针对传统的小波域维纳滤波图像降噪效果不理想,并产生伪Gibbs效应的问题,提出了一种小波维纳滤波和Perona-Malik融合去噪的新算法。该算法首先采用模拟偏微分方程的热扩散迭代,在小波域上进行维纳滤波去噪,由此得到的中间结果再通过Pero...针对传统的小波域维纳滤波图像降噪效果不理想,并产生伪Gibbs效应的问题,提出了一种小波维纳滤波和Perona-Malik融合去噪的新算法。该算法首先采用模拟偏微分方程的热扩散迭代,在小波域上进行维纳滤波去噪,由此得到的中间结果再通过Perona-Malik算法进行二次去噪,并在迭代过程中通过噪声权系数η的自适应性,在去噪过程中最大程度地保留图像的有效信息。仿真实验结果及与其他算法的对比分析表明,该算法具有较好的去噪和抑制伪Gibbs效应的能力,有效保存了图像的边缘细节,同时也提高了峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)。展开更多
文摘针对传统的小波域维纳滤波图像降噪效果不理想,并产生伪Gibbs效应的问题,提出了一种小波维纳滤波和Perona-Malik融合去噪的新算法。该算法首先采用模拟偏微分方程的热扩散迭代,在小波域上进行维纳滤波去噪,由此得到的中间结果再通过Perona-Malik算法进行二次去噪,并在迭代过程中通过噪声权系数η的自适应性,在去噪过程中最大程度地保留图像的有效信息。仿真实验结果及与其他算法的对比分析表明,该算法具有较好的去噪和抑制伪Gibbs效应的能力,有效保存了图像的边缘细节,同时也提高了峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)。
