作者：张旗; 梁德群; 樊鑫; 李文举小波变换图像去噪噪声类型识别噪声估计高斯噪声椒盐噪声
摘要：提出了一种基于小波域分解的类型识别方法.该方法利用噪声图像的小波高频子带系数能量分布,对图像中最常出现的两类噪声:高斯噪声和椒盐噪声进行识别,并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行了估计.对大量含噪图像的实验结果表明:该方法对图像噪声类型的识别和噪声大小的估计都比较准确.
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《红外与毫米波学报》（CN：31-1577/TN）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《红外与毫米波学报》主要报道红外与毫米波领域的新概念、新成果、新进展，刊登在红外物理、凝聚态光学性质、低能激发过程(包括低维系统和电子结构计)、飞秒光谱学、非线性光学、红外光电子学、红外与毫米波技术（包括元器件、系统及应用）、智能信息技术和人工神经网络、生物医学光学研究等方面有创新的研究论文、研究简报，具有国际、国内先进水平的研究报...
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