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Image denoising based on wavelets and multifractals for singularity detection and multiscale anisotropic diffusion

机译:基于小波和分形的奇异检测和多尺度各向异性扩散图像降噪

摘要

A noisy image is transformed through a wavelet transform into multiple scales. The wavelet coefficients are classified at each scale into two categories corresponding to irregular coefficients, edge-related and regular coefficients. Different denoising algorithms are applied to different classes. Alternatively, a denoising technique is applied to the finest scale, and the wavelet coefficients at all scales are denoised through anisotropic diffusion.
机译:噪声图像通过小波变换转换为多个比例。小波系数在每个尺度上分为对应于不规则系数的两个类别,即边缘相关系数和规则系数。不同的降噪算法适用于不同的类别。可替代地,将去噪技术应用于最精细的尺度,并且通过各向异性扩散对所有尺度的小波系数进行消噪。

著录项

  • 公开/公告号US7515763B1

    专利类型

  • 公开/公告日2009-04-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 JUNMEI ZHONG;

    申请/专利号US20050117380

  • 发明设计人 JUNMEI ZHONG;

    申请日2005-04-29

  • 分类号G06K9/40;G06K9/36;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 19:29:02

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