第5期(总第150期)2008年1O月机械工程与自动化MECHAN1CAL ENGINEERING AUT0MAT10NNo.5Oct.文章编号:1672—6413(2008)05—0032—03基于小波变换的图像降噪技术研究李正飞(中北大学信息与通信工程学院 山西 太原030051)摘要:根据小波变换和噪声信号的能量分布特性提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解求出各尺度小波变换高频系
第37卷第2期
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
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
图像去噪处理的研究及MATLAB仿真[摘要] 图像是一种重要的信息源通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵数字图像噪声去除涉及光学系统微电子技术计算机科学数学分析等领域是一门综合性很强的边缘科学如今其理论体系已十分完善且其实践应用很广泛在医学军事艺术农业等都有广泛且成熟的应用MATLAB是一种高效的工程计算语言在数值计算数据处理图像处理神经网络小波分析等方面都有广泛的应用MATLAB是一种向
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
基于小波变换的数字图像处理 摘 要:本文先介绍了小波分析的基本理论为图像处理模型的构建奠定了基础在此基础上提出了小波分析在图像压缩图像去噪图像融合图像增强等图像处理方面的应用最后在MATLAB环境下进行仿真验证了小波变化在图像处理方面的优势关键词:小波分析图像压缩图像去噪图像融合图像增强引 言数字图像处理是利用计算机对科学研究和生产中出现的数字化可视化图像信息进行处理作为信息技术
第34 卷第1 期
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
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