文献类型：期刊文章

作　　者：方斌[1] 陈家益[2] 石艳[3]

FANG Bin;CHEN Jiayi;SHI Yan(School of Information Engineering,Guangzhou City Construction College,Guangzhou 510925,China;School of Biomedical Engineering,Guangdong Medical University,Zhanjiang 524023,China;School of Information Engineering,Lingnan Normal University,Zhanjiang 524048,China)

机构地区：[1]广州城建职业学院信息工程学院,广州510925 [2]广东医科大学生物医学工程学院,广东湛江524023 [3]岭南师范学院信息工程学院,广东湛江524048

出　　处：《光学技术》

基　　金：国家自然科学基金(61705095)。

年　　份：2021

卷　　号：47

期　　号：3

起止页码：359-365

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为进一步提升高斯噪声的去噪效果,提出了基于可微收缩函数与自适应阈值的图像去噪方法。根据高斯噪声的小波系数具有幅值小、服从高斯分布的特征,提出一种自适应于信噪强度的阈值,以准确地区分噪声系数与图像系数。根据自然图像的小波系数具有平滑连贯的特征,提出了一种可微的收缩函数,与自适应阈值结合对含噪的小波系数进行量化处理,以有效地去除噪声系数,保持和恢复图像的系数。实验结果证明,相对于现有的最新提出的小波阈值去噪方法,所提出的方法既能更加有效地去除噪声,又能更好地保持和恢复图像的细节和纹理结构。

关 键 词：自适应阈值 小波阈值去噪 去除噪声 高斯分布  噪声系数  高斯噪声  纹理结构 小波系数

分 类 号：TP391]