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  • 简介:邻域均值滤波算法作为图像算法的经典方法,不仅可以有效地消除噪声对图像的干扰程度,并且能够快速平滑图像,但它的缺点是会使图像边缘模糊,窗口越大,模糊程度越明显。本文针对椒盐噪声,分析原邻域均值滤波算法,通过与能量最小化原理相结合,提出新的改进的邻域均值滤波算法,这个算法构造了两个不同能量最小化函数模型,即E1模型和E2模型。两个模型均从图像像素点局部邻域出发,通过求解局部邻域能量最小判断是否利用邻域均值替换原像素灰度值。这个新的算法不仅改变了原邻域均值滤波算法单一的替换灰度值的做法,降低了将非噪声点误判为噪声点的可能性,并且可以根据图像的大小自适应调节阈值,最后达到去除噪声的效果。通过与邻域均值滤波算法进行实验对比,取得较好的去除噪声效果。

  • 标签: 图像去噪 邻域均值滤波算法 能量最小化
  • 简介:”是口字旁,因此与虫或鸟的烦乱鸣叫有关,比如有“蝉”、“鹊”、“群鸦乱”等说法。“噪音”则是指刀刮玻璃、车轮轰鸣、飞机声浪等嘈杂刺耳的声响。

  • 标签: "噪" 口字旁 小学 语文教学
  • 简介:本文针对NLM图像算法可并行化计算的特点,在CUDA平台下对其进行加速,达到了实时的效果。

  • 标签: GPU CUDA NLM算法 图像去噪
  • 简介:改进了基于最优小波包基的信号算法,该算法以小波包分析为基础,根据最小代价原理搜索信号分解的最优基,然后对高频和低频系数采用不同的阈值算法进行量化,用量化后的系数重构得到后的信号.

  • 标签: 小波包变换 最优小波包基 阈值 信号去噪
  • 简介:局部窗的使用广泛应用于图像技术中,不同类型的窗被引入,椭圆方向窗是其中之一。就椭圆方向窗在图像中的作用与常用的方形窗作了对比,得出在过程中,椭圆窗并不占有优势,它与方形窗作用相当,输出图像的峰值信噪比甚至略低于使用方形窗的结果。

  • 标签: 图像去噪 椭圆窗 方形窗 维纳滤波
  • 简介:为了消除噪声对回波信号的影响,文章采用经验模态分解(EMD)方法对回波信号进行。通过实际应用,表明EMD能够有效地抑制回波信号中的噪声,有利于识别出缺陷信号。

  • 标签: 超声波探伤 回波信号 噪声 经验模态分解
  • 简介:针对非局部中值算法中采用指数型核函数作为权重所存在的问题及相似性判断不充分的问题,将高斯核函数与邻域相似性函数相结合得到新的核函数。仿真实验表明,利用该核函数所得权重取中值得到的结果在视觉效果和峰值信噪比和结构相似性方面都有较明显的改善。

  • 标签: 非局部中值 核函数 去噪 邻域相似函数
  • 简介:针对图像含有未知噪声类型及统计参数情况下,提出一种使用离散余弦变换的自适应图像算法.该离散余弦变换算法是按照频域和空域估计噪声局部方差的特性来识别图像的同质和异质区域.通过对标准图像库和实际采集图像进行实验,结果表明:该去算法在图像同质和异质区域能更好地抑制噪声,有效地保护纹理、边缘及细节部分,在性能上优于现有图像算法.

  • 标签: 去噪算法 离散余弦变换 软门限 标准差
  • 简介:介绍了小波框架的基本知识和小波框架的分解重构算法,及小波框架阈值算法,对Haar小波、db4小波、sym8小波和小波框架进行实验,仿真实验结果表明最小能量小波框架去效果优于Haar小波、db4小波、sym8小波的效果。

  • 标签: 小波框架 信号处理 阈值
  • 简介:德国著名大科学家高斯(1777-1855)出生在一个贫穷的家庭。高斯在还不会说话时就自己学计算,在他三岁时,有一天晚上他看着父亲在算工钱时,还纠正了父亲计算的错误呢。高斯长大后成了当时最杰出的天文学家、数学家。他在物理的电磁学方面也有所贡献,现在电磁学的一个单位就是用他的名字命名的。数学家们则称呼他为“数学王子”。

  • 标签: 高斯 故事 数学家 天文学家 电磁学 科学家
  • 简介:高斯(Gauss1777~1855年),1777年4月30日出生于德国中北部。德国著名数学家、物理学家、天文学家。高斯被认为是最重要的数学家,有数学王子的美誉,并被誉为历史上伟大的数学家之一,

  • 标签: 数学家 高斯 王子 物理学家 天文学家
  • 简介:  高斯是德国著名数学家、物理学家和天文学家.他生于贫寒家庭,从小就显示出非凡的数学才能,最喜欢的游戏就是解题,常用煤块和粉笔在墙上不停地算.据说他3岁时纠正过父亲账单中的计算错误,令父亲大为叹服,奖给儿子一枚小硬币,一直被他珍藏.……

  • 标签: 数学王子 王子高斯
  • 简介:  高斯是德国著名数学家、物理学家和天文学家.他生于贫寒家庭,从小就显示出非凡的数学才能,最喜欢的游戏就是解题,常用煤块和粉笔在墙上不停地算.据说他3岁时纠正过父亲账单中的计算错误,令父亲大为叹服,奖给儿子一枚小硬币,一直被他珍藏.……

  • 标签: 数学王子 王子高斯
  • 简介:在处理高维图像信号时,Contourlet变换比小波变换拥有更好的逼近精度、方向性以及系数表达能力,因此将Contourlet变换应用到图像处理领域已经成为研究热点.总结了Contourlet变换的尺度内和尺度之间的依赖性,提出了基于Contourlet变换的图像算法和图像融合算法,其算法能够较为有效地保留原图像的边缘细节,拥有较好的视觉效果.

  • 标签: CONTOURLET变换 图像去噪 图像融合
  • 简介:高斯是德国一位著名的数学家。有一天,高斯出门办事。经过一个酒店门口,他看到酒店的老板正在严厉地训斥一个伙计,并说要重重地处罚他。原来这个伙计是一名端菜的服务员,在端菜时不小心打翻了几样莱。

  • 标签: 高斯 数学家 服务员 酒店 老板
  • 简介:高斯是德国19世纪著名的数学家、物理学家。他不到20岁时,在许多学科上就已取得了不小的成就。对于高斯接二连三的成功,邻居的几个小伙子很不服气,决心要为难他一下。小伙子们聚到一起冥思苦想,终于想出了一道难题。他们用一根细棉

  • 标签: 高斯 物理学家 数学家 棉线 难题 德国
  • 简介:1+2+3+4+…+99+100-(100+1)×50=5050同学们你们还记得这道题吗?它是著名数学家高斯小时候做的。当年小高斯遇到的算式加数的个数是双数正好能配成对儿。如果加数的个数不是双数?怎么办?让我来教你几招吧。

  • 标签: 合作探究 解题方法 小学 数学 四则运算
  • 简介:高斯(1777—1855)是一位伟大的数学家。他上学后不久,有一次老师布置了一道数学练习题:“把从1到100的自然数加起来,和是多少?”小高斯立刻算出结果为5050,这使得老师非常吃惊。那么,小高斯是采用什么办法来巧妙地进行计算的呢?我们先来看看下面一道简单的题目。

  • 标签: 高斯 巧算 数学练习题 数学家 自然数 老师