单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级基于偏微分方程(PDE)的图像去噪2011-09-06一偏微分方程图像处理发展过程二偏微分方程图像处理数学基础三偏微分方程图像处理的优缺点及应用结构四偏微分方程去噪问题的研究 4.1 各向同性扩散(热扩散模型) 4.2 P-M非线性扩散五偏微分方程其他方面的简略介绍目录一偏微分方程图像处理发展过程 在

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级小波域图像处理(二)--图像处理中的线性逆问题的小波方法彭思龙Silong.pengia.ac2008.6.25内容图象处理线性逆问题小波域图像去噪的收缩模型收缩模型中的映射函数训练稀疏约束下线性逆问题的数学结果一类结合边缘的收缩去噪方法- 能否变得清晰 问题提出：图像去噪一些重建问题1975年俄罗斯登陆器Ventra-

小波去噪一小波去噪中信号阈值的估算 信号去噪是信号处理领域的经典问题之一传统的去噪方法主要包括线性滤波方法和非线性滤波方法如中值滤波和wiener滤波等传统去噪方法的不是在于使信号变换后的熵增高无法刻画信号的非平稳特性并且无法得到信号的相关性为了克服上述缺点人们开始使用小波变换解决信号去噪问题 小波变换具有下列良好特性： (1) 低熵性：小波系数的稀疏分布使信号变换后的熵降

基于小波分析在图像处理中的应用摘要介绍了图像小波分析的基本理论和基于小波变换的分解与重构原理利用小波变换对二维图像进行分解将原始图像分解成不同方向不同频率成分的子图像同时对含噪声图像进行小波分解通过选取适当的阈值对小波分解系数进行阈值量化再对高低频系数重构实现图像的去噪最后运用MATLAB仿真平台进行仿真验证仿真结果表明：利用小波分析对图像进行压缩和去噪可以得到非常好的压缩效果和去噪效果对工

摘 要小波分析理论是一种新兴的信号处理理论它在时间上和频率上都有很好的局部性这使得小波分析非常适合于时—频分析借助时—频局部分析特性小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具利用小波方法去噪是小波分析应用于实际的重要方面小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数通过对小波阈值化去噪的原理介绍运用MATLAB 中的小波工具箱对一个含噪信号进行阈值去噪实例验证理论的实际效果证

摘要：随着信息时代计算机的日益普及人们对数字图像的质量要求越来越高但是数字图像在采集和传输过程中难免会受到噪声的污染这不仅不符合人们的视觉效果而且也不利于图像的进一步处理因此图像去噪具有很强的理论意义和应用价值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它以自身良好的时频特性在图像消噪领域受到越来越多的文中将以 MAT

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级地震的常规处理流程一 预处理二 叠前去噪和一致性处理三 一次静校正和剩余静校正四 速度分析和共中心点叠加五 偏移六 叠后处理和显示地震的常规处理流程信号处理角度：去噪 噪声的形成机理 传播