Метод подавления шума в изображениях на основании кратномасштабного анализа

вейвлет-преобразование кратномасштабный анализ подавление шума пороговая фильтрация фильтрация цифровая обработка сигналов вейвлет фильтрация шум изображение

Исследования деградации резонансно-туннельных диодов на базе AlAs/GaAs наногетероструктур, К вопросу о переносимости кода и некоторых возможностях использования кроссплатформенного программного обеспечения, ...

Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Основываясь на преимуществах кратномасштабного анализа, можно проводить фильтрацию шума, учитывая особенности сигнала. <...> В применении к изображениям разработан метод подавления шума, использующий на этапе фильтрации коэффициентов вейвлет-преобразования гистограмму коэффициентов для определения порога фильтрации по доле вклада фильтруемых коэффициентов в сигнал. <...> Для подавления шума широко применяются такие методы, как фильтр низких частот, фильтр высоких частот, медианный фильтр, фильтр Гаусса [1]. <...> Л.Л. Волкова мечательно следующее: после выполнения N-шагового дискретного вейвлет-преобразования при удалении деталей, классифицированных как шум, из основного сигнала детализирующие сигналы хранят вклады от деталей меньших размеров. <...> В результате, из детализирующих сигналов может быть восстановлена исходная функция [4], а благодаря работе Д.Л. Донохоу и его сотрудников [5] для некоторых шумовых моделей могут быть даны рекомендации по выбору уровня порога для коэффициентов детализирующих сигналов, который позволяет удалить шум, не нарушая важных особенностей сигнала. <...> Стандартные методы, используемые при подавлении шумов в изображениях, такие как медианный фильтр и фильтр Гаусса низких частот, проще в применении, однако не позволяют учитывать особенности сигнала, что сказывается на качестве результата. <...> Для анализа используются такие функции, или материнские вейвлеты, как вейвлет Хаара <...> Также этот математический аппарат обеспечивает разложение и восстановление сигнала (прямое и обратное преобразование) с точностью восстановления порядка 1·10–12 [2]. <...> Под кратномасштабным анализом понимается описание пространства L2(R) через иерархические вложенные подпространства Vm, которые не пересекаются и объединение которых дает в пределе L2(R), т. е. 2 Метод подавления шума в изображениях на основании кратномасштабного анализа V V2 == KK 2 VV V 21 0 mZ mZ 1 VV L R , II <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт