已閱讀1頁，還剩46頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)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(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、由于小波變換后的圖像能量主要分布在低頻部分，噪聲基本上分布在高頻部分，而圖像的邊緣信息是圖像最為有用的高頻信息。因此，利用傳統(tǒng)的方法去噪時(shí)，雖然能較好的去除圖像中的噪聲，但不能較好的保留圖像的邊緣信息，而且全局閾值法會“過扼殺”小波系數(shù)，使圖像的信息被去除。 該文使用邊緣檢測的方法檢測出圖像的邊緣和紋理細(xì)節(jié)，對檢測出的邊緣和紋理細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行處理后，將它和含噪圖像分別進(jìn)行小波變換，然后將其小波系數(shù)對應(yīng)疊加，最后對疊加之后的小波系數(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(hù)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(shí)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
- 基于邊緣增強(qiáng)和稀疏表示的圖像去噪方法研究.pdf
- 超聲圖像的自適應(yīng)邊緣增強(qiáng)方法.pdf
- 基于二進(jìn)小波變換的自適應(yīng)閾值圖像去噪研究.pdf
- 基于小波變換的自適應(yīng)圖像去噪算法.pdf
- 基于邊緣保持的圖像去噪算法.pdf
- 基于小波閾值的圖像去噪研究.pdf
- 基于Contourlet變換的自適應(yīng)圖像去噪及圖像融合研究.pdf
- 圖像去噪的自適應(yīng)校正方法.pdf
- 基于提升小波的MR圖像自適應(yīng)閾值去噪研究.pdf
- 醫(yī)學(xué)超聲圖像散斑去噪及邊緣增強(qiáng)算法的研究.pdf
- 基于邊緣檢測的小波圖像去噪.pdf
- 基于小波變換的閾值圖像去噪方法.pdf
- 非局部自適應(yīng)高效圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波變換的自適應(yīng)圖像去噪方法的研究.pdf
- 基于SVM的SAR圖像去噪及邊緣檢測.pdf
- 自適應(yīng)形態(tài)學(xué)在圖像去噪與邊緣檢測中的應(yīng)用研究.pdf
- 高階自適應(yīng)變分與PDE圖像去噪模型.pdf
- 基于匹配跟蹤和自適應(yīng)字典的圖像去噪算法研究.pdf
- 圖像去噪增強(qiáng)算法的研究.pdf
- 基于邊緣檢測的非局部均值圖像去噪算法.pdf
評論
0/150
提交評論