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图像<b>去噪</b>

  • 图像去噪的几种方法分析比较 图像去噪是图像处理中的重要组成部分,对均值滤波、中值滤波、维纳滤波和图像小波 域滤波四种用于图像去噪的平滑技术进行分析比较。

    图像去噪的几种方法分析比较 图像去噪是图像处理中的重要组成部分,对均值滤波、中值滤波、维纳滤波和图像小波 域滤波四种用于图像去噪的平滑技术进行分析比较。

    标签: 图像去噪 分析比较 中值滤波

    上传时间: 2017-09-10

    上传用户:410805624

  • 基于形态学的权重自适应图像去噪

    基于形态学的权重自适应图像去噪,对学习MATLAB帮助很大。

    标签: 形态学 图像去噪 权重

    上传时间: 2020-05-10

    上传用户:嗡嗡嗡111

  • 在众多基于小波变换的图像去噪方法中

    在众多基于小波变换的图像去噪方法中这是一份非常不错的资料,欢迎下载,希望对您有帮助!

    标签: 小波变换 图像去噪

    上传时间: 2022-01-14

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  • 基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

    为了提高图像去噪效果,提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先将待去噪图像进行循环平移,使用Contourlet域HMT模型对平移后的图像进行降噪处理,然后将降噪后的图像进行循环反平移,最后将不同循环平移量下的降噪图像进行平均处理,以减少去噪后图像的失真。实验结果表明,该方法不仅可以提高降噪后图像峰值信噪比,而且可以提高降噪后图像的视觉效果。

    标签: Contourlet Spinning Cycle HMT

    上传时间: 2014-12-23

    上传用户:ddddddos

  • 小波去噪,利用小波系数在相邻尺度上的相关性关系,针对小波系数估计中硬阈值方法和软阈值方法的缺点, 通过对双重量收缩函数得到的阈值乘以一个合适系数进行修定的折衷方法,提出了一种新的小波域局部自适应去噪

    小波去噪,利用小波系数在相邻尺度上的相关性关系,针对小波系数估计中硬阈值方法和软阈值方法的缺点, 通过对双重量收缩函数得到的阈值乘以一个合适系数进行修定的折衷方法,提出了一种新的小波域局部自适应去噪算法.实验结果表明,该方法既可以去除噪声,又可以较好地保留图像的高频细节特征.

    标签: 阈值 小波系数 小波去噪 函数

    上传时间: 2014-09-09

    上传用户:zhyiroy

  • 本文将WNN引入去噪领域

    本文将WNN引入去噪领域,结合传统中值滤波法,提出一种新的滤波算法,并将其应用于生物医学图像去噪

    标签: WNN 去噪

    上传时间: 2014-01-15

    上传用户:aappkkee

  • 介绍经典Perona-Malik模型各向异性扩散滤波去噪的英文论文

    介绍经典Perona-Malik模型各向异性扩散滤波去噪的英文论文,对于学习图像的人很有用的。

    标签: Perona-Malik 模型 去噪 滤波

    上传时间: 2013-12-24

    上传用户:whenfly

  • 小波包变换去噪图形去噪

    小波包变换去噪,图形去噪,适合图形图像处理

    标签: 去噪 变换 图形

    上传时间: 2016-04-27

    上传用户:wangjh_2016

  • 小波hmt模型去噪

    基于四元数小波变换的隐马尔可夫树模型(Q-HMT),并应用于图像去噪,图像去噪效果在峰值信噪比以及视觉效果上均优于经典的去噪方法。

    标签: hmt 模型 去噪

    上传时间: 2016-07-01

    上传用户:zcwl

  • 小波分析在信号去噪中的应用研究.rar

    目前,小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面,新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论,对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法,例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性,因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法,它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上,为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径,特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法,并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且,讨论了小波分析的基本理论,介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法,最后研究了小波基的数学特性,分析了它们对实际应用的影响和作用。进而,介绍了小波的几种去噪方法:小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的,但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节,且小波基的选择亦有相当的难度,只有靠经验来确定,不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理,分析了去噪过程中几个参数的选取问题,并给出了一些选取依据;对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进,利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理,并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比,去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上,进行了改进,利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法,仿真试验结果表明,由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好,准确率高,而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较,通过实验仿真来实现,并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词:小波分析,信号去噪,阈值,均值逼近,空域相关

    标签: 小波分析 信号去噪 中的应用

    上传时间: 2013-07-19

    上传用户:啊飒飒大师的