基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
本文为去除图像的噪声提高信噪比,经过对小波变换自适应去噪算法的研究,在阈值选择上结合约束最优化算法,求解出可行域内阈值函数的最优解.阈值选择函数经过改进后,具有在阈值选择时更稳定等优点,从而可以更好的保留图像的有效信息.阈值的选取决定了图像的最终处理效果,无论怎样取值总会存在一些将数值较小的信号划分为为噪声的情况,结果就会在消除噪声的时候损失图像细节,特别是图像的边缘特征是最重要的.所以结合约束最小二乘方滤波图像去模糊方法,对图像进行二次处理,以此来提升图像的信噪比.通过添加σ=0.1的高斯噪声与中值滤波、均值滤波、传统小波变换之后,与文献[6]方法相比较,信噪比分别提高了8.75 dB、6.81 dB、4.55 dB和2.47 dB,证明本文方法更高效.
推荐文章
基于小波变换的图像融合
小波
图像融合
树状小波
基于小波变换的图像融合算法研究
图像质量
小波变换
神经网络
加权融合
信噪比
图像融合
基于改进提升小波变换SPIHT的图像压缩算法
无线多媒体传感器网络
提升小波变换
SPIHT
图像压缩
基于小波变换的图像融合增强算法
多聚焦图像
图像融合算法
小波变换
仿真实验
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于改进小波变换的图像信噪比提高
来源期刊 智能计算机与应用 学科
关键词 图像去噪 信噪比 最小二乘方滤波 小波变换 最优化
年,卷(期) 2020,(8) 所属期刊栏目 学术研究与应用|Academic research and application
研究方向 页码范围 84-86,92
页数 4页 分类号 TP399
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-2163.2020.08.020
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (47)
共引文献  (92)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2009(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2012(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2013(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2014(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2015(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2016(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2017(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2018(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2019(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
图像去噪
信噪比
最小二乘方滤波
小波变换
最优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能计算机与应用
双月刊
2095-2163
23-1573/TN
大16开
哈尔滨市南岗区繁荣街155号(哈工大新技术楼916室)
14-144
1985
chi
出版文献量(篇)
6183
总下载数(次)
26
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导