论文研究 基于小波变换的图像去噪方法 .pdf

提出了基于复Daubechies小波域隐马尔可夫树(SDWHMT)模型Bayesian图像去噪算法,由于SDW小波是紧支撑、对称、正交小波,且具有近似线性相位,将其与HMT模型结合,能够更加准确地刻

为克服Contourlet变换的非平移不变性及频谱混叠等缺陷，提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪方法。对含噪的CT图像进行非下采样Contourlet变换，得到不同尺度及

针对不考虑噪声的统计分布，仅使用傅里叶变换或小波变换对图像进行降噪处理会带来图像的失真（扭曲）的问题，提出基于变换域和噪声估计的图像去噪方法。算法根据傅里叶变换和小波变换对图像的有效表示侧重点不同，以

小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。该文提出基于离散小波变换对图像进行阈值去噪，得出了小波阈值的偏微分方程表示形式，在此基础上研究偏微分方程的解法，采用分数步的小波阈值方法对图像去噪，得到

基于小波系数相关性的图像去噪，蔡良师，，本文提出了一种基于小波系数相关性的图像去噪方法。针对部分去噪方法平滑掉实际信号的不足，根据小波分解系数近指数的衰减特性及

这是一篇硕士论文，详细的介绍了小波去噪和全变差去噪算法。

一种改进的小波阈值图像去噪算法，王永平，，分析了小波阈值去噪中估计小波系数的特性，在传统软阈值和硬阈值方法的基础上，针对硬阈值的不连续特性和软阈值的固定偏差特性，

根据小波变换系数与图像边界的关系，提出了一种基于二进小波变换的图像去噪算法。首先用二进小波在不同尺度上分解图像，在低频部分上提取图像边界，根据图像边界与小波系数的关系，估计对应尺度上高频部分的噪声的方

遗传算法在小波阈值变换图像去噪中的应用，如何利用遗传算法图像去噪

图像在接收、转换和传输过程中，经常会受到各种内部和外部环境的影响而产生噪声，造成图像模糊、失真、有噪点而影响图像的质量，为了消除噪点，提高图像的信噪比，使图像恢复清晰，需要进行图像去噪。