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·摘 要:目的：为了更好的去除DR医学图像噪声。方法：通过分析其噪声来源，在小波去噪的基础上进行改进。引入方差不变性变换来调整原始图像的噪声模型为高斯噪声模型。图像分解为不同频率的不同子带的小波系数．分别进行不同阈值的滤波。结果：与普通的全...
边缘保持小波图象阈值去噪.是一个很有用的文章,小波阈值去噪图象处理的比较经典的文章,值得一看.
结合小波阈值降噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法的各自特点，提出了一种改进的方案。将该方法用于叠加了噪声的仿真信号进行降噪处理，采用信噪比和均方根误差作为评定降噪结果的标准，结果表明该方法得
本文采用小波阈值去噪方法，利用了小波变换多分辨率的特点，它对信号具有自适应性，可以降低消噪算法的复杂程度，又可保证心电信息特征不被丢失。试验表明，该方法能较好地实现心电信号的消噪，同时也适合于
本文采用小波阈值去噪方法，利用了小波变换多分辨率的特点，它对信号具有自适应性，可以降低消噪算法的复杂程度，又可保证心电信息特征不被丢失。试验表明，该方法能较好地实现心电信号的消噪，同时也适合于
·摘要： 利用小波系数的层内相关性原理,并结合广义高斯模型,提出一种自适应邻域的阈值去噪方法.该方法通过计算以待处理系数为中心的不同邻域内的相关度系数,选择相关程度最好的邻域.对该方法中选择的邻域尺寸进行统计,发现分解的层次越高...