为了实现较好保留图像边缘特征的有效去噪,提出了一种基于边缘检测的Contourlet变换去噪方法。
该方法先用LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值去噪处理。
实验表明,与采用Donoho软阈值的Contourlet变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到了更好的去噪效果。
该方法先用LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值去噪处理。
实验表明,与采用Donoho软阈值的Contourlet变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到了更好的去噪效果。
2025/3/16 12:55:41
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本文件使用小波阈值法图像去噪.包括软阈值,硬阈值,及折中阈值去噪,并在折中阈值去噪方法基础上加入自适应算法,得到较好结果.
2024/4/25 1:13:07
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小波软阈值去噪的matlab代码程序使用说明：1、软件应用平台：Matlab6.5或更高；
2、打开方法：将文件所在目录设为工作目录，然后打开wavlet.fig,在noise提示框下输入噪声强度，在0-0.1之间（不能为零）。
然后点process按钮，就会显示实验结果，包括原图像，加噪图像，去噪图像的对比以及当前的psnr值。
wavlet.m是程序文件。
程序内容写在在程序的注释里。
阈值的更改没有实现可视化，在源程序中可以改。
2、打开方法：将文件所在目录设为工作目录，然后打开wavlet.fig,在noise提示框下输入噪声强度，在0-0.1之间（不能为零）。
然后点process按钮，就会显示实验结果，包括原图像，加噪图像，去噪图像的对比以及当前的psnr值。
wavlet.m是程序文件。
程序内容写在在程序的注释里。
阈值的更改没有实现可视化，在源程序中可以改。
2023/11/28 16:39:25
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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
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