已閱讀1頁，還剩59頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、圖像去噪、增強是圖像壓縮、分割和識別的基礎(chǔ)。因它們在獲取和傳輸?shù)倪^程中，經(jīng)常會有噪聲附加及失真現(xiàn)象出現(xiàn)，為了改善視覺效果或者便于人和機器對圖像的理解和分析，圖像去噪、增強是很必要的。本文著重對基于多尺度小波域相關(guān)性的圖像去噪和增強的方法進行了研究。 在對圖像作離散小波分解的基礎(chǔ)上，根據(jù)小波系數(shù)分布的特點，分別建立邊緣區(qū)和非邊緣區(qū)的小波系數(shù)高斯概率模型，然后通過貝葉斯公式得出初始的收縮因子。收縮因子的作用就是使與噪聲有關(guān)的小波系數(shù)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于小波相關(guān)性的圖像去噪分析.pdf
- 基于小波系數(shù)相關(guān)性的圖像去噪算法研究.pdf
- 多小波圖像去噪方法研究.pdf
- 小波域信息隱藏及圖像去噪方法的研究.pdf
- 基于復(fù)數(shù)小波的指紋圖像去噪增強方法.pdf
- 基于小波域HMT模型的圖像去噪研究.pdf
- 基于多尺度變換的圖像去噪方法研究.pdf
- 小波域統(tǒng)計模型圖像去噪研究.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪和增強研究.pdf
- 基于多尺度幾何變換的圖像去噪方法研究.pdf
- 基于小波域局部特征的圖像去噪與融合.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪方法.pdf
- 基于小波與Contourlet變換的圖像去噪方法研究.pdf
- 基于小波變換的閾值圖像去噪方法.pdf
- 基于小波與小波包分析的CT圖像去噪增強研究.pdf
- 多小波圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波域稀疏表示的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波域系數(shù)統(tǒng)計模型的圖像去噪研究.pdf
- 基于小波收縮的圖像去噪.pdf
- 基于多尺度分析的SAR圖像去噪方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論