《表1 不同噪声方差水平下，四种算法去噪图像的PSNR数据》

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《基于二次二维经验模态分解去噪的湍流退化图像复原算法》

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从人眼视觉角度看，均值滤波去噪后模糊了一些图像细节，如相机支架、人像衣领等部分；小波变换去噪后虽然图像更加平滑，但是在人像轮廓周围产生了比较严重的振铃现象，且衣领、手套等部分的细节丢失；传统的BEMD去噪算法由于对高频IMF分量进行了剔除，去除噪声的同时丢失了大量的图像细节，相机轮廓、人眼等部分已经不可见；而本文算法在去噪的同时，较好地保留了图像细节，尤其在人像的面部、相机以及相机支架等部分，能够得到比其他算法更丰富的图像信息。为进一步体现本文算法在不同噪声水平下的去噪性能，表1给出了在不同噪声方差下，经过不同算法去噪后图像的PSNR数据，PSNR值越大，表明图像去噪效果越好。由表1可知，本文方法的去噪图像、峰值信噪比高于其他三种方法，除噪效果更加明显。