提出了基于复Daubechies小波域隐马尔可夫树(SDWHMT)模型Bayesian图像去噪算法,由于SDW小波是紧支撑、对称、正交小波,且具有近似线性相位,将其与HMT模型结合,能够更加准确地刻
这是一篇硕士论文,详细的介绍了小波去噪和全变差去噪算法。
小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。该文提出基于离散小波变换对图像进行阈值去噪,得出了小波阈值的偏微分方程表示形式,在此基础上研究偏微分方程的解法,采用分数步的小波阈值方法对图像去噪,得到
基于小波系数相关性的图像去噪,蔡良师,,本文提出了一种基于小波系数相关性的图像去噪方法。针对部分去噪方法平滑掉实际信号的不足,根据小波分解系数近指数的衰减特性及
针对不考虑噪声的统计分布,仅使用傅里叶变换或小波变换对图像进行降噪处理会带来图像的失真(扭曲)的问题,提出基于变换域和噪声估计的图像去噪方法。算法根据傅里叶变换和小波变换对图像的有效表示侧重点不同,以
一种改进的小波阈值图像去噪算法,王永平,,分析了小波阈值去噪中估计小波系数的特性,在传统软阈值和硬阈值方法的基础上,针对硬阈值的不连续特性和软阈值的固定偏差特性,
根据小波变换系数与图像边界的关系,提出了一种基于二进小波变换的图像去噪算法。首先用二进小波在不同尺度上分解图像,在低频部分上提取图像边界,根据图像边界与小波系数的关系,估计对应尺度上高频部分的噪声的方
基于经验维纳滤波的自适应方向提升小波图像去噪,赵放,全子一,通过对图像局部空间方向性进行估计,自适应方向提升(ADL)小波变换能够有效的表示图像的边缘和纹理特征。本文基于经验维纳滤波将
大多数小波阈值去噪方法需要根据噪声方差来计算相应的阈值,所以噪声方差的估计将直接影响阈值去噪的效果。在两种常用的小波域噪声方差估计方法的基础上,提出一种新的阈值求取方法,实验证明这种方法能在一定程度上
单容器矩形装箱问题是一个典型的组合优化问题,其在工业界有着广泛的应用。首先提出了一种新的启发式布局算法,即底部匹配算法,该算法在矩形的装入过程中根据五种启发式规则自动选择与装填区域相匹配的下一个矩形。
