一种球坐标系下小波收缩去噪新算法
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TP391.41

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国家自然科学基金(60773073,61001174,61170173);教育部新世纪优秀人才计划(NCET-09-0895);天津市自然科学基金(10JCYBJC00500)资助项目


A new wavelet shrinkage denoising algorithm based on spherical coordinates
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    摘要:

    基于Besov空间范数理论提出一个新的球坐标下的自适应收缩阈值,并将小波域上的多尺度积推广到球坐标下,充分利用尺度间小波系数的相关性。最后,提出了一种新的自适应曲线收缩函数,此函数有一定的边缘增强效果。根据球坐标下图像的统计特性,用新的收缩阈值和新的收缩函数进行去噪处理。仿真实验分别从峰值信噪比(PSNR)、均方误差(MSE)和运行时间上进行评估,确立了最佳分解尺度,并且与其它算法相比,提高了PSNR,而且具有运算简单、运算量小的优点。

    Abstract:

    This paper derives a new adaptive shrinkage threshold of spherical coordinates based on the Besov space norm theory.And the multi-scale product in wavelet domain is extended to spherical coordinates.This paper also presents a new adaptive curve shrinkage function to overcome the limitation of translational function.It would enhance the image edge.According to the image statistical characteristics in the spherical coordinates,the radial component is processed with the new thresholds and the new shrinkage function.The simulation evaluates the new algorithm from the peak signal noise ratio(PSNR),mean square error(MSE) and running time.It establishes the best decomposing level.The results compared with other methods indecate that the new algorithm improves the image signal noise ratio.The new algorithm is simple and has little computation workload.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张德干,康学净,王冬.一种球坐标系下小波收缩去噪新算法[J].光电子激光,2012,(1):180~187

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