多圖像平均法為什么能去除噪聲？

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圖像中的噪聲會妨礙人們對圖像的理解,而圖像去噪的目的就是去除圖像中的噪聲,提高人們對圖像的認(rèn)識程度,以便對圖像作進(jìn)一步地處理.本論文的主要工作就是對圖像的去噪方法進(jìn)行了一定的介紹,并對其中的一些去噪算法作了進(jìn)一步地研究,給出了幾種新的圖像去噪算法,在實驗中這幾種新的算法也取得了比較理想的去噪效果.
本文為了去除圖像噪聲,保留圖像的邊緣特征,提高峰值信噪比PSNR,最終得到清晰的重構(gòu)圖像,進(jìn)行了研究改進(jìn).傳統(tǒng)的去噪方法沒有區(qū)分小波變換后高頻部分中噪聲信息和邊緣特征信息,所以雖然能去除圖像中的噪聲,但是不能較完全的保留圖像的邊緣信息.針對這一缺點,本文首先對圖像進(jìn)行邊緣檢測.通過小波邊緣檢測方法確定邊緣特征點的位置.在對小波變換后的各高頻子帶進(jìn)行閨值處理時,保持非邊緣特征點所在位置的小波系數(shù)在值去噪時不變,只對邊緣點小波系數(shù)進(jìn)行處理.這樣就能既有效地去除噪聲信息又能保留好邊緣特征信息.
理論分析和實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的去噪方法相比,本文方法能較好的保留圖像的邊緣信息的保留圖像的邊緣信息,并且提高了圖像的峰值信噪比.

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