作　　者： ; ; ; ; (安雁艳）;

机构地区： 中北大学

出　　处： 《微电子学与计算机》 2014年第8期119-122,共4页

摘　　要： 结合小波系数的性质和SVM的优点,提出一种基于SVM和小波系数的图像去噪算法,选取特定的支持向量,输入到训练机中进行训练,然后得到最优的分类函数,最后用最优分类函数对含噪图像进行去噪处理.仿真结果表明,该方法具有很好的去噪效果,且能达到较高的峰值信噪比. In this paper , a wavelet-based image denoising using SVM the nature of the wavelet coefficients is proposed .Selecting a specific support vector machine ,inputing it into training for training ,then get the optimal classification function ,and finally with the optimal classification function for noisy image denoising .Simulation results show that the method has a good denoising effect ,can achieve higher peak signal to noise ratio .

关 键 词： 图像去噪 小波系数 特征向量

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]