改进小波阈值混合滤波法提升图像去噪效果

本文主要探讨了"混合滤波图像去噪方法"这一主题，发表于2013年6月的《哈尔滨理工大学学报》第18卷第3期。针对传统小波去噪方法存在的马赛克现象，研究者黄英来、刘镇波、于鸣高和高萌提出了一种创新的图像去噪策略。这种方法结合了小波去噪理论和阈值去噪理论，旨在解决小波去噪过程中可能出现的像素失真问题。 新方法的优势在于通过计算发现，其峰值信噪比相较于传统的去噪技术有所提升，这表明它在保留图像细节的同时更有效地抑制噪声。论文通过实验验证了改进方法的有效性，证明它可以有效地消除传统小波阈值去噪方法中的马赛克效应，从而提高图像的视觉质量和重构精度。 在具体的技术实现上，作者着重分析了分解层数和小波基对去噪效果的影响。研究发现，当使用三层分解和Bior4.4小波基时，去噪效果最佳，此时能达到峰值信噪比为35.6702，这表明选择合适的参数组合对于优化去噪性能至关重要。 关键词包括小波变换、图像去噪、阈值、小波去噪，这些词汇揭示了论文的核心研究内容和技术路径。从技术分类来看，该论文属于T凹91.41类别，表明其属于信号处理和图像处理领域的研究成果，并且被标记为A级文献，意味着其学术价值较高。 这篇论文提供了一种实用的混合滤波技术，不仅解决了传统小波去噪方法的局限，还为图像处理领域的噪声抑制提供了新的思路和优化方案。对于从事图像处理或信号处理工作的研究人员来说，这篇文章提供了有价值的信息和参考。