基于双树复数小波变换和双变量萎缩阈值图像降噪

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信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于双树复数小波变换和双变量萎缩阈值图像降噪
- Complex wavelet transform and bivariate shrink threshold based image denoising
- 光学技术 2007年第5期页码：723-727
- 作者机构：
  
  1. 1:北京理工大学信息科技学院光电工程系
  2. 2:北京理工大学信息科技学院光电工程系
  3. 3:北京理工大学信息科技学院光电工程系,北京,100081
  4. 4,北京,100081
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家预研基金项目资助(51490020105BQ0101)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2007
- 稿件说明：
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李江涛, 倪国强, 王强. 基于双树复数小波变换和双变量萎缩阈值图像降噪[J]. 光学技术, 2007,(5):723-727.

Complex wavelet transform and bivariate shrink threshold based image denoising[J]. 2007, (5): 723-727.
李江涛, 倪国强, 王强. 基于双树复数小波变换和双变量萎缩阈值图像降噪[J]. 光学技术, 2007,(5):723-727. DOI：

Complex wavelet transform and bivariate shrink threshold based image denoising[J]. 2007, (5): 723-727. DOI：

相对于传统的离散小波变换(DWT)缺点来说

双树复数小波变换(CWT)有很多优点

包括位移不变性、能量守恒和良好的方向性。指出了CWT滤波器组的构造原理和方法

并给出了CWT的滤波器组参数。通过具体公式和图解

说明了如何利用CWT进行图像的分解和重构

在阈值处理上选择改进的双变量萎缩阈值法(BS)。和其它方法的降噪图像和PSNR对比可以看出

该方法能够在降噪过程中很好的保持图像细节

限制了混淆现象。

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