检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:汪太月 戴燕青 WANG Taiyue;DAI Yanqing(School of Science,Hubei University of Technology,Wuhan Hubei 430068;School of Mathematics and Statistics,Hubei Polytechnic University,Huangshi Hubei 435003)
机构地区:[1]湖北工业大学理学院,湖北武汉430068 [2]湖北理工学院数理学院,湖北黄石435003
出 处:《湖北理工学院学报》2022年第5期25-30,55,共7页Journal of Hubei Polytechnic University
基 金:国家自然科学基金项目(项目编号:61601417);湖北省教育厅自然科学基金项目(项目编号:B2020044);湖北工业大学科研项目(项目编号:BSQ2020102)。
摘 要:图像信号在获取传输的过程中易被噪声污染,因而图像去噪一直以来是信息处理领域的热点之一。文章从空间域和频率域滤波去噪出发,探究了基于小波变换的模极大值去噪、多种阈值去噪等算法,并对不同去噪算法进行了比较及评价,指出了不同算法在图像去噪上的优势与不足,为数字图像的去噪提供一些新思路与新方法。Image denoising has always been one of the hotspots in the field of information processing as Image signals are easily polluted by noise in the process of acquisition and transmission. Starting from filtering and denoising in spatial domain and frequency domain, this paper explores the algorithms such as the wavelet transform-based modulo maximum denoising and various threshold denoising algorithms, and different denoising algorithms are compared and evaluated. The advantages and disadvantages of different algorithms in image denoising are discussed, which provides some new ideas and methods for digital image denoising.
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:13.58.48.103