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基于改进阈值的小波包图像去噪方法研究
  • ISSN号:1672-9102
  • 期刊名称:《湖南科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]成都理工大学信息工程学院,四川成都610059, [2]宜宾学院物理与电子工程系,四川宜宾644007
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60674003)
中文摘要:

介绍了小波包分解重构的算法及小波阈值消噪的基本原理,并针对软、硬阈值化方法存在的不足,构造了一个新的阈值化函数,该函数采用两个调节参量α和β,通过调整这两个参数,以获得较优的小波系数的阈值估计.经仿真实验表明,新的小波包阈值化方法能对含噪图像进行有效去噪,且较好地克服了原来软、硬阈值存在的振荡和边界模糊等缺陷.统计结果表明,其性能明显优于原有的软、硬阈值化方法,消噪效果较好.

英文摘要:

This paper has introduced the algorithm of decompose and compose of the wavelet packets and the theory of wavelet threshold de-noising, A new threshold function was presented in order to overcome the limitations of hard and soft threshold. This new function has two parameters, they can be adjusted properly to produce the best estimations of the wavelet coefficients. The outcome of experiments indicates that the new wavelet packets threshold algorithm can de-noising efficiently and overcome the shortcomings of hard and soft threshold with oscillation and borderline blurred. Statistics shows the improved method can obtain the best de-noising effects by adjusting the parameter values compared with traditional soft and hard threshold function.

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期刊信息
  • 《湖南科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:湖南省教育厅
  • 主办单位:湖南科技大学
  • 主编:曹晨忠
  • 地址:湖南湘潭市湖南科技大学期刊社
  • 邮编:411201
  • 邮箱:xuebaoz@hnust.edu.cn,xuebaoz@hnust.edu.cn
  • 电话:0731-58290354 8290272
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-9102
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1443/N
  • 邮发代号:42-227
  • 获奖情况:
  • 中国核心期刊,教育部二等奖国外数据库收录:IE
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3756