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zxl
- 利用维纳图像复原，并采用直接逆滤波、信噪比维纳滤波、自相关函数维纳滤波、中值滤波进行横向、纵向比较-Image restoration using Wiener and direct inverse filtering, Wiener filtering noise ratio, since the correlation function Wiener filtering, median filtering for horizontal, vertical comparison
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.
wavelets_work
- 小波分解,去噪和重构相关步骤的自编程序，包括算法流程图。对于初步学习和理解小波分析具有一定的帮助- Wavelet decomposition, de-noising and reconstruction written procedures related steps, including the algorithm flow chart. For the preliminary study and understanding of wavelet analysis has some he
RF3D_v1p00
- 一个共同的视频被空间相关去噪的框架随机噪声和空间相关的固定模式噪声。首先，在每一卷的空间和时间上的相关性，利用sparsify数据在三维时空的变换域，然后3D体积的频谱系数的自适应阈值萎缩三维阵列。这样的阵列取决于特定的运动轨迹的体积，单个功率谱密度的随机和固定的模式噪声，以及噪声方差，自适应地估计在变换域。-The video was a common fixed pattern noise spatial correlation denoising framework random nois
ASR_fusion
- 该文件包含与以下文件相关的代码： Y.Liu和Z.Wang具有自适应稀疏表示的同时图像融合和去噪(This package contains the code which is associated with the following paper: Y. Liu and Z. Wang Simultaneous image fusion and denoising with adaptive sparse representatio)
code
- 噪声背景下的信号检测是一项复杂而又重要的任务，在雷达信号检测和通信领域都是重要的课题。在低信噪比情况下与普通自相关函数法进行了比较。给出了时域及频域(Signal detection in noisy background is a complex and important task. It is an important topic in the field of radar signal detection and communication. Compared with the gene