信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2011年
1期
49-54
,共6页
图像去噪%脉冲耦合神经网络%隐马尔可夫树模型%四叉树模型%图像分割
圖像去譟%脈遲耦閤神經網絡%隱馬爾可伕樹模型%四扠樹模型%圖像分割
도상거조%맥충우합신경망락%은마이가부수모형%사차수모형%도상분할
本文提出了一种以图像分割为基础的图像去噪算法.本文算法根据图像自身的性质,利用脉冲耦合神经网络模型自适应地将小波分解后的低频图像分割成不同的区域,并且利用简化的HMT层间模型在离散和平稳小波分别处理的情况下,将得到的连通区域邻域映射到各个不同的高频子带上.进一步结合固定的窗口,作为邻域去噪算法中的邻域.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的边缘信息,是一种有效的去噪方法.
本文提齣瞭一種以圖像分割為基礎的圖像去譟算法.本文算法根據圖像自身的性質,利用脈遲耦閤神經網絡模型自適應地將小波分解後的低頻圖像分割成不同的區域,併且利用簡化的HMT層間模型在離散和平穩小波分彆處理的情況下,將得到的連通區域鄰域映射到各箇不同的高頻子帶上.進一步結閤固定的窗口,作為鄰域去譟算法中的鄰域.實驗結果錶明,該方法在降低瞭圖像譟聲的同時又儘可能地保留瞭圖像的邊緣信息,是一種有效的去譟方法.
본문제출료일충이도상분할위기출적도상거조산법.본문산법근거도상자신적성질,이용맥충우합신경망락모형자괄응지장소파분해후적저빈도상분할성불동적구역,병차이용간화적HMT층간모형재리산화평은소파분별처리적정황하,장득도적련통구역린역영사도각개불동적고빈자대상.진일보결합고정적창구,작위린역거조산법중적린역.실험결과표명,해방법재강저료도상조성적동시우진가능지보류료도상적변연신식,시일충유효적거조방법.
