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降噪增强的图像使用双树复小波变换和收缩过滤器

文摘

项目提出了降噪增强的图像使用双树复小波变换和双变量收缩过滤器。增强图像对比度增强过程中会受到影响。所以处理去噪过程以减少失真下双树复小波变换域。最初嘈杂的图像像素decorrelated获得粗和细组件和更多噪音污染在高频细节部分波段。为了减少空间扭曲在过滤、双变量收缩函数用于DTCWT域。噪音的影响可以减少图像使用空间滤波或变换域滤波。在小波变换域方法提供更好的去噪,同时保留图像的细节边缘。为了增加超级解决图像的质量,保护边缘是至关重要的。没有直接引导过滤器适用于稀疏的输入像中风。还共享一个共同的局限性其他明确的过滤器,它可能有一些边缘附近的光环。为了克服这些缺点双树复小波变换(DTCWT)提供完美重建传统的小波变换。实验结果表明,该合成算法产生更好的视觉质量的图像,同时可以提高性能。评价实施的各种参数如峰值信噪比、平均结构相似和相关系数。

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