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圖像去噪；數(shù)字信號處理

  • 基于NSCT域各向異性雙變量萎縮圖像去噪

    提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系，同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征，基于這種統(tǒng)計模型，文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域，實驗結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細節(jié)信息，從而明顯改善了圖像的視覺效果。

    標簽： NSCT 變量 圖像去噪

    上傳時間： 2013-10-23

    上傳用戶：thuyenvinh

  • 用VC編的數(shù)碼相機仿真程序 包括圖像的預(yù)處理 DCT變換 壓縮等 最后可用verify.exe做比較

    用VC編的數(shù)碼相機仿真程序 包括圖像的預(yù)處理 DCT變換 壓縮等 最后可用verify.exe做比較

    標簽： verify DCT exe 仿真程序

    上傳時間： 2014-01-16

    上傳用戶：Pzj

  • 小波去噪指標-信噪比

    小波去噪指標-信噪比，用這個程序可以實現(xiàn)

    標簽： 小波去噪 信噪比 指標

    上傳時間： 2016-10-08

    上傳用戶：hewenzhi

  • 文字型：已經(jīng)有內(nèi)建文字圖形（通常只有英文字母大小寫、阿拉伯數(shù)字、標點符號）

    文字型：已經(jīng)有內(nèi)建文字圖形（通常只有英文字母大小寫、阿拉伯數(shù)字、標點符號），只要輸入對應(yīng)的字形碼（ASCII code），LCD便會將該字的圖形顯示於LCD，可參考課本第三篇第三章。 繪圖型：只能用繪圖的方式將資料顯示於LCD，所以必須先將要顯示文字的圖形依LCD所需的格式事先存起來，如一個16 15的中文字便需儲存30byte的資料，將此30byte的資料依序填入LCD即可顯示對應(yīng)文字圖形，可參考課本第四篇第二章。

    標簽： 字型 英文字母

    上傳時間： 2013-12-16

    上傳用戶：王者A

  • 基于bandelet去噪的測試函數(shù),并用信噪比進行評估

    基于bandelet去噪的測試函數(shù),并用信噪比進行評估

    標簽： bandelet 去噪 函數(shù) 信噪比

    上傳時間： 2013-12-19

    上傳用戶：yd19890720

  • 基于小波分解和模糊聚類的MRI圖像去噪以及分割算法研究

    磁共振成像（MRI）由于自身獨特的成像特點，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點，首先對與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進行建模，然后利用最大似然估計來進行參數(shù)估計，同時利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點來進行函數(shù)升級，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時，該文對MRI圖像的進一步的分析與應(yīng)用展開了一定研究，提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點，同時考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對目標函數(shù)加以改進，用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響，達到魯棒分割的目的，為進一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過實驗，我們發(fā)現(xiàn)，無論是針對模擬圖像還是實際圖像，該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果，達到了預(yù)期的目的.

    標簽： MRI 小波分解 圖像去噪 分割

    上傳時間： 2013-04-24

    上傳用戶：zhichenglu

  • 基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

    為了提高圖像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進行循環(huán)平移，使用Contourlet域HMT模型對平移后的圖像進行降噪處理，然后將降噪后的圖像進行循環(huán)反平移，最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實驗結(jié)果表明，該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比，而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。

    標簽： Contourlet Spinning Cycle HMT

    上傳時間： 2014-12-23

    上傳用戶：ddddddos

  • SVD去噪

    SVD去噪，構(gòu)造的矩陣方法為對數(shù)據(jù)進行均勻分段，并對去噪前后的信噪比，均方差進行了對比。

    標簽： SVD 去噪

    上傳時間： 2013-12-25

    上傳用戶：偷心的海盜

  • 小波閾值去噪

    小波閾值去噪，比較了軟閾值，硬閾值及當今各種閾值計算方法和閾值函數(shù)處理方法的性能，通過信噪比及均方差的比較，得出各種的算法的優(yōu)劣。

    標簽： 小波閾值 去噪

    上傳時間： 2016-05-30

    上傳用戶：qiaoyue

  • 小波閾值去噪

    小波閾值去噪，實現(xiàn)那的生死小波的去早實現(xiàn)和問卷字啊額的

    標簽： 小波閾值 去噪

    上傳時間： 2014-01-02

    上傳用戶：hgy9473

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