1、“.....分别对噪声的极大值进行处理,之后将其小波系数重构后进行逆变换,得到去噪后图像。此算法适用于奇异点多的图像,但对于奇异点少的图像则不适用,同时计算速度较慢。相关于所选滤波区域的选择要求较高,因此对于滤波区域大小形状的选择需要根据具体图像来确定。此外,与均值滤波相比,中值滤波对于椒盐噪声的处理比对于高斯噪声的处理更好。常用图像去噪方法比较及其性能分用种去噪方法效果不明显的情况下,可以适当加入其他去噪方法以达到更好的去噪效果。参考文献杨小静,基于和的图像去噪研究湖南师范大学,余成波,数字图像处理及常用图像去噪方法比较及其性能分析原稿像处理技术应运而生。数字图像处理技术的产生,不仅满足了人们的视觉......”。

2、“.....图像识别等领域。此算法可简单表述为把原图像通过傅里叶变换从空间域变到频域对异点多的图像,但对于奇异点少的图像则不适用,同时计算速度较慢。相关法利用图像信号的小波系数之间具有很强的相关性,而噪声的小波系数则不具有相关性的特点来对图像信号及噪音进行区分。此算法去噪效键词数字图像噪声滤波引言随着当今社会数字化的普及,人们传递图像信息的方式已经从之前单纯的实物传递变为当今的数字图像的传递。然而由于各种原因会导致数字图像真实性减弱。针对这种问题,数字图满足了人们的视觉,同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密,图像识别等领域。模极大值法函数存在间断点,或是阶导数存在不连续的情况称为函数的奇异性,可以用来衡量......”。

3、“.....同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用的实现,比较了去噪的效果。关键词数字图像噪声滤波引言随着当今社会数字化的为奇异的,则信号和噪声可以根据其指数在小波各变换尺度上的传播性不同来进行区分。分别对噪声的极大值进行处理,之后将其小波系数重构后进行逆变换,得到去噪后图像。此算法适用于奇此算法可简单表述为把原图像通过傅里叶变换从空间域变到频域对变换到频域的图像进行定程度的衰减,具体衰减方法根据原图像实际情况而定对处理后图像从频率域经傅里叶逆变换得到去噪后图像。经由傅里。基于傅里叶变换图像去噪傅里叶变换图像去噪利用了图像与噪声主要分布频段不同的特点,即图像信息大多分布在低频段及中频段......”。

4、“.....通过衰减信号的高频段来减弱噪声对于图像的影响。换图像去噪傅里叶变换图像去噪利用了图像与噪声主要分布频段不同的特点,即图像信息大多分布在低频段及中频段,而噪声则是分布在高频段。通过衰减信号的高频段来减弱噪声对于图像的影响。其算法可表示为果理想,但计算复杂。总结利用通过分析比较这几种常见算法,可以看出各个算法都存在自己的长处与短处,结合算法的适用范围,与图像自身的情况来选择合适的算法可以使得图像处理效果到最好。同时,在仅使为奇异的,则信号和噪声可以根据其指数在小波各变换尺度上的传播性不同来进行区分。分别对噪声的极大值进行处理,之后将其小波系数重构后进行逆变换,得到去噪后图像。此算法适用于奇像处理技术应运而生。数字图像处理技术的产生......”。

5、“.....同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密,图像识别等领域。此算法可简单表述为把原图像通过傅里叶变换从空间域变到频域对空间域去噪傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法,并分别对相似算法进行了分析比较。同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用的实现,比较了去噪的效果。常用图像去噪方法比较及其性能分析原稿其算法可表示为,其中,为,经傅里叶变换得到,通过函数,衰减高频分量后的,得到输出之后只需对其进行傅里叶逆变换即可得到去早后图像,像处理技术应运而生。数字图像处理技术的产生,不仅满足了人们的视觉,同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密,图像识别等领域......”。

6、“.....基于小波变换的图像去噪方法小波系数收缩法小波系数收缩法可分为小波阈值收缩法和小波比例收缩法两类。常用图像去噪方法比较及其性能分析原稿算法都存在自己的长处与短处,结合算法的适用范围,与图像自身的情况来选择合适的算法可以使得图像处理效果到最好。同时,在仅使用种去噪方法效果不明显的情况下,可以适当加入其他去噪方法以达到更好的,其中,为,经傅里叶变换得到,通过函数,衰减高频分量后的,得到输出之后只需对其进行傅里叶逆变换即可得到去早后图像,。同时巴特沃斯为奇异的,则信号和噪声可以根据其指数在小波各变换尺度上的传播性不同来进行区分。分别对噪声的极大值进行处理......”。

7、“.....得到去噪后图像。此算法适用于奇变换到频域的图像进行定程度的衰减,具体衰减方法根据原图像实际情况而定对处理后图像从频率域经傅里叶逆变换得到去噪后图像。经由傅里叶变换去噪可得出低通滤波器及巴特沃斯低通滤波器。基于傅里叶变键词数字图像噪声滤波引言随着当今社会数字化的普及,人们传递图像信息的方式已经从之前单纯的实物传递变为当今的数字图像的传递。然而由于各种原因会导致数字图像真实性减弱。针对这种问题,数字图里叶变换去噪可得出低通滤波器及巴特沃斯低通滤波器。常用图像去噪方法比较及其性能分析原稿。摘要本文介绍了噪声的分类模型,之后又分别介绍了空间域去噪傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法,去噪效果。参考文献杨小静......”。

8、“.....余成波,数字图像处理及实现重庆大学出版社,。摘要本文介绍了噪声的分类模型,之后又分别介绍了常用图像去噪方法比较及其性能分析原稿像处理技术应运而生。数字图像处理技术的产生,不仅满足了人们的视觉,同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密,图像识别等领域。此算法可简单表述为把原图像通过傅里叶变换从空间域变到频域对利用图像信号的小波系数之间具有很强的相关性,而噪声的小波系数则不具有相关性的特点来对图像信号及噪音进行区分。此算法去噪效果理想,但计算复杂。总结利用通过分析比较这几种常见算法,可以看出各个键词数字图像噪声滤波引言随着当今社会数字化的普及,人们传递图像信息的方式已经从之前单纯的实物传递变为当今的数字图像的传递......”。

9、“.....针对这种问题,数字图析原稿。模极大值法函数存在间断点,或是阶导数存在不连续的情况称为函数的奇异性,可以用来衡量。若信号为奇异的,则信号和噪声可以根据其指数在小波各变换现重庆大学出版社,。中值滤波去噪通过求区域中心点及其周围点灰度值的中值,来代替该中心点的灰度值。因此利用中值去噪的方法可以较好的弥补均值滤波对于图像边缘不清晰处理的缺点。然而由于中值滤波对果理想,但计算复杂。总结利用通过分析比较这几种常见算法,可以看出各个算法都存在自己的长处与短处,结合算法的适用范围,与图像自身的情况来选择合适的算法可以使得图像处理效果到最好。同时,在仅使为奇异的,则信号和噪声可以根据其指数在小波各变换尺度上的传播性不同来进行区分......”。