第 27 卷 第 2 期
摘 要随着信息时代的快速发展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图像经常受到各种噪声影响所以要对图像进行处理随着小波理论的不断完善小波在图像降噪中也得到了广泛的应用因此图像降噪具有很强的理论意义和应用价值小波域降噪是根据信号和噪声在小波变换下表现的方式不同构造出相应的规则把噪声产生的系数减小以至完全滤除同时最大限度的保留有效信号本文主要研究基于小波变换在图像降噪
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第 13 卷第 1 期
大连理工大学
基于小波图像去噪的MATLAB实现论文背景数字图像处理(Digital Image ProcessingDIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程数字图像处理最早出现于 20世纪50年代随着过去几十年来计算机网络技术和通信的快速发展为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础使得DIP技术成为信息技术中最重要的学科分支之一在现实生活中DIP应用十分广泛医疗艺术军事航天等图像处理影响着人类生活和
基于小波变换的信号降噪研究摘要:本文分析了通信系统信号处理中噪声的小波分析特性用一维小波对含有噪声的信号进行了分析和研究提出了基于小波分析理论对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号中小波变换用于对含有噪声信号进行的小波分解仿真实验利用小波变换对含噪信号进行小波分解实现了信号的降噪处理关键词:小波分析 降噪 MATLAB1 引言在这个科技飞速发展信息传递日益方便快捷的时代信息资源中的信号应用日
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小波变换在信号处理中的应用一小波变换应用于噪声抑制:利用Mallet算法对输入信号f(t)进行小波分解,再根据对信号和噪声的先验知识分离信号和噪声。提过滤波形成新的小波分量,最后重建信号。信号与噪声被小波变换分离:Donoho 去噪方法:不同阀值选取算法的去噪结果:研究重点:信号与噪声在小波变换域上的特征。小波基的选择。阈值的选取方法。二小波变换应用于信号检测:瞬时信号检测问题。在噪声中检测短时,
第29卷 第1期
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