基于中值滤波和小波变换的图像去噪方法研究,这个是个小波变换的论文,能帮助你理解小波变换的含义,希望对你有用
提出了一种结合二维Otsu法和模糊熵的图像分割方法,先采用二维Otsu法对图像进行初步分割,再采用模糊熵作后续处理,以弥补忽略边界信息带来的问题。实验结果表明,对于含噪图像,该方法的后处理效果是比较理
动脉自旋标记(ASL)MR图像信噪比低,需要重复采集多次以获得高质量的血流(CBF)图。临床中通常使用3D高斯滤波降低噪声但效果不佳。鉴于此,提出了新的基于非局域均值滤波(NLM)的ASL图像去噪方法
该方法使用户可以针对不同需要,准确高效地检索到所需的信息,并可根据需要确定所提取的信息数量。对图片进行小波变换,并分形编码,从而实现对图像特征的模糊分级检索,以完成对图片信息的高效管理。
在MATLAB环境下基于小波变换的图像去噪,刘智,,图像消噪是信号处理中的一个经典问题,传统的消噪方法多采用平均或线性方法进行,但是其消噪效果不好,随着小波理论的不断完善,
在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究
基于小波变换的图像增强方法研究.pdf 很不错的论文 上面有小波的基础内容和小波变化的方法 值得一看
小波脊提取是小波变换轮廓术的关键步骤,在抑噪能力和速度方面,前者直接影响后者。提出了基于评价函数的二维小波变换的一种新的小波脊提取方法,利用二维小波变换系数模信息、条纹瞬时频率信息以及局部条纹结构方向
传统的信号去噪算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的信号噪声较大。基于小波变换的去噪算法对传统的小波阈值法进行了改进,根据信号与噪声在小波域的分布特性以及信号和噪声小波变换的模极大值随尺度
基于小波变换的SAR图象去噪研究,潘海澄,孙晓磊,本文的工作首先介绍了小波局部软阈值算法的思想,并利用该算法来去除SAR图像中的斑点噪声,然后加以改善,应用在遥感图像处理。
