《表4 不同椒盐噪声密度下各种算法的PSNR与EPI值Tab.4 PSNR and EPI in different densities impulse noise (d B)》

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《联合双边滤波器和小波阈值收缩去噪算法研究》

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从表3可以看出，随着添加噪声的方差越来越大，去噪后图像的质量也越来越差，但是和其他算法相比，在噪声方差由小变大的过程中，本文算法去噪后的PSNR和EPI值均还保持较高的数值，说明去噪后图像的细节信息保存较好。另外，为了继续验证本文算法的鲁棒性，对遥感图像添加噪声密度为0.1，0.3，0.5，0.7和0.9的椒盐噪声。各种算法的平均衡量指标结果，如表4所示。