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基于小波阈值的图像去噪方法研究
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zy1
- 摘要 该文主要考虑利用图像噪声再生技术来提取图像细节 其思想是利用被滤除的噪声信号进行回收再利用 通过对噪声信号和初步去噪信号进行小波变换 比较它们的小波系数 当噪声信号的小波系数达到一定的阈值时 将噪声信号的小波系数保留叠加至初步去噪信号的小波系数 然后利用传统的软阈值去噪的方法来进行图像的去噪 从而达到既能够去除噪声 又能保留图像细节的目的 实验证明 该方法较传统的方法在去噪和细节保持上有改进-Abstract In this paper, consider using images to
xiaobo
- 基于改进的小波阈值技术MRI图像去噪方法的研究-Based on improved wavelet thresholding denoising method for MRI
Adaptive-wavelet-threshold
- 小波变换自适应阈值,毕业设计可以参考关于阈值的选定,图像去噪,这是CNKI上的文献-Adaptive wavelet threshold
SAR-image-despeckling
- SAR图像降斑,本文中,我们结合了小波变换进行图像的分解,并在分解的高频部分采用阈值去噪。-SAR image speckle reduction, this paper, we combine the wavelet transform for image decomposition and decomposition of the high-frequency part of the use thresholding.
image denoising
- 通过小波变换对加噪图像进行阈值去噪,并实现了信噪比的比较,更加直观的看出去噪后的图像效果。(The wavelet transform is used to denoise the denoised image, and the comparison of the signal to noise ratio is realized, and the image effect after the denoising is seen more intuitively.)