1) digital image denoising
数字图像去噪
2) image denoising
图像去噪
1.
Text image denoising based on higher-order cumulant;
基于高阶累积量的文本图像去噪算法
2.
Adaptive image denoising algorithm based on multiwavelets transform;
一种基于多小波变换的自适应图像去噪算法
3.
Subband-adaptive image denoising based on contourlet transform;
基于Contourlet变换的子带自适应图像去噪
3) Image de-noising
图像去噪
1.
Wavelet-based image de-noising algorithm;
基于小波域的图像去噪算法
2.
A improved Muti-thresholding image de-noising method based on wavelet transform;
基于小波变换的多阈值图像去噪改进方法
3.
Image de-noising method based on multi-wavelet transform and synthesis threshold;
基于多小波变换及综合阈值的图像去噪方法
4) image denosing
图像去噪
1.
Study on Algorithm of Image Denosing Based on Multiwavelet Transform;
多小波图像去噪算法研究
2.
Algorithm of multi-transform domain HMT image denosing
多变换域马尔可夫树图像去噪算法
5) image denoise
图像去噪
1.
Image denoise based on inter-scale correlations of Contourlet transform;
基于Contourlet变换尺度间相关的图像去噪
2.
Anisotropic diffusion equation is a nonlinear image processing methods by using Partial Differential Equation(PDE),with the nonlinear diffusion coefficient,it can restrain noise fairly good,reserve original edge and texture,especially for image denoise.
各向异性扩散方程是一种非线性PDE模型,在图像去噪中,通过非线性扩散因子来滤除噪声,同时能保留原有的边缘和纹理。
3.
classic image denoise method includs low-pass filter,median filter and most effective wavelet denoise filter.
经典的图像去噪方法如均值滤波和中值滤波,以及现在效果显著的小波去噪,在实际应用中都取得了令人满意的图像处理效果。
6) image de-noise
图像去噪
1.
For its good real-time characteristics and easy realization,it has been adopted by new image de-noise.
在图像处理中,基于离散小波变换的提升算法比传统的卷积算法运算简单、实时性好、易于实现,因而被新的图像去噪所采用。
2.
<Abstrcat> This paper briefly introduces the theory of wavelet analysis, and explains the wavelet transform s typical application in image processing by example, that contains image compression, image de-noise, image engancement and image merging.
简单介绍了小波分析的基础理论,举例说明了小波变换在图像处理中的一些典型应用,包括图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合。
补充资料:核医学数字图像处理
核医学数字图像处理
核医学术语。为了提高图像质量,对图像或功能性曲线进行的数学计算。数字图像处理的内容主要包括:场不均匀度校正、数字图像平滑处理、快速傅立叶变换与数字滤波、多幅图像之间的算术运算、相关计算、体层图像重建、兴趣区设置、动态曲线形成、曲线拟合和核医学参数的定量计算等。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条