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一种新的基于模糊均差和小波阈值的医学图像去噪方法
小波阈值萎缩法能够有效地去除图像中的高斯噪声,其中,去噪阈值在很大程度上影响到去噪的效果,而噪声标准差在小波去噪阈值的确定中又起着至关重要的作用。针对医学图像的特点、基于寻找更合适的噪声标准差估计方法,本文提出了一种新的利用模糊均差代替普通标准方差估计噪声标准差的方法。在各层小波分解的低频图像中利用模糊积分估计噪声标准差。然后确定每一层小波去噪阈值,进行图像去噪。试验结果表明,本文算法在去除噪声的同时也较好地保持了图像的细节。
技术前沿
2018-08-28 | 图像处理 |
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本文研究了三维地震数据场的直接体绘制方法,介绍了地震数据分类、颜色转换的原理,光照效应的简化算法,论述了不透明度的物理意义及对可视化结果图像的调节作用。
专业论文
2018-08-16 | 人工智能 | 模式识别 |
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