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rongyuxb
- 图像去噪是图像处理领域中的一个重要内容，图像去噪总是需要在抑制噪声和保持图像细节之间做折衷。小波变换作为一种新的信号处理工具，在信号去噪领域已得到了成功的应用。在传统的基于正交小波变换的图像去噪方法中，重建图像在边缘附近容易产生振荡从而造成边缘失真，噪声较严重时还会产生模糊边缘；利用冗余小波变换，可以克服正交小波变换去噪存在的不足, 进一步提高算法的去噪性能
matlab
- 研究的是时空域下的水印技术.所谓时空域就是不对信号做任何频率变换而得到的信号域。对于图象载体，起信号空间也就是象素值的取值空间。单纯的谈象素实际上是不科学的，因为对同一图象点，有不同的坐标去描述它。所以，我们选择了RGB空间下的象素（RGB象素）作为分析对象，研究了基于RGB颜色空间和图象亮度空间的空域隐藏。LSB（Lest Significant Bits）的中文意思是：最不重要位，有时也称为最低有效位或简称最低位。LSB所蕴涵的信号对图象整体来说，是最不重要的。我们将这种信号在一定意义上理解
Surfacelet
- 文将3D Context模型应用于 Surfacelet变换域 ,提出一种新的视频去噪方法. Surfacelet变换(ST)是一种 新的3D变换 ,具有多方向分解、 各向异性和低冗余度等性质. 根据视频信号 ST域内系数和噪声分布的特征 ,将 2D Context 模型拓展到3D ,按照能量分布将 ST系数分成多个子块 ,每个子块有独立的能量和阈值估计.实验结果表明 ,本 文算法噪声抑制效果明显优于分层 2D去噪声方法和其它现有的 3D方法 ,去噪视频的 PSNR值提高了约 2dB
nsct
- Contourlet 变换的平移不变性在奇异性方面导致了伪Gibbs 效应。而NSCT是一种平移不变、多尺度和多分辨率的冗余变换，它对滤波器上采样再进行分析和综合滤波，这种滤波器的设计及重构易于实现，能更好地采集频率且具规律性，在图像去噪中得到了广泛的应用。-Contourlet transform translation invariance in singularity aspects led to the pseudo Gibbs effect. And NSCT is a kind o
Image-and-Redundant
- 通过稀疏和冗余图像去噪在学习词典下的表示-Image Denoising Via Sparse and Redundant Representations Over Learned Dictionaries
joint_dic_denosing
- 一种图像去噪算法，基于K-SVD冗余字典的联合字典用于图像去噪-Based on the joint dictionary for image denoising