基于邊緣檢測的小波圖像去噪.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文主要針對小波分析在邊緣檢測、圖像去噪方面應(yīng)用的方法進行了深入研究. 證明了基于對稱小波基的小波變換,在用于多尺度邊緣檢測時,可以很好地保持邊緣位置；本文的工作提出了通過小波變換的模極大值法和高低雙閾值法對輸入的有噪圖像進行邊緣檢測算法.該算法在獲得良好邊緣的情況下,邊緣定位準確度高. 由于小波變換后的圖像能量主要分布在低頻部分,噪聲基本上分布在高頻部分,而圖像的邊緣信息是圖像最為有用的高頻信息.因此,利用傳統(tǒng)的方法去

2、噪時,雖然能較好的去除圖像中的噪聲,但不能較好的保留圖像的邊緣信息,而且全局閾值法會"過扼殺"小波系數(shù),使圖像的信息被去除. 針對傳統(tǒng)去噪方法不能保留邊緣特征和全局閾值法"過扼殺"小波系數(shù)的缺點,對圖像進行邊緣檢測,在分析軟閾值函數(shù)的基礎(chǔ)上通過對軟閾值函數(shù)進行修正,提出了平滑閾值函數(shù).此種函數(shù)因在整個取值區(qū)間內(nèi)保持平滑,所以在去噪中可保存圖像的部分細節(jié).具體講,先求出邊緣圖像,把邊緣信息事先保護起來；然后,逐點貝葉斯門限法求出的

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