基于小波变换的自适应多阈值图像去噪-基于小波变换的自适应多阈值图像去噪.rar摘 要 小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中最重要的一个环节是最优阈值的确定,为此,提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法———Multi2Thresholdshrink去噪法,这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值,而最佳阈值的选取是基于Bayes理论,并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的。
通过实验证明,这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visushrink去噪方法和Chang等人提出的Bayesshrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比和最小均方误差,而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。
关键词 阈值 去噪 小波变换
2024/1/31 22:48:07 811KB matlab
1
用小波变换来实现医学图像的融合,主要是关于MR和CT图像的融合,效果还不错哦,不过比较简单,而且是未经优化的。
2024/1/31 20:43:18 85KB 融合
1
基于小波变换的数字水印嵌入与提取_matlab代码,小波变换,水印嵌入,水印提取,MATLAB
2024/1/31 1:06:50 85KB 水印嵌入提取
1
输入电压前馈Buck变换器的研究-输入电压前馈Buck变换器的研究.rar摘要:基于数字应用的灵活性,提出数字比例前馈控制(DigitalProportionalFeedForward,简称DPFF)的DC/DC变换器数字控制技术。
对采用该控制方法的变换器的稳态误差、瞬态响应和控制算法的复杂性进行了分析。
与比例控制(P控制)、比例积分控制(PI控制)和前馈控制(FeedForwardControl,简称FF控制)相比,DPFF具有控制简单,无稳态误差,对于参考阶跃响应有更好的暂态响应性能等优点,而且暂态性能比传统的PI控制变换器更好。
基于FPGA的实验电路验证了理论分析和仿真的结论。
2024/1/29 9:10:29 383KB matlab
1
图像的点运算(包括图像反色,灰度的线性变换,阀值变换,窗口变换,灰度拉伸,灰度均衡,直方图等)
2024/1/29 4:27:44 2.04MB 图像的点运算
1
在统计信号处理中,往往会遇到等待处理的随机信号是非白色的,例如云雨、海浪、地物反射的杂乱回波等,它们的功率谱即使在信号通带内也非均匀分布。
这样会给问题的解决带来困难。
克服这一困难的措施之一是对色噪声进行白化处理。
主要内容是设计一个稳定的线性滤波器或者一种白化变换方法,将输入的有色噪声变成输出的白噪声。
2024/1/28 4:43:54 2KB 白化滤波器
1
二维小波变换二级分解和重构,里面没有用库函数,基本上都是手写卷积函数等等,直接下载实现即可!
2024/1/27 19:08:19 1.52MB 小波变换 matlab 分解 重构
1
基于小波变换的数字水印嵌入与提取_matlab代码,小波变换,水印嵌入,水印提取,MATLAB
2024/1/27 13:20:48 85KB 水印嵌入提取
1
经典的Chan-Vese(CV)模型已在许多应用中采用。
为了提高其适用性和效率,已经开发了许多概括,例如Chan和Vese的矢量值图像两阶段模型。
矢量CV模型使用类似于将彩色图像转换为灰色图像的方法集成多通道信息。
当对象及其背景的强度接近时,此参数无效。
在这项研究中,经典的CV模型通过使用从通道到通道分割图像的策略将其用于彩色图像。
提出了一种多通道分段组合(MSC)方法来集成多级集合的信息。
为了克服通常的从信道到信道的方法不能很好地考虑不同信道之间的相关性的缺点,引入了一种新颖的多信道比率变换(MRT)。
并提出了一种变体HSV(VHSV)色彩空间,以使每个通道反射区域信息而不会失真。
实验结果表明,该方案可以更准确地进行分割,并且在时间成本上具有优势。
此外,该方法仅在具有八段彩色图像的情况下才有效,但是可以通过使用多相模型对其进行增强。
2024/1/27 5:13:04 1.23MB 研究论文
1
EWT(empiricalwavelettransform)是由Gilles在2013年将小波变换的科学性与EMD的自适应优势结合起来而提出的一种用于信号自适应的分析方法,该方法不仅可以对信号进行傅里叶频谱分析,同时通过特定方法确定信号的边界值,而且可以根据小波变换的理论基础。
类似的定义经验小波变换的公式,自适应的组建满足信号的正交及紧支撑要求的小波基,通过Hilbert变换,就能获取所有分信号的频谱特征,且比EMD分解的过程,更快更精确。
2024/1/26 19:14:13 2.45MB 经验小波变换
1
共 1000 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