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使用小波进行图像去噪的论文。
This paper proposes an adaptive threshold
estimation method for image denoising in the wavelet
domain based on the generalized Guassian
distribution (GGD) modeling of subband coefficients.
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小波图像去噪程序。th=sigma*sqrt(2*log10(L*T)) 计算阈值
ch=c(1,num(4-i,1):num(4-i,3)+step(4-i)-1) 对各高频系数进行阈值处理
chl=length(ch)
for j=1:chl
if abs(ch(j))>=th
ch(j)=sign(ch(j))*(abs(ch(j))-2*th/(1+exp(m*(ch(j)^2)))) 阈值处理函数
else
-Wavelet image denois
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利用小波变换进行图像去噪处理，包括各种软硬阈值的选取函数,Using Wavelet Transform for Image Denoising, including a variety of select hard and soft threshold function
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贝叶斯和通用阈值软阈值图像去噪方法MATLAB程序，希望对大家有帮助，仅供大家参考，希望有用-Bayesian and universal soft-threshold threshold Image Denoising MATLAB program, we want to help, only for your reference and hope be useful
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1. 应用自适应中值滤波对图像进行去噪。
2. 根据直方图选择门限值。
3. 对图像中白色的部分应用区域生长法进行分割。
4. 对去噪的后的图像进行求反，然后对方形和三角形应用区域生长法分割。
-1. Application of adaptive median filter for image denoising. 2. According to the histogram selection threshold. 3. For the image in the white p
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基于阈值自适应的曲波图像去噪算法，实验结果表叫，它较原有算法更好地实现去除噪声与保护图像细节之间的平衡。-Threshold-based adaptive curvelet image denoising algorithm, called the results table, it better than the original algorithm to remove noise and to achieve a balance between preserving image detail
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程序使用说明：
1、软件应用平台：Matlab6.5或更高；
2、打开方法：
将文件所在目录设为工作目录，然后打开wavlet.fig,在noise提示框下输入噪声强度，在0-0.1之间（不能为零）。
然后点process按钮，就会显示实验结果，包括原图像，加噪图像，去噪图像的对比以及当前的psnr值。
wavlet.m是程序文件。
程序内容写在在程序的注释里。
阈值的更改没有实现可视化，在源程序中可以改。-Procedure for use: 1, Software
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自适应滤波方式实现图像的去噪 门限的中值去噪-Adaptive filtering method for image denoising threshold in the denoising
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运用Oust方法得到图像分割的阈值，用于图像去噪效果很好-Oust image segmentation method using a threshold for image denoising good effect
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使用小波自适应阈值对图像进行去噪处理，可明显去除图像中的噪声。-Wavelet adaptive threshold for image denoising can significantly remove image noise.
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曲线波变换用于图像去噪可以很好的解决物体沿曲线边缘的特性，本算法采用软阈值对图像进行去噪，里面包含侧视图像和峰值信噪比-Curvelet transform for image denoising can solve problems well along the curve edge features, the algorithm used for image denoising threshold, which contains the side view image and peak si
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曲线波变换用于图像去噪可以很好的解决物体沿曲线边缘的特性，本算法采用半软阈值对图像进行去噪，里面包含侧视图像和峰值信噪比-Curvelet transform for image denoising can solve problems well along the curve edge features, the algorithm used for image denoising semi soft threshold, which comprises a side view image a
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曲线波变换用于图像去噪可以很好的解决物体沿曲线边缘的特性，本算法采用硬软折中阈值对图像进行去噪，里面包含侧视图像和峰值信噪比-Curvelet transform for image denoising can solve problems well along the curve edge features, the algorithm uses the hard and soft compromise threshold for image denoising, which contains
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曲线波变换用于图像去噪可以很好的解决物体沿曲线边缘的特性，本算法采用改进阈值的一种新方法对图像进行去噪，里面包含侧视图像和峰值信噪比-Curvelet transform for image denoising can solve problems well along the curve edge features, the algorithm uses a new method to improve the threshold for image denoising, which conta
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小波变换用于图像去噪可以很好的解决物体的点奇异特性，本算法采用各种阈值函数对图像进行去噪，里面包含测试图像和峰值信噪比-Wavelet transform for image denoising can solve the body good point singularity, the algorithm used for image denoising threshold function, which contains the test image and the peak signal
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小波变换用于图像去噪可以很好的解决物体的点奇异特性，本算法采用软硬折中阈值函数对图像进行去噪，里面包含测试图像和峰值信噪比-Wavelet transform for image denoising can solve the body good point singularity, the algorithm used for image denoising between soft and hard threshold function, which contains the test im
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各种方法的去噪程序
den1.m 使用半软阈值方法对图像进行去噪
den1_5_1.m 半软阈值的改进方法 对第一层重构图像进行均值滤波
den1_9.m 半软阈值的改进方法 将线性衰减的函数改为指数的
den1_10.m 半软阈值的改进方法 对第一层的重构图像再次进行小波阈值去噪
den2.m 用软硬阈值函数的改进方法进行去噪
den3.m 用广义阈值函数进行去噪
den4.m 用自适应特征阈值函数进行去噪
wdenoise
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Adaptive algorithm for image denoising based on curvelet threshold
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使用灰度图像对各种去噪方法进行测试，使用半软阈值方法对图像进行去噪，均值滤波方法进行去噪(对比用)，计算灰度图像的峰值信噪比。-Use grayscale images on a variety of methods of noise attenuation test, using a semi-soft threshold method for image denoising, denoising mean filtering method (Comparative), calculate t
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本案例通过对图像加入高斯噪声，利用sym4小波函数对该图像和信号进行三级分解，用小波阀值去噪的方法对该图像进行去噪，并给出了仿真结果。-This case through join Gaussian noise image, use the sym4 wavelet decomposition of the image and signal, the wavelet threshold to filter method for the image denoising is presented,
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