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圖像 去霧

  • 紅外成像制導導彈自動目標識別應用現(xiàn)狀的分析

    ·紅外成像制導導彈自動目標識別應用現(xiàn)狀的分析

    標簽： 紅外成像 制導 分 導彈

    上傳時間： 2013-07-29

    上傳用戶：Wibbly

  • 小波閾值去噪法在MEMS陀螺儀信號降噪中的應用

    · 摘要：  通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據MEMS陀螺儀信號漂移的數學模型,采用了基于小波閾值去噪法對MEMS陀螺儀的輸出進行實時消噪處理.并將該算法應用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯(lián)慣導系統(tǒng)后對系統(tǒng)的MEMS陀螺儀進行零漂試驗.通過整個系統(tǒng)試驗結果分析,使用小波閾值去噪法對抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩(wěn)定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去

    標簽： MEMS 小波閾值 去噪 信號降噪

    上傳時間： 2013-04-24

    上傳用戶：xiehao13

  • BM3D去噪算法的實現(xiàn)和相關文檔

    ·詳細說明：BM3D去噪算法的實現(xiàn)和相關文檔，很好的去噪算法

    標簽： BM3D 去噪 算法 文檔

    上傳時間： 2013-08-01

    上傳用戶：hasan2015

  • 《雷達成像原理》

    ·詳細說明：北京航空航天大學電子信息工程學院 許小劍編的《雷達成像原理》word版

    標簽： 雷達 成像原理

    上傳時間： 2013-04-24

    上傳用戶：litianchu

  • 小波閾值圖像去噪算法及MATLAB仿真實驗

    ·摘　要:本文研究了小波閩值圖像的去噪方法，并與其它圖像去噪方法進行了比較。對lena圖像進行MATLAB仿真實驗，得到了主觀效果圖和客觀效果的PSNR。研究發(fā)現(xiàn)，小波閾值圖像去噪無論主觀效果還是客觀效果都優(yōu)于其他圖像去噪方法。[著者文摘] 

    標簽： MATLAB 小波閾值 圖像去噪算法 仿真實驗

    上傳時間： 2013-06-04

    上傳用戶：BIBI

  • 關于濾波電容_去耦電容_旁路電容作用

    關于濾波電容_去耦電容_旁路電容作用經典講述！

    標簽： 濾波電容 去耦電容 旁路電容

    上傳時間： 2013-04-24

    上傳用戶：suxuan110425

  • 基于映射函數收縮算法的圖像去噪方法

    文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示，提出了利用映射函數來描述圖像的去噪過程，通過求解映射函數和利用映射函數對加噪圖像的小波變換子帶系數進行變換，達到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經過實驗比較，驗證了本文算法的可行性和魯棒性。

    標簽： 映射 函數 圖像去噪 算法

    上傳時間： 2013-10-21

    上傳用戶：許小華

  • 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模型去模擬NSCT域的系數的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數相鄰尺度間的父子關系，同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數方差具有各向異性的特征，基于這種統(tǒng)計模型，文中先推導出了一種各向異性雙變量收縮函數的近似形式，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應用于NSCT域，實驗結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

  • 油氣水多相流電容層析成像靈敏場仿真研究

    針對準確測量油氣水多相流各分相含量的問題，采用了電容層析成像技術完成油氣水多相流各分相含量測量。通過仿真分析了采用有限元分析方法的電極間的靈敏度特性，探討了測量中的"軟場"特性；結合靈敏度的分析，對單元濾波圖象重建進行了仿真對比，得到單元濾波對圖像重建有很大的改善。說明采用電容層析成像技術測量各分相含量的方案是可行的。

    標簽： 油氣水 多相 仿真研究 電容層析成像

    上傳時間： 2013-10-15

    上傳用戶：hustfanenze

  • 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

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