Multilevel Threshold Based Image Denoising in Curvelet Domain

Abstract

在这份报纸，我们在使用的 curvelet 变换领域为噪音移动建议一种 multilevel thresholding 技术旋转周期。当相关噪音变得被仅仅部分在底层移开时，大多数噪音得到的 uncorrelated 在底层由 thresholding curvelet 系数搬迁了，因此我们在 curvelet 系数上使用了 multilevel thresholding。在建议方法的阀值取决于 curvelet 系数的变化，平均数并且在在自然使它适应的特别水平的绝对 curvelet 系数中部。为 2-D 图象获得的结果在在文学可得到的另外的最近的相关方法上表明改进表演。