小波系数局部特征的自适应图像降噪算法 (2010年)

在Visu Shrink和基于Bayes准则的Bayes Shrink去噪方法的基础上,提出一种基于小波系数局部特征 的自适应图像降噪算法。该算法从含噪图像的 HH1子带估算噪声信号的标准差,并据此优化小波分解所需的 级数;然后,根据小波系数的局部特征,自适应地选择不同子带不同方向上的最佳阈值,运用软阈值函数对图 像进行降噪。与传统方法相比,该方法不仅提高图像的峰值信噪比,使图像更清晰,而且具有实现简单、运算速 度快的特点。