[1]邢丹俊 王继成.基于提升小波的自适应阈值图像去噪[J].计算机技术与发展,2008,(02):42-45.
　XING Dan-jun,WPNG Ji-cheng.Adaptive Threshold Based on Lifting Wavelet Transform for Image Denoising[J].,2008,(02):42-45.
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基于提升小波的自适应阈值图像去噪()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年02期
页码:
42-45
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Adaptive Threshold Based on Lifting Wavelet Transform for Image Denoising
文章编号:
1673-629X（2008）0042-04
作者:
邢丹俊 王继成
同济大学电子与信息工程学院
Author(s):
XING Dan-jun;  WPNG Ji-cheng
College of Electronics and Information Engineering, Tongji University
关键词:
小波变换; 提升方法; 阈值; 图像去噪
Keywords:
wavelet transform;  lifting scheme;  threshold;  image denoising
分类号:
TP317.4
文献标志码:
A
摘要:
介绍了提升方法（Lifting Scheme）的基本原理，给出了用提升方法构造传统小波的实现方法。在提升小波分解变换的基础上，研究一种自适应阚值的图像去噪方法——Adapt Thr Shrink去噪法。这种方法是基于Bayes框架，在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值。结合软阈值法对图像进行去噪，与传统方法相比，此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比（PSNR），而且使图像更加清晰。基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好
Abstract:
Introduces basic principle of lifting scheme and presents method of construction of traditional wavelets via lifting scheme. An adaptive threshold based on lifting wavelet transform for image denoising is studied. This method is derived in a Bayesian fram

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备注/Memo

备注/Memo:
邢丹俊（1982-），男，江苏丹阳人，硕士研究生。研究方向为图像处理与小波分析；王继成，研究员，博导，研究方向为图像处理，软件工程
更新日期/Last Update: 1900-01-01