后产生的个矩阵块数据进行基于原则的统阀值处理，然后再根据上述的方法进行重多小波的复制降噪方法论文原稿小波的降噪效果进行了比较，获得了较小波更理想的实验结果。多小波的复制降噪方法论文原稿。其中类使用多小波的滤波矩阵和得到的图像矩阵记为和类使用多小波的滤波矩阵和得到的图像矩阵记为和。和采用基于小波变换的均值数据融合技术得到图像矩阵。对和，中的个滤波矩阵的第行数据，为多小波变换高通滤波器矩阵中的个滤波矩阵的第行数据。设表示带噪声的数字图像的矩阵，其中为的次幂。则复制降噪方法具体操作如下将多小波低通滤波矩阵高通滤波矩阵与从行方向上小波卷积分解，在进行卷积分解每行时，将其数据复制为矩阵，以使与滤波矩阵和卷积分解。计算个滤波矩阵的第行数据，为多小波变换低通滤波器矩阵中的个滤波矩阵的第行数据设，其中为多小波变换高通滤波器矩阵中的个滤波矩阵的第行数据，为多小波变换高通滤波器矩阵中的个滤波矩阵的第行数据。设表示带噪声的数字图像的矩阵，其中为的次幂。高通滤波器组对分解得到个小波系数矩阵记为摘要伴随多小波理论的完善，多小波的图像降噪技术得到较多的实际应用。目前的大部分多小波降噪技术，会采用预处理函数的方法，本文给出了种新的多小波图像降噪方法图像复制法，详细介绍了算法在图像分解和重构过程的具体流程。用这种方法对带高斯噪声图像进行了实验模拟，并与小波的降噪效果进行了比较，获得了较小为的且带有白噪声的图像，进行了图像降噪实验。并将它和单小波进行比较。采用单小波的原因是其和多小波函数的滤波器均有个矩阵构成，结构相差不大。计算量也是个数量级，能够比较出之间的差别。对图像进行分解时都采用了小波单层的分解方法。降噪方法采用的都是基于原则的统阀值法。实验结果如图图图所列方向上的反演重构和数据融合。数据融合是为了提高图像的质量，而且也为小波系数图像矩阵在行方向的重构处理做好铺垫。行方向的反演重构与列方向类似，都是先小波逆变换，再进行融合。对上面得到的小波系数图像矩阵和进行行方向的反演重构得到的图像矩阵。对使用多小波的滤波矩阵和进行同样的处理波器和小波的滤波器有所不同，所以每次进行多小波分解之前必须进行预处理。利用预处理函数对图像进行处理的预处理算法是多小波进行图象处理般采用的方法。文章针对预处理算法中的计算次数多计算量大的缺陷，给出种全新算法复制法，并在实验部分将该算法进行了比较分析。多小波的复制降噪方法论文原稿。其中多小波的复制降噪方法论文原稿。，。小波及其逆变换在小波频域中拥有较傅里叶变换有的高频处理能力，并且小波还可以对高频率部分逐次进行分解，由此，在图像处理时，小波变换较傅里叶变换更有优势。但是小波变换也存在些缺点，比如光滑性和紧支性的统等，由示。从图图图像的降噪效果可以看出本文提出的多小波算法处理的效果要比小波好，效果更加柔和。参考文献，得到的图像矩阵。两个图像矩阵进行均值型的数据融合即可得到消除高斯噪声后的图像。在实际的图像降噪处理中应先对分解后产生的个矩阵块数据进行基于原则的统阀值处理，然后再根据上述的方法进行重构。实验仿真分析利用带高斯噪声的图像检验文中提出的多小波复制降噪方法的实验效果。文中采用图像的大类使用多小波的滤波矩阵和得到的图像矩阵记为和类使用多小波的滤波矩阵和得到的图像矩阵记为和。和采用基于小波变换的均值数据融合技术得到图像矩阵。对和，和，和进行同样的数据融合得到的图像矩阵分别记为和。上述两步是对处理过的小波系数图像矩阵进行此，为解决小波的缺点，便产生了多小波。在小波变换基础上发展起来的多小波变换，弥补原有的缺点，还将原来高频处理的相关优点继承下来。更加重要的是图像处理中保持信号不变的正交性易于图像边缘处理的对称性滤波函数导数运算的光滑性保持滤波函数有限可操作性质的紧支性等几个性质很好的统融合起来，。多小波的滤多小波的复制降噪方法论文原稿，构。实验仿真分析利用带高斯噪声的图像检验文中提出的多小波复制降噪方法的实验效果。文中采用图像的大小为的且带有白噪声的图像，进行了图像降噪实验。并将它和单小波进行比较。采用单小波的原因是其和多小波函数的滤波器均有个矩阵构成，结构相差不大。计算量也是个数量级，能够比较出之间的差别和，和进行同样的数据融合得到的图像矩阵分别记为和。上述两步是对处理过的小波系数图像矩阵进行列方向上的反演重构和数据融合。数据融合是为了提高图像的质量，而且也为小波系数图像矩阵在行方向的重构处理做好铺垫。行方向的反演重构与列方向类似，都是先小波逆变换，再进行融合。对上面得到的小波系后得到个矩阵，和。其中小波分解运算。摘要伴随多小波理论的完善，多小波的图像降噪技术得到较多的实际应用。目前的大部分多小波降噪技术，会采用预处理函数的方法，本文给出了种新的多小波图像降噪方法图像复制法，详细介绍了算法在图像分解和重构过程的具体流程。用这种方法对带高斯噪声图像进行了实验模拟，并与和对分解得到的个小波系数矩阵记为和。多小波的复制降噪方法论文原稿。复制降噪方法的图像分解设，其中为多小波变换低通滤波器矩阵中的个滤波矩阵的第行数据，为多小波变换低通滤波器矩阵中的个滤波矩阵的第行数据设，其中为多小波变换高通滤波器矩阵较小波更理想的实验结果。则复制降噪方法具体操作如下将多小波低通滤波矩阵高通滤波矩阵与从行方向上小波卷积分解，在进行卷积分解每行时，将其数据复制为矩阵，以使与滤波矩阵和卷积分解。计算后得到个矩阵，和。其中小波分解运算。复制降噪方法的图像分解设，其中为多小波变换低通滤波器矩阵中的