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基于复合脊波变换的图像去噪

         

摘要

脊波变换是在小波变换的基础上提出的多尺度分析方法.对于图像中直线状和超平面的奇异性问题,脊波变换比小波变换有更好的处理效果.应用数字复合脊波变换去除嵌入在图像中的白噪声,并使用一个简单的复合脊波系数的硬阈值来实现.实验结果表明,这种算法比VisuShrink算法、普通脊波算法和Wiener 2滤波嚣图像去噪的去噪效果更好,同时复合脊波算法也能应用于图像去噪和模式识别特征提取.%The ridgelet transform based on the wavelet transform is a method of the multi-scale analysis. The digital composite ridgelet transform is adooted to remove the white noise embedded in the image, which is achieved by using a hard threshold of simple composite ridgelet coefficient. Experimental results show that the algorithm has better denoising effect than VisuShrink algorithm, ordinary ridgelet denoising algorithm and Wiener2 filter, which is provided by the Matlab image processing toolbox. The composite ridgelet algorithm can be used in curvelet image denoising and feature extraction in pattern recognition.

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