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Using diffusion equations for improving performance of wavelet-based image denoising techniques

机译:使用扩散方程提高基于小波的图像去噪技术的性能

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摘要

A new method based on anisotropic diffusion and wavelet transform is presented for image noise reduction. In the existing wavelet thresholding methods, the final noise reduced image has limited improvement. It is due to keeping the approximate coefficients of the image unchanged. These coefficients have the main information of the image. Since noise affects both the approximate and detail coefficients, in this research, the anisotropic diffusion technique for noise reduction is applied on the approximation band to alleviate the deficiency of the existing wavelet thresholding methods. The proposed method was applied on several standard noisy images and the results indicate superiority of the proposed method over the existing wavelet-based image denoising, anisotropic diffusion, fourth-order anisotropic diffusion and median filtering techniques.
机译:提出了一种基于各向异性扩散和小波变换的图像降噪新方法。在现有的小波阈值化方法中,最终的降噪图像具有有限的改进。这是由于保持图像的近似系数不变。这些系数具有图像的主要信息。由于噪声会影响近似系数和细节系数,因此在本研究中,将各向异性扩散的降噪技术应用于近似频带,以缓解现有小波阈值化方法的不足。将该方法应用于几种标准噪声图像,结果表明该方法优于现有的基于小波的图像去噪,各向异性扩散,四阶各向异性扩散和中值滤波技术。

著录项

  • 来源
    《Image Processing, IET》 |2010年第6期|p.452-462|共11页
  • 作者

    Nikpour M.Hassanpour H.;

  • 作者单位

    Department of Computer & Electrical Engineering, Babol University of Technology, Babol, Iran;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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