《表2 不同算法下3种噪声强度的图像去噪效果》

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《基于偏微分方程与多尺度分析的图像去噪算法》

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由表1可见，5种算法的峰值性噪比、平均结构相似度均高于含噪图像，其中，本文算法在5个标准测试图像中的峰值性噪比、平均结构相似度均高于其他算法，标准测试图像1的峰值性噪比达26.205，比基于自适应四阶偏微分方程的图像去噪算法约高8.2，测试图像2的平均结构相似度达0.415，比非下采样轮廓波变换快速算法约高0.16.实验结果表明，使用本文算法能有效实现图像去噪.为检验本文算法的去噪性能，分别在轮廓波变换域中采用硬阈值算法、软阈值算法和本文算法对图像进行去噪，结果如图2所示.采用3种去噪算法对不同强度的噪声进行去噪，将去噪性能进行比较，结果列于表2.由图2可见，硬阈值去噪算法噪声剩余较多，去噪性能较差；软阈值去噪算法对图像细节保存较差，去噪性能也较差；而本文算法既能有效去除噪声，又较好地保存了图像细节，去噪性能较好.