基于lena图像的小波去噪+神经网络处理

北京大学借助深度展开神经网络在图像去雾、去噪和压缩感知方向上取得了卓越的成果。深度展开神经网络是一种深度学习模型，通过多层神经网络学习输入数据的特征表示。在图像去雾方向上，该网络通过学习大量图像数据，

基于Tensorflow的小波神经网络实验，给出实验用的测试以及训练的数据集，实验在Pycharm中已经进行了论证。

小波变换的图像去噪，小波变换,图像去噪,小波系数的相关性,Cnotuo:let变换

基于提升小波的图像去噪算法，并且易于FPGA硬件实现。

基于小波阈值的语音去噪程序,硬阈值,软阈值,折衷阈值

用MATLAB仿真实现的小波去噪方法,进行六层小波系数分解,实现软硬阈值

包含小波变换,去噪原理等介绍和一层小波分解后图像近似,水平,垂直和对角系数的显示,还有小波去噪所需要的滤波器等。

文档描述了小波变换对未知信号的去噪处理，给出小波变换去噪处理的方法研究

小波软阈值去噪matlab处理代码，有结果及相应图片

介绍了提升算法的过程, 基于提升小波的图像消噪算法。实验结果表明, 该算法消噪后的图像质量上优于一般小波变换的传统方法。