基于小波阈值和全变分模型的图像去噪
Method for image denoising based on wavelet transform and total variational model
西安邮电大学 自动化学院, 西安 710121
摘要
针对小波阈值函数去噪不彻底并且造成图像边缘模糊的问题,提出一种自适应小波阈值和全变分模型相结合的去噪方法。利用小波变换的时频域特性将含噪图像分解得到各维度小波系数,对低频小波系数利用全变分模型去噪,对于高频系数根据不同分解尺度选择不同的最佳阈值去噪,克服了统一阈值的不足,增强了算法的自适应性。理论分析和仿真实验结果表明,所提方法兼顾了小波变换和全变分模型的去噪优点,在有效去除噪声的同时更完整地保留了图像的边缘和细节信息,有较高的结构相似度和峰值信噪比。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61503082)
陕西省自然科学基金资助项目(2016JM8034)
陕西省教育厅科学研究计划资助项目(15JK1682)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0422
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3504-3507,3520
文章编号: 1001-3695(2019)11-069-3504-04
发布历史
[2019-11-05] 印刷出版
引用本文
张弘, 周晓莉. 基于小波阈值和全变分模型的图像去噪 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3504-3507,3520. (Zhang Hong, Zhou Xiaoli. Method for image denoising based on wavelet transform and total variational model [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3504-3507,3520. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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