基于小波系数树状结构的组稀疏图像去噪方法(英文).pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共21页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于小波系数树状结构的组稀疏图像去噪方法(英文).pptx
基于小波系数树状结构的组稀疏图像去噪方法目录添加章节标题小波系数树状结构小波变换原理小波系数树状结构定义小波系数树状结构在图像去噪中的应用组稀疏图像去噪方法组稀疏的概念组稀疏在图像去噪中的优势基于小波系数树状结构的组稀疏图像去噪方法原理去噪效果评估实验结果与分析实验设置与数据集实验结果展示结果分析与其他方法的比较结论与展望本文工作总结未来研究方向THANKYOU
基于小波变换的结构光光条图像去噪方法.docx
基于小波变换的结构光光条图像去噪方法标题:基于小波变换的结构光光条图像去噪方法摘要:结构光投影是一种广泛应用于三维重建、形变测量等领域的非接触式测量技术。然而,在实际应用中,由于环境光、摄像机噪声等因素引入的噪声会严重影响结构光光条图像的质量和后续数据处理的准确性。为了解决这个问题,本文提出了一种基于小波变换的结构光光条图像去噪方法。该方法利用小波变换的多分辨率分析特性,通过对光条图像进行小波变换和去噪处理,以提高图像质量。引言:随着三维重建和形变测量的广泛应用,结构光投影作为一种非接触式的测量技术得到了
基于稀疏表示和小波的图像去噪算法研究综述报告.docx
基于稀疏表示和小波的图像去噪算法研究综述报告随着图像处理和计算机视觉的不断发展,图像去噪技术也越来越受到研究者的关注。图像去噪的目标是去除图像中的噪声,保留图像中的有用信息。一般来说,图像去噪包括两个方面,一方面是对图像信号进行推断和模型,另一方面是根据推断和模型采取相应的去噪方法。本篇综述主要介绍基于稀疏表示和小波的图像去噪算法。稀疏表示是一种基于字典的线性变换方法,而小波变换则是一种基于频率分析的线性变换方法。这两种方法都被广泛应用于图像处理和信号处理领域。首先,我们介绍基于稀疏表示的图像去噪算法。稀
基于平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪法.docx
基于平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪法基于平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪法摘要:随着数字图像的广泛应用,图像去噪成为一个重要的研究领域。平稳小波变换已经被证实对于图像去噪具有良好的性能。本文提出了一种基于平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪方法。该方法首先对图像进行平稳小波变换,然后通过阈值去噪方法对小波系数进行处理。实验结果表明,该方法能够有效地去除图像中的噪声,同时保持图像的结构信息。1.引言随着数字图像的广泛应用,如何去除图像中的噪声成为一个重要的研究问题。图像去噪的目标是在保持图像细节的同时有
基于小波变换的图像去噪方法.docx
基于小波变换的图像去噪方法基于小波变换的图像去噪方法随着数字图像处理技术的不断发展,先进的图像采集设备已经能够获取高清晰度的图像,但是,由于成像环境的不同,噪声会影响到获取的图像。因此,如何利用数字图像处理技术有效地去除噪声成为了一个重要的问题。目前常用的图像去噪方法包括基于空间域的滤波方法和基于频域的滤波方法。其中,小波变换作为一种常用的频域分析工具,已经被广泛应用于信号处理、图像压缩和图像去噪等领域。小波变换能够将信号或图像分解成多个不同的频率和时间分辨率的子信号,从而可以分别对每个子信号进行处理,使