全变分的分块小波阈值图像去噪.pdf
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基于全变分的磁共振图像去噪算法的研究的中期报告.docx
基于全变分的磁共振图像去噪算法的研究的中期报告
一、研究背景
磁共振成像（MagneticResonanceImaging，MRI）是一种在医学上用来成像人体内部结构的非侵入性检查技术。MRI图像可以提供人体内部的三维和高分辨率的信息，同时不会对人体产生有害影响，所以在医学诊断中广泛应用。
但是在MRI图像采集和处理过程中，由于众多因素的影响，例如扫描过程中的噪声、伪影和运动相关性等，会导致图像产生不连续、模糊、噪声等问题，这些问题将影响MRI图像的质量和可靠性，同时也会影响临床诊断。
因此，如何在保证MRI图像质量的前提下，减少或去除噪声成为了当前磁共振图像处理方向上的一个重要研究课题。
二
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基于自适应加权边缘检测的全变分图像去噪方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113362257 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110754951.8
(22)申请日 2021.06.29
(71)申请人 大连理工大学
地址
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基于小波域加权阈值的图像去噪方法.pdf
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基于新型小波包阈值的图像去噪方法.doc
全部作者：
胡波 陈恳 杨任尔
第1作者单位：
宁波大学 信息科学与工程学院
论文摘要：
本文提出了1种基于小波包理论去除图像噪声的方法。用小波包把图像分解为高频分量和低频分量，根据高频分量估计噪声的标准差，利用该标准差并用Birge-Massart惩罚函数计算阈值。鉴于传统软硬阈值的缺陷，采用1种新型阈值量化方法，用3次多项式在硬阈值的基础上插值，使新的阈值函数保持了连续性和可导性。通过这种方法，既消除了图像的振铃现象，又保留了细节成分。实验表明，
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基于改进小波阈值函数的图像去噪算法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112991224 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202110374549.7
(22)申请日 2021.04.07
(71)申请人 李杰
地址 7100
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小波变换在图像去噪中的自适应阈值方法研究.docx
小波变换在图像去噪中的自适应阈值方法研究
目录
小波变换在图像去噪中的自适应阈值方法研究（1）．．．．．．．．．．．．．．3
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究目的和目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
小波变换简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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一种自适应全变分图像去噪算法-模式识别与人工智能.pdf
第24 卷摇 第6 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 模式识别与人工智能摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Vol.24摇 No.6
摇 2011年12月摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 PR AI摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Dec摇 摇 2011
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基于小波阈值的混合滤波图像去噪方法.doc.doc
基于小波阈值的混合滤波图像去噪方法
精仪学院 吕晓明 1011202024
一、应用背景
通常情况下，系统获取的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰。各种噪声随之而来，如图像传感器、信道传输、AD转换等所产生的脉冲噪声、数字化过程中的量化噪声还有来自外部的电磁波干扰等。图像中的加性和乘性噪声与信号交织在一起，这些噪声极大地降低了图像质量，对图像分割、特征提取、图像识别等处理产生不可预料的影响，因而消除噪声在图像处理中占有重要的地位。目前去除噪声的方法主要是进行图像滤波，而对图像滤波的要求是既能去除图像以外的噪声，同时又要尽量保持图像的细节消除噪声的方法主要有
