基于提升小波的自适应阈值图像去噪方法

吴昌东; 江桦; 邱晓初

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基于提升小波的自适应阈值图像去噪方法

更新时间：2026-09-04

- 基于提升小波的自适应阈值图像去噪方法
- Adaptive Threshould Based on Lifting Wavelet for Image Denoising
- 微电子学与计算机 2010年27卷第12期页码：18-21
- 作者机构：
  
  1. 西华大学机构电气信息学院,四川,成都,610039
  2. 西南交通大学峨眉校区计算机与通信工程系, 四川峨眉,614202
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  四川省教育厅自然科学研究重点项目(07ZA114)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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吴昌东, 江桦, 邱晓初. 基于提升小波的自适应阈值图像去噪方法[J]. 微电子学与计算机, 2010, 27(12): 18-21.

WU Chang-dong, JIANG Hua, QIU Xiao-chu. Adaptive Threshould Based on Lifting Wavelet for Image Denoising[J]. 2010, 27(12): 18-21.
吴昌东, 江桦, 邱晓初. 基于提升小波的自适应阈值图像去噪方法[J]. 微电子学与计算机, 2010, 27(12): 18-21. DOI：

WU Chang-dong, JIANG Hua, QIU Xiao-chu. Adaptive Threshould Based on Lifting Wavelet for Image Denoising[J]. 2010, 27(12): 18-21. DOI：

摘要

利用提升法对传统小波进行提升

给出了用提升方法构造lifting-9.7小波的实现方法.针对图像去噪传统阈值选取的不足

研究了一种基于提升小波的自适应阈值图像去噪方法.实验表明:该方法实现简单

计算速度快

处理后的图像清晰

能量保持能力强

提高了去噪后图像的信噪比

去噪效果好.

Abstract

Traditional wavelet is promoted by lifting scheme

the realization method of the lifting Daubechies (9.7) by lifting scheme is given out in this paper.As for the traditional choosing threshold way has many shortcomings an adaptive threshold based on lifting wavelet transform for image denoising is studied.Simulation illustrates that comparing to general wavelet transform

the new method not only has the advantage of easy coding

fast computation and strong energy

but also improves SNR more effectively

makes denoised image more clearly and keep excellent outcome.

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