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简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,
基于中值滤波和小波变换的图像去噪声程序。程序可以运行,其中改进的自适应中值滤波效果不错,并附有详细的论文说明。
图像去噪是图像处理中的重要组成部分,本文对均值滤波、中值滤波、维纳滤波和图像小波域滤波四种图像去噪方法进行分析,然后选出基于小波域的三种去噪算法。小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时,较好地保
通过matlab小波分析工具箱介绍图像去噪的方法
六、小波函数的选择小波变换不象傅里叶变换是由正弦函数唯一决定的,小波基可以有很多种,不同的小波适合不同的信号去噪,对于确定的信号,如果小波选择不当,去噪结果可能相差很远,还有可能丢失有用的信息。面对各
手臂肌肉电信号是手臂运动过程中,通过电极记录下来的微小肌肉电流信号。由于该信号可以无创检测,模仿性强,已广泛应用于人工智能假肢领域。研究了小波阈值去噪算法在手臂肌电信号检测中的应用,针对传统阈值去噪算
小波变换去噪:小波变换(wavelet transform,WT)是一种新的变换分析方法,能够在时间(空间)频率的局部化分析,通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,
基于小波变换的脑磁图信号消噪方法的研究,卢青,,在脑磁图的研究中,噪声对脑磁源定位的准确性有很大的影响。本文通过小波变换和巴特沃斯滤波两张方法对字色一致(Stroop)刺激模式下�
为了克服小波阈值去噪中硬阈值小波系数不连续和软阈值估计小波系数与分解小波系数之间恒定偏差的缺点,改进的阈值去噪方法被相继提出。文章根据高斯白噪声和信号在小波变换以后得到的小波系数呈现不同的特性,基于噪
阐述了基于小波变换的多分辨分析阀值去噪理论及其算法实现,提出了一种阀值估计的改进方法,该方法较传统阀值去噪方法能更准确的估计阀值,从而改善去噪效果,实现了阀值估计方法用于传统小波阀值去噪,仿真结果表明
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