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基于双局部阈值小波收缩的图像去噪算法
引用本文:刘 洪,刘宇红.基于双局部阈值小波收缩的图像去噪算法[J].计算机工程与应用,2007,43(33):63-65.
作者姓名:刘 洪  刘宇红
作者单位:贵州大学,电子科学与信息技术学院,贵阳,550025;贵州大学,电子科学与信息技术学院,贵阳,550025
摘    要:提出了一种基于双局部阈值的小波收缩的图像去噪算法。该算法利用小波系数的幅值、空间特性以及对噪声图像的分割,得到两个局部阈值:幅度阈值和空间阈值。利用这两个局部阈值(每个区域阈值不同)对小波系数做相应的“收缩”处理和重构,从而得到一个优质的去噪图像。该算法计算简单速度快,去噪效果明显,优于其他一些去噪算法。

关 键 词:图像去噪  小波收缩  双局部阈值  二维离散平稳小波变换
文章编号:1002-8331(2007)33-0063-03
修稿时间:2007年5月1日

Wavelet shrinkage algorithm for image denoising based on two-local threshold
LIU Hong,LIU Yu-hong.Wavelet shrinkage algorithm for image denoising based on two-local threshold[J].Computer Engineering and Applications,2007,43(33):63-65.
Authors:LIU Hong  LIU Yu-hong
Affiliation:College of Electronics and Information Technology,Guizhou University,Guiyang 550025,China
Abstract:This paper presents a wavelet shrinkage algorithm for image denoising based on two-local threshold.This algorithm presents two-local threshold based on the wavelet coefficients'magnitude,spatial regularity,and the segment of the denoised image.Shrinking and reconstructing the wavelet coefficients using the two-local threshold,and we can get a high quality image.The algorithm has some advantages such as low complexity,fast speed computation,high quality image denoising.The performance of the method is an improvement upon some other methods in the literature.
Keywords:image denoising  wavelet shrinkage  two-local threshold  2-D discrete stationary wavelet transform
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