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题名改进阈值函数的图像去噪方法
被引量：6
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作者
帅慕蓉
廖秀英
程辉
谢贻文
杨鹏飞
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机构
湖南科技大学资源环境与安全工程学院
湖南科技大学先进矿山装备教育部工程研究中心
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第8期42-45,共4页
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基金
湖南省自然科学基金湘潭市联合基金资助项目(2016JJ5023)
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文摘
针对传统阈值函数的不连续性、高阶不可导和信号振荡等问题,提出了一种改进阈值函数的图像去噪方法。方法在定义域内连续且高阶可导,表达式构造简单易计算,通过调节参数来控制估计小波系数与噪声污染的小波系数间的偏差,抑制了图像模糊的问题。采用传统阈值函数、半软阈值函数与改进的阈值函数法分别进行去噪的仿真试验,并从主观和客观角度对4种去噪效果进行对比分析。实验结果表明:改进的阈值函数法不仅能有效去除不同程度的高斯噪声,同时能更好地保留图像边缘和细节信息,去噪效果优于传统方法,而且峰值性噪比(PSNR)和均值绝对误差(MAE)的性能也显著优于其他算法。
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关键词
小波系数
改进阈值函数
图像去噪
高斯噪声
峰值信噪比
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Keywords
wavelet coefficient
improved threshold function
image de-noising
Gaussian noise
peak signal to noise ratio(PSNR)
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名三维空间VR成像的小区域目标跟踪仿真
被引量：1
- 2
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作者
尹丹丹
刘强
侯晓凌
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机构
郑州科技学院信息化建设与管理中心
郑州科技学院信息工程学院
山西大同大学计算机与网络工程学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第5期248-251,368,共5页
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基金
河南省科技攻关项目(182102210552)
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文摘
对VR图像目标跟踪的是对图像下一帧可能状态的预测,为图像处理提供先验知识,以寻找当前帧图像中最优目标位置。但由于虚拟三维空间小区域图像目标特征覆盖率较大,小目标的跟踪难度较高,为此,提出基于背景约束与卷积特征的VR成像小区域目标跟踪方法。引入三维成像自旋模型,获取虚拟三维空间VR图像。采用中值滤波和小波系数变化算法消除图像中的噪声,避免跟踪过程受到噪声干扰。基于此,通过引入背景约束,通过设置记忆滤波器与卷积特征滤波器实现VR图像的小目标检测,完成虚拟三维空间VR成像小区域目标的跟踪。实验结果表明,研究方法的目标跟踪位置误差低于0.5mm,每秒钟可完成约16幅VR图像小区域目标的跟踪,且小目标跟踪成功率接近100%,所得到的VR图像可视化效果更好。
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关键词
三维成像自旋模型
中值滤波
小波系数降噪
噪声响应值
正则函数
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Keywords
3D imaging spin model
Median filter
wavelet coefficient de-noising
noise response value
Regular function
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分类号
TN391
[电子电信—物理电子学]
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题名基于最小线性均方估计的小波去噪算法
被引量：1
- 3
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作者
朱文涛
付炜
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《现代电子技术》
2010年第12期121-124,共4页
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基金
河北省教育厅自然科学基金项目(2003114)
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文摘
提出一种新的基于最小线性估计正交小波图像去噪算法。该算法把降噪过程直接看作是一个小波系数的加权和,而不是为小波系数假设一个统计模型。在此,基于最小线性均方估计构造去噪函数,然后最小化均方误差,得到一组估计参数,从而得到线性去噪函数,实现对非线性去噪算法的改进,其最大的好处就是不用先验知识;最后通过使用该去噪算法对一定噪声级数的标准图像进行处理,并与目前去噪效果最好的BLS-GSM方法进行了比较。结果表明了该方法的有效性。
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关键词
均方误差
小波系数
去噪
线性估计
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Keywords
mean squares error
wavelet coefficients
de-noising
linear mean square estimation
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名增强小波系数的飞行数据奇异值阈值降噪
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作者
王斐
梁晓庚
王彦奎
郑强
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机构
西北工业大学自动化学院
洛阳光电技术发展中心
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2013年第7期171-173,共3页
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基金
航空科学基金资助项目(20100196002)
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文摘
针对飞行数据降噪问题,提出了增强小波系数的飞行数据奇异值阈值降噪算法。结合小波系数噪声自相关函数进行飞行数据的最佳分解层小波分解,对高频小波系数先进行增强预处理再进行SVD分解,运用奇异熵理论确定奇异值重构阶次,采用奇异值阈值对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据。仿真实验表明,本文算法能获得较高的信噪比,改善了数据质量。
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关键词
飞行数据
噪声自相关函数
增强小波系数
奇异值分解
降噪
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Keywords
flight data
noise autocorrelation function
enhanced wavelet coefficients
singular value decomposition
de-noising
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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