【摘 要】
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图像噪声平滑是图像分析和计算机视觉中最基本而且又是十分重要的技术,寻找能够兼容去噪和细节保持的图像滤波算法一直是这一领域的热点问题之一.小波变换为图像信号的提供了
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图像噪声平滑是图像分析和计算机视觉中最基本而且又是十分重要的技术,寻找能够兼容去噪和细节保持的图像滤波算法一直是这一领域的热点问题之一.小波变换为图像信号的提供了一种多分辨率（多尺度）的表示方法,指出了一般单小波变换所存在的不能同时具有正交性、对称性、紧支性的问题,采用GHM多小波理论对图像信号和噪声进行了统计特性分析和建模,确立了图像信号和噪声的性态,为去噪算法的研究提供了理论依据.提出了一种基于GHM多小波和贝叶斯估计的图像信号去噪方法.该算法具有以下优点：①对信号的先验知识依赖少;②在提高信噪比的同时有效地保留发图像细节.对所提出的算法进行了计算机仿真分析,证明了该算法的有效性,并同典型的算法进行对比实验,评价了去噪效果.
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