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61.
基于小波分析的CT图像噪声类型识别 总被引：1，自引：0，他引：1
对CT图像噪声的类型进行识别,采用相适应的去噪方法提高图像去噪效果,减少去噪中的盲目性.分析小波高频子带系数的能量分布,利用直方图的信噪比和曲线拟合图的积分,对CT图像中最常见的两类噪声,即高斯噪声和椒盐噪声进行识别.直方图的信噪比R为0.2,曲线拟合图积分A为60,可作为高斯噪声和椒盐噪声分界线.对大量含噪CT图像的... 相似文献
62.
[本刊讯]由曲国庆、党亚民、章传银所著的《非线性大地测量信号小波分析理论与方法》一书,已于2011年2月由测绘出版社出版。该书针对非线性大地测量时间序列中的特征信息分析问题,围绕小波多分辨率分析,建立了一套较为 相似文献
63.
在分析遥感图像结构特征及其与噪声之间主要区别的基础上,利用图像信号的方向信息,提出基于移不变全方向角提升小波（TI—OL）抑制遥感图像噪声的方法。该方法在方向提升小波变换的基础上并利用循环平移,Gabor小波滤波器和图像旋转技术改进了方向提升小波在图像去噪过程中存在的三个弊端：缺乏移不变性质,图像局部方向信息判方法断缺乏噪声鲁棒性和变换方向分布有限。消除去噪结果中的吉布斯效应,提高图像方向信息判断的准确性并保证图像纹理方向始终落在方向提升能最优表示的方向区间内。试验结果证明所提方法在处理遥感图像的过程中能在去噪的同时保留图像的细节和边缘信息,对遥感图像中的边缘信息如道路和桥梁有较好的刻画性能,较传统方法去噪性能（PSNR）和主观视觉效果（SSIM）均有较大提高。 相似文献
64.
65.
小波是建立在泛函分析、调和分析、傅立叶分析基础上的时频原子,在时域、频域同时具有良好的局部化特性和多分辨率特性。遥感影像融合是遥感影像处理中的重要环节,是人们处理多源遥感影像数据的主要手段之一,而融合方法的选择对融合结果来说至关重要。将传统的融合方法与小波结合已经成为研究的热点,本文将小波变换与HIS融合方法相结合,并... 相似文献
66.
采用基于小波分析提取信号趋势项的方法,对实测三浮陀螺漂移数据的趋势项加以提取,并对其残差进行建模。在建立了时序模型的基础上进行卡尔曼滤波器设计,对三浮陀螺的随机漂移数据进行卡尔曼滤波,结果表明,滤波方法有效地抑制了陀螺的随机误差。 相似文献
67.
68.
69.
应用小波变换分解遥感影像,利用遥感影像自身的先验信息——空间分辨率确定高频域融合过程中的权值,使用最小二乘估计与小波重构完成影像融合。实验结果表明,相对于参考的其他融合方法,此方法在注入全色影像空间细节和保持多光谱影像的光谱信息方面性能更佳。 相似文献
70.
变形测量异常数据处理中小波变换最佳级数的确定 总被引：3，自引：1，他引：2
综合分析数据去噪效果的4个分项评价指标,即数据的均方根差变化量、互相关系数、信噪比及平滑度,将各分项评价指标归化到0,1后相加得到总体评价指标,将总体评价指标最大值所对应的级数定义为小波分解与重构的最佳级数。模拟和实测两个算例验证了此方法的有效性。 相似文献