小波系数一般以图像信号为主,而幅值比较小的小波系数在很大程度上是噪声。于是采用阈值的办法可以把信号系数保留,而使大部分噪声系数减少至零[-Study on Algorithm of Image Denosing Based on Transform
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