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基于微分方程和小波图象去噪研究
引用本文:王彪,田杰,黄海宁,李淑秋.基于微分方程和小波图象去噪研究[J].计算机工程与应用,2005,41(4):72-74.
作者姓名:王彪  田杰  黄海宁  李淑秋
作者单位:1. 西北师范大学,兰州,730070;中国科学院声学研究所,北京,100080
2. 中国科学院声学研究所,北京,100080
基金项目:中国科学院王宽诚博士后工作奖励基金资助
摘    要:小波图象去噪是目前图象去噪的主要方法之一,它可以在很好去除噪声的前提下保持图象的细节特征。近年来基于偏微分方程的图象去噪方法得到了广泛的关注。在一定的约束条件下,求解方程的最优解可以达到比较好的去噪的目的。实验结果表明,该方法在图象去噪的效果上要比小波去噪好,去噪后图象的信噪比高。

关 键 词:偏微分方程  全变差  小波去噪  小波萎缩  信噪比
文章编号:1002-8331-(2005)04-0072-03

Method Based on PDE and Wavelet of Image Denoising
Wang Biao,Tian Jie,Huang Haining,Li Shuqiu.Method Based on PDE and Wavelet of Image Denoising[J].Computer Engineering and Applications,2005,41(4):72-74.
Authors:Wang Biao  Tian Jie  Huang Haining  Li Shuqiu
Affiliation:Wang Biao1,2 Tian Jie2 Huang Haining2 Li Shuqiu2 1
Abstract:Wavelet image denoising is regarded as an important method of image denosing,which can preserve the image features.Presently,the image denoising method based on partial differential equations attracts people's attentin.The optimization result of equation with some constrains can denoise perfectly.Compared with wavelet denoising,the paper concludes that the method based on partial differential equations is more better,and with high SNR.
Keywords:partial differential quations  total variation  wavelet denoising  waveshrink  SNR
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