一种基于监督性机器学习的图像辅助去噪方法

本发明公开了一种基于监督性机器学习的图像辅助去噪方法，采用非下采样轮廓波变换法，将含躁图像转换为Shearlet域中的多尺度多方向的变换子带，以此分割出不含噪声的低频率子带因子和含噪声的高频率子带因子；通过监督性机器学习下的最小二乘方式的支持向量机算法，分类出高频率子带因子中需要保留边缘和纹理的因子以及需要进行去噪的待去噪因子，最后通过软阈值方法去除噪声，得出最终的辅助去噪图像，不仅具备良好的降噪能力，有效去除噪声部分，还层层筛选了图像中需降噪的数据，保证图像细节且节省运行时间，在图像处理领域中具有较高的效能。

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