已閱讀1頁(yè)，還剩107頁(yè)未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說(shuō)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(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、小波分析是一門新興的線性時(shí)頻分析方法,它的研究熱潮始于二十世紀(jì)八十年代.該文的研究工作主要分以下兩個(gè)方面的內(nèi)容:其一是對(duì)小波收縮圖像"去噪"算法進(jìn)行進(jìn)一步研究,其二是對(duì)基于框架的小波圖像表示算法作了初步的研究.小波收縮是一種非線性小波變換,這種算法的關(guān)鍵問(wèn)題在于收縮算法中的收縮閾值和收縮函數(shù)(規(guī)則).在收縮函數(shù)方面,該文提出了三次樣條收縮函數(shù)小波收縮算法.該算法與經(jīng)典的收縮算法相比,三次樣條函數(shù)具有較好的連續(xù)和平滑特性,其結(jié)果既克服硬閾
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)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(qǐng)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(qǐng)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(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)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(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)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(duì)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(qǐng)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(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于稀疏表示和小波的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波域稀疏表示的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于稀疏表示的小波去噪.pdf
- 基于小波和稀疏表示的CBCT圖像去噪.pdf
- 結(jié)合小波收縮去噪算法的遙感圖像分割.pdf
- 基于稀疏表示的圖像去噪算法
- 基于小波收縮的圖像去噪.pdf
- 基于稀疏表示的圖像去噪算法.pdf
- 稀疏表示去噪算法研究.pdf
- 基于稀疏表示的圖像去噪以及去霧霾算法.pdf
- 基于稀疏表示的圖像自適應(yīng)去噪算法研究.pdf
- 基于稀疏表示的紅外圖像去噪算法研究.pdf
- 小波圖像去噪算法的研究.pdf
- 基于稀疏表示的圖像去噪研究.pdf
- 基于稀疏表示的圖像去噪研究
- 基于小波變換的信號(hào)稀疏表示及其在圖像去噪中的應(yīng)用.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪算法.pdf
- 基于稀疏表示的圖像去噪方法研究.pdf
- 畢業(yè)論文基于稀疏表示的圖像去噪算法研究
- 多小波圖像去噪算法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論