第 23 卷 5 期
第34 卷第1 期
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基于小波变换的图像去噪方法的研究(附送程序,见上传者“我的文档”)摘要图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中
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
自::blogsxiangshancuizhuarchive201101041925276图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割边缘检测等图像信号在产生传输过程中都可能会受到噪声的污染一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪
基于小波阈值的图像去噪方法研究摘要:本文根据已有的阈值处理函数的优缺点提出了一种新的阈值处理函数用于图像的小波阈值去噪.实验表明该方法比传统的硬阈值函数与软阈值函数具有更好的去噪效果 关键字:小波阈值去噪阈值函数0 引言图像在获取或传输过程中会因各种噪声的干扰使质量下降这将对后续图像的处理产生不利影响.所以必须对图像进行去噪处理而去噪所要达到的目的就
基于小波变换的图像去噪方法的研究一拟选题目在图像处理中图像通常都存在着各种不易消除的噪声寻求一种既能有效地减小噪声又能很好地保留图像边缘信息的方法一直是人们努力追求的目标传统的去噪方法很难同时兼顾这两个方面而小波分析由于在时域频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析等优点所以本文拟用小波变换的方法对图像去噪进行分析研究二课题的目的和意义图像降噪是图像预处理的主要任务之一其作用是为了提高图像
第25 卷第 5 期
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信号的噪声抑制所谓的信号噪声是信号在摄取时或是传输时所受到的随机干扰信号常见的有椒盐噪声和高斯噪声 信号噪声的概念椒盐噪声的特征: 出现位置是随机的但噪声的幅值是基本相同的高斯噪声的特征: 出现在位置是一定的(每一点上)但噪声的幅
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