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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
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MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmpthselectwbmpen和wwdcbm下面对它们的用法进行简单的说明???? ddencmp的调用格式有以下三种:???? (1)[THRSORHKEEPAPPCRIT]=ddencmp(IN1IN2X)???? (2)[THRSORHKEEPAPPCRIT]=ddencmp(IN1wpX)???? (3)[THRSORHKEEPAPPCR
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
XXXXX大学学 年 论 文 题 目 基于小波变换的图像去噪算法研究学 生 XXX指导教师 XXX 讲师年 级 2007级专 业 系 别 学 院 计算机科学与信息工程学院XXXXX大学2010年6月20日论 文 提 要研究小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法阐述正交小波变换中阈值的选取并
毕业论文基于小波变换的图像去噪方法的研究学生: 兰瑞青 : 07050441X55 信息与通信工程系学 院: 信息商务学院 电气工程及其自动化系 名: 郎文杰专 业: 指导教师:
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
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