研究目的
提出一种高效的图像去噪算法，该算法结合基于块的操作、基于旋转的奇异值分解和小波变换，通过考虑图像的方向特征和局部平稳性来提高去噪性能。
研究成果
基于块旋转的小波域SVD滤波方法对图像去噪效果显著，在PSNR和SSIM指标上优于小波阈值法和标准SVD等传统方法。该方法特别适用于强噪声且纹理鲜明的图像，但仅限于特定类型图像的应用，且计算量较大。
研究不足
该方法与传统SVD方法相比计算成本更高，主要适用于具有明显方向纹理的方形灰度图像。
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基于块旋转奇异值分解滤波的小波域图像去噪
DOI：10.1587/transinf.2018EDP7055
期刊：IEICE Transactions on Information and Systems
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
本文提出一种基于小波域块旋转操作的奇异值分解（SVD）图像去噪方法。首先将含噪图像分解为若干子块，采用单层二维离散小波变换将每个子块分解为低频部分和高频部分；随后运用SVD及基于秩一近似的旋转SVD对不同高频部分的噪声进行滤波，获得去噪子块；最后通过逆小波变换将低频部分与滤波后的高频部分重构子块，并重组各去噪子块得到最终去噪图像。实验表明，相比相关方法，本方法具有有效性。
作者：
Min Wang，Shudao Zhou
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