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基于二维经验模态分解的小波阈值图像去噪 .doc
基于小波变换图像去噪方法研究
学院：精仪学院
学号：1013202061
姓名：杨伟明
基于小波变换图像去噪方法研究
本文提出一种新的图像去噪方法，采用二维经验模态分解(BEMD),将图像分解到本征模态函数域，即将图像分解成一系列的本征模态分量(IMF)和一个残差。然后对高频的IMF分量用小波去噪中的阈值方法进行处理，把经过阈值处理的高频IMF分量和低频的IMF以及残差进行叠加，得到重构后的信号，即去噪信号。Matlab平台下的仿真实验表明,基于BEMD变换的去噪具有较好的自适应能力，形式简单，应用方便灵活，不受傅立叶变换及小波函数选择的限制。
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新阈值函数在信号与图像去噪中的应用研究的中期报告.docx
新阈值函数在信号与图像去噪中的应用研究的中期报告
一、研究背景
随着科技的发展和现代数字化图像传输技术的广泛应用，在数字信号和图像处理领域，信号去噪技术一直是一个热门的研究方向。在此背景下，阈值函数在信号去噪中的应用越来越受到研究者的关注，尤其是新型阈值函数的发展和研究。
二、研究目的
本研究旨在探究新型阈值函数在信号与图像去噪中的应用效果，并对其表现进行分析与评价，以期提高信号去噪的精度和实用性。
三、研究方法
本研究采用计算机数值模拟的方法进行实验研究，主要分以下几个步骤：
1.采集测试信号或图像及其相应的噪声。
2.对比传统的阈值函数和新型阈值函数的去噪效果，分析其差异与优缺点。
3.对
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基于小波模极大值和NEYMAN-PEARSON准则阈值的图像去噪.pdf
维普资讯
解 馋 釜 窄 碉 脯 走 券 郝 弱 拌 人 篷 豫 搭 贩 挽 押 袍 二 挎 熟 苛 初 尾 蜀 华 拓 操 柯 肤 熬 庶 勘 伊 容 粉 墓 愁 膊 微 葫 悼 州 补 根 轨 邢 吐 等 主 鄙 疲 蔬 峭 姆 懦 潜 颧 读 扮 促 掂 滥 孝 沛 溯 柜 逐 粳 驶 操 晰 骏 篙 愚 冯 来 兴 货 然 艺 砧 契 宙 搁 摔 隋 讼 巡
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全变分图像恢复算法研究的开题报告.docx
全变分图像恢复算法研究的开题报告
一、研究背景
图像恢复是数字图像处理中的重要领域之一，其目的是从受损图像中复原出原始图像。而全变分图像恢复算法是当前图像恢复领域中最有效的算法之一，它通过最小化图像的全变分来实现图像的恢复。全变分是指图像中像素的梯度的绝对值之和，它能够帮助恢复具有较强纹理结构的图像。
全变分图像恢复算法已经被广泛应用于不同领域，如医学图像处理、图像增强、计算机视觉等。但是，该算法也存在一些问题，如处理较大图像时计算时间长、模型参数难以确定等。因此，对该算法进行优化和改进具有重要意义。
二、研究目的
本课题旨在研究全变分图像恢复算法的优化和改进方法，提高算法的稳定性和效率，以适
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小波变换的图像去噪.ppt
小波变换的图像去噪
一.研究背景及意义
传统的去噪方法是将信号通过一个低通或带通滤波器，其缺点是在去噪的同时，也模糊了信号，这是因为传统的基于傅氏变换的信号去噪方法是一种全局变换，其只能反映图像的整体特征，无法表述图像的时频局域化特性，在去除噪声和边缘保持上存在着不可调和的矛盾。
近年来，采用小波变换进行图像去噪处理已表现出良好前景。小波变换具有时频局域化分析特性，能够检测到局部突变的边缘特征，而且可将图像的结构和纹理分别表现在不同的分辨率层次上。
二.本案例设计思路
基于小波多分辨分析的图像去噪是小波理论中的一项重要的内容，
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图像去噪算法实现..doc
图像去噪算法实现
1、对于Circuit.jpg图像，这里采用中值滤波算法对其进行去噪。
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。中值滤波器可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘,从而获得较满意的复原效果,而且,在实际运算过程中不需要图象的统计特性,这也带来不少方便,但对一些细节多,特别是点、线、尖顶细节较多的图象不宜采用中值滤波的方法。
实现方法：
1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序
2：用排序后的中值取代要处理的
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图像去噪论文.doc
图像去噪
内 容 摘 要
图像是人类传递信息的主要媒介。然而,图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。小波变换 目 录
序言…………………