首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

自适应提升小波变换与图象去噪
引用本文:王志武,丁国清,等.自适应提升小波变换与图象去噪[J].红外与毫米波学报,2002,21(6):447-450.
作者姓名:王志武  丁国清
作者单位:上海交通大学精密仪器及微智能研究所,上海,200030
基金项目:国家 8 63高科技 (批准号 92 2 1-0 1)资助项目~~
摘    要:引入了基于提升法的自适应离散小波变换,根据LMS自适应法确定伯恩斯坦预测算子的权重系数,使其自适应匹配特定的数据序列,而且应用该方法结合软域值可实现信号去噪,最后扩展该方法应用于二维图象的去噪,数值实验表明自适应提升小波变换有效地实现了图象的去噪而且保持了图像的边缘和纹理特性,提升法的优点在于其设计上的灵活性和计算简便。

关 键 词:小波变换  提升法  图象去噪  自适应  图像处理  LMS  伯恩斯坦滤波器预测算子
收稿时间:2001/9/29
修稿时间:2001年9月29日

ADAPTIVE LIFTING WAVELET TRANSFORM AND IMAGE DENOISE
WANG Zhi Wu,DING Guo Qing,YAN Guo Zheng,LIN Liang Ming.ADAPTIVE LIFTING WAVELET TRANSFORM AND IMAGE DENOISE[J].Journal of Infrared and Millimeter Waves,2002,21(6):447-450.
Authors:WANG Zhi Wu  DING Guo Qing  YAN Guo Zheng  LIN Liang Ming
Abstract:Adaptive discrete wavelet transform based on the lifting scheme was introduced.The weighed coefficient of Bernstein filter predictor was determined to match adaptively with a desired signal by LMS criteria. The algorithm can be applied to signal denoise by the soft threshold of wavelet. Finally this method was extended to denosing of two dimension images. The numerical experiment shows that the method is a powerful method for denoising image. It can keep the character of edge and texture of the image. The advantages of lifting scheme Lie in its flexible design and simple comput .
Keywords:wavelet transform  lifting scheme  image denoise  adaptive  image processing    
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《红外与毫米波学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《红外与毫米波学报》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号