基于贝叶斯估计的生物芯片图像小波去噪方法.pdf
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基于贝叶斯估计的生物芯片图像小波去噪方法.pdf
由于生物芯片芯片的制作、杂交、清洗和测定过程中灰尘的污染,测定样品、仪器噪声的干扰以及杂交非特异性反应等因素,导致生物芯片图像存在着较大的噪声信号。本发明提出一种基于贝叶斯估计的生物芯片图像小波去噪方法,该方法首先对含噪声的生物芯片图像通过小波变换展开成小波系数,然后在对信号方差和噪声方差进行估计的基础上,确定贝叶斯收缩阈值,利用贝叶斯收缩阈值提取重要的小波系数完成图像的阈值处理和去噪处理,最后将去噪后的小波系数经过小波逆变换对图像进行重构,输出去噪后的图像。本发明的优点:该方法对生物芯片图像去噪可以收到
基于贝叶斯估计的小波图像降噪.doc
基于贝叶斯估计的小波图像降噪基于贝叶斯估计的小波图像降噪基于贝叶斯估计的小波图像降噪基于贝叶斯估计的小波图像降噪刘玉振仪科3班一、二维多分辨率分析二维多分辨率分析与一维类似,二维多分辨率分析的尺度函数为,其中和是一维中的尺度函数。设是对应的一维小波函数,则有、、、都是二维多分辨率分析的小波函数。由于、、都至少包含一个带通的和,所以它们都是带通的,反映的是细节信息.分别用小波函数、、、对二维离散信号进行小波变换,可以将它分解为各层各个分辨率上的近似分量cAj,水平方向细节分量cHj,垂直方向细节分量cVj,
基于贝叶斯估计的小波图像降噪.doc
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一种基于贝叶斯估计的图像重建方法.pdf
本发明公开了一种基于贝叶斯估计的图像重建方法,该方法适用于具有稀疏特性的图像数据采样及重建。本发明通过结合贝叶斯估计对新增采样位置进行预判,然后利用压缩感知技术中的稀疏信号重建方法完成图像稀疏系数重建,一方面提高数据采样质量,另一方面提高图像的重建质量。本发明方法采用感知矩阵实现预采样,并根据图像稀疏系数的先验概率分布,基于贝叶斯估计确定未采样数据的后验概率分布,同时结合信息熵函数的分析方法,以获取下一次采样位置,该方法一方面可以有效避免稀疏采样中的随机‘等概率’采样的盲目性,另一方面进一步降低随机采样的
基于小波变换的图像去噪方法研究.doc
。6-可编辑修改-毕业设计(论文)基于小波变换的图像去噪方法研究院别计算机与通信工程学院专业名称通信工程班级学号学生姓名指导教师2014年6月10日。-可编辑修改-基于小波变换的图像去噪方法研究摘要一般来说,现实生活中的图像都是含有噪声的。因此,为了能够更好地进行后续处理,对图像进行去噪处理是很有必要的。然而,在传统的去噪方法中,有效的去噪和保留图像细节信息是非常矛盾的。所以,寻找一种既能有效地去除图像噪声又能保留下更多的图像细节的去噪方法便成了众多研究人员的共同目标。经过研究和实践发现,小波变换在对图像