论文研究基于双树复小波的图像去噪算法 .pdf

幽像是人1fj捩取信息的重要来源。但是，在图像的获取、传输和存储过程q、，经常会引入噪声。因此，如何改进这些图像的质量，就成为数字图像处理中的～个重要任务。本论文对基于小波变换的图像去噪方法进行了研究

由于读入内存的BMP图像为无噪图像，所以进行去噪处理必须认为加入随机噪声，此功能由RandomNoise(BYTE *Image)函数实现。 其代码如下： void CLiftingschemeVie

基于小波变换和BM3D算法的图像去噪

内含所处理的原图，.mat格式的二进制图像原件，两个程序可直接运行

为了更有效地去除图像中的噪声，提出一种基于Contourlet变换的新阈值与改进阈值函数的图像去噪方法。新阈值考虑了图像经Contourlet变换后在低尺度子带和高尺度子带的去噪特性，较好地克服通用阈

提出了一种新的图像融合算法——基于边缘检测的双树复小波图像融合算法。多聚焦图像经过双树复小波变换较好地克服了传统小波变换的平移敏感性等缺点;低频系数利用边缘信息进行融合,较好地保留了图像的细节信息,提

分别对小波变换的软阈值和硬阈值方法进行了MATLAB仿真，并进行对比，还给出了一个改进型的小波变换去噪算法并在MATLAB仿真实现，代码下载后无需改动即可使用，后面有注释，让人通俗易懂。

基于matlab的小波软阈值和硬阈值图像降噪。代码可以直接运行，只需要修改下原图片地址。

分析了小波的消失矩特性对图像重构误差的影响，提出了利用提升算法提高双正交小波消失矩的改进算法。通过提升算法对传统小波提高消失矩，改善了小波的性能，使小波具有更好的振荡性，能够更好地捕捉图像的细节，从而

matlab编写的图像去噪典型算法，包括中值滤波，均值滤波以及维纳滤波，并采用峰值信噪比来评价算法的优劣。