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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
文中在You-Kaveh模型(简称Y-K模型)基础上通过构造新的扩散系数提出新的四阶偏微分方程去噪模型(简称四阶PDE去噪模型)。先对含噪图像进行高斯滤波,预先平滑掉较大噪声点;利用二维离散平稳小波分
基于小波变换和BM3D算法的图像去噪
通过对光学相干层析(OCT)系统中的噪声源进行分析,提出了一种将小波变换和分数阶积分结合的OCT图像去噪方法。先将OCT图像进行小波分解,获得不同频带的子图像。将低频近似图像保持不变,对水平、垂直和对
小波变换语音信号去噪硬阈值软阈值算法，包含语音信号的录制，存储，读取，加噪声，去噪等步骤。
为了克服单纯小波变换或脊波变换的不足, 提出了基于小波变换和脊波变换的自适应去噪算法。实验结果表明, 在处理点奇异性和线奇异性的图像时, 该方法比单纯小波变换或脊波变换的阈值去噪算法更具优越性, 在实
毕业设计自己做的小波去噪代码,经验证效果不错。供大家参考
包含软阈值、硬阈值、改进阈值、自适应阈值、中值滤波、均值滤波去噪的多种方法,针对不同类型的噪声采用不同的方法
随着多媒体信息技术的高速发展，产生了极其庞大的图像数据。当对这些数量庞大的图像数据进行存储和传送时，利用图像压缩编码技术减少其数据量是很有必要的。本文的研究目的是寻找一种压缩质量较好的图像压缩方法。本
小波及小波包图像去噪 ，用matlab编程实现，，并将两者综合在一起去噪
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