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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
fingerprintpreprocessing
- 根据指纹的固有规律，提出了一套较完整的指纹图像预处理和特征提取算法。改进了指纹脊线频率求取算法和二值图像去孔噪声 算法，并提出了一种新的滤除指纹伪特征点的方法。通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试，获得了较好的效果。 关键词：指纹；预处理；特征提取-According to the inherent laws of fingerprints, a set of more complete fingerprint image pre-processing and feature extr
MeFrm
- 傅立叶变换在图像处理中的重要作用： (A) 图像增强与图像去噪 绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频噪声；边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘； (B) 图像分割与边缘检测 提取图像高频分量 (C) 图像特征提取 形状特征：傅里叶描述子 纹理特征：直接通过傅里叶系数来计算纹理特征 其他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性 (D ) 图像压缩 可以直接通过傅里叶系数来压缩数据
1
- （1）实现图像文件的打开、保存、另存为、打印功能； （2）图像直方图统计和直方图均衡，要求显示直方图统计，比较直方图均衡后的效果； （3）能对图像加入各种常见噪声，并通过几种滤波算法实现去噪并显示结果。比较去噪效果； （4）频谱处理，能够分析图像频谱，显示频谱图； （5）实现空域滤波中的平滑滤波和锐化滤波。 -Digital Image Processing
sc3
- 通过观察图像lena_noise.bmp可以看到，该图像主要包含高斯噪声、椒盐噪声等。 通过查阅资料可知，维纳滤波可以很好的滤除高斯噪声，而中值滤波对于椒盐噪声的滤出效果优异，因此本次采用维纳+中值的滤波方式进行图像的去噪处理。 图像常用评价方法有：信噪比、相关系数、清晰度。信噪比较为常用；相关系数 由于滤波会使原图像失去某些细节，因此这种评价方式为参考性指标而非绝对评判标准；清晰度 为图像子块的方差 综合考虑采用图像的峰值信噪比(PSNR)作为评价去噪效果指标(自编PSNR.
116020910137梅迪
- 利用代码去除噪声，亲测有效，性能稳定，处理后图像质量明显提高(eliminate the noise in image by code)