基于小波多分辨率分析的圖像模糊增強算法的研究與實現(xiàn)圖像去噪的方法分析研究
標(biāo)簽： 分 多分辨率 圖像 圖像去噪
上傳時間： 2017-08-30
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一種基于小波變換的顯微圖像去噪算法研究與實現(xiàn)圖像去噪的一種方法的分析與研究
標(biāo)簽： 小波變換 去噪 分 圖像去噪
上傳時間： 2013-12-14
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小波變換與中值濾波相結(jié)合圖像去噪方法.pdf基于多小波變換的圖像去噪新方法圖像去噪的新方法分析與研究一種基于小波變換的去噪方法
標(biāo)簽： 小波變換 去噪 圖像去噪
上傳時間： 2014-01-18
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圖像去噪的幾種方法分析比較 圖像去噪是圖像處理中的重要組成部分,對均值濾波、中值濾波、維納濾波和圖像小波 域濾波四種用于圖像去噪的平滑技術(shù)進(jìn)行分析比較。
標(biāo)簽： 圖像去噪 分析比較 分 中值濾波
上傳時間： 2017-09-10
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自己編寫的一個用matlab實現(xiàn)的 語音的合成算法！！加噪去噪都可行！好用
標(biāo)簽： matlab 編寫 合成 去噪
上傳時間： 2017-09-14
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摘要 該文主要考慮利用圖像噪聲再生技術(shù)來提取圖像細(xì)節(jié) 其思想是利用被濾除的噪聲信號進(jìn)行回收再利用 通過對噪聲信號和初步去噪信號進(jìn)行小波變換 比較它們的小波系數(shù) 當(dāng)噪聲信號的小波系數(shù)達(dá)到一定的閾值時 將噪聲信號的小波系數(shù)保留疊加至初步去噪信號的小波系數(shù) 然后利用傳統(tǒng)的軟閾值去噪的方法來進(jìn)行圖像的去噪 從而達(dá)到既能夠去除噪聲 又能保留圖像細(xì)節(jié)的目的 實驗證明 該方法較傳統(tǒng)的方法在去噪和細(xì)節(jié)保持上有改進(jìn)
標(biāo)簽： 噪聲信號 圖像 小波系數(shù) 去噪
上傳時間： 2017-09-15
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利用平移變換平移法消除去噪過程中產(chǎn)生的gibbs效應(yīng)
標(biāo)簽： gibbs 變換 去噪 過程
上傳時間： 2013-12-21
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圖像噪聲的分類及常用的圖像的去噪方法研究.pdf
標(biāo)簽： 圖像去噪相關(guān)論文
上傳時間： 2016-01-10
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小波包變換去噪，對一維噪聲信號進(jìn)行去噪，可移植性好，可以變更小波種類以及分解層數(shù)進(jìn)行濾波處理。
標(biāo)簽： 變換 去噪
上傳時間： 2016-04-27
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小波包變換去噪，圖形去噪，適合圖形圖像處理
標(biāo)簽： 去噪 變換 圖形
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