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针对火灾场景图像容易受到噪声干扰、光照变化等干扰因素的影响，难以实时有效地提取出火灾运动区域的问题，设计了一种适合于全天候高效工作的火灾火焰运动区域的快速提取算法，该算法根据像素点灰度信息分布和序列帧
图像去噪各种算法对比分析优缺点，为各位提供方法选择的良策。
小波去噪，中值去噪，图像质量分析，图像还原
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Osher是ULCA的教授，ROF方法使用TV约束进行去噪，可以从偏微分方程角度进行理解，是一篇非常经典的文献，引用次数高达6000多次
阈值去噪是去除图像噪声管用的方法,在给类多几何多方向自适应变换中都是经常采用的。
路面数据去噪算法，对路面裂缝，错台数据中存在的噪声数据点进行去噪处理
图像边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本技术。提出了一种新的基于斜Haar类变换的图像边缘检测方法。实验表明，该算法具有较好的边缘检测能力，不仅方法简单、计算速度快，而且对于处理灰度渐变图像是有优势
分析了小波的消失矩特性对图像重构误差的影响，提出了利用提升算法提高双正交小波消失矩的改进算法。通过提升算法对传统小波提高消失矩，改善了小波的性能，使小波具有更好的振荡性，能够更好地捕捉图像的细节，从而
双边滤波亮度相似度因子仅受[σr]一个参数的约束，很难准确辨析图像平滑区域及细节丰富区域的纹理信息，不能较好地保留纹理细节信息。基于此，提出一种自适应分数阶微分与双边滤波相结合的图像去噪方法。在双边滤
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