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基于局部高斯尺度混合模型的傅里叶-小波图像降噪方法（2013年）

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简介：
本文提出一种结合局部高斯尺度混合模型与傅里叶-小波变换的新型图像降噪技术，旨在有效去除噪声的同时保持图像细节。 本段落提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法。该方法结合了两种技术的优点，并考虑到了噪声小波系数之间的相关性，通过局部高斯尺度混合统计模型来描述小波系数的统计特性。实验结果表明，这种方法能够有效地去除噪声，并且可以克服传统的小波去噪效果受所选小波基函数影响的问题。与其它方法相比，在视觉效果和峰值信噪比方面，该方法显示出更佳的效果。

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  • 基于局部高斯尺度混合模型的傅里叶-小波图像降噪方法（2013年）
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    本文提出一种结合局部高斯尺度混合模型与傅里叶-小波变换的新型图像降噪技术，旨在有效去除噪声的同时保持图像细节。 本段落提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法。该方法结合了两种技术的优点，并考虑到了噪声小波系数之间的相关性，通过局部高斯尺度混合统计模型来描述小波系数的统计特性。实验结果表明，这种方法能够有效地去除噪声，并且可以克服传统的小波去噪效果受所选小波基函数影响的问题。与其它方法相比，在视觉效果和峰值信噪比方面，该方法显示出更佳的效果。
     
  • 基于二维傅里叶变换的图像降噪方法
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    本研究提出了一种基于二维傅里叶变换的创新图像降噪技术，旨在有效去除图像中的噪声，同时保持图像细节和清晰度。通过频域处理优化了传统方法在空间域上的局限性，为数字图像处理提供了新的视角和技术手段。 本段落主要探讨傅里叶变换在图像处理中的降噪应用。
     
  • 频率处理.rar_傅里叶图像去噪_matlab_傅里叶滤波_傅里叶去噪_傅里叶变换在图像去噪中的应用_高通滤波
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  • 基于变分高斯混合模型的图像分割方法 (2014年)
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    本文提出了一种基于变分高斯混合模型的创新性图像分割技术，有效提升了图像处理中的目标识别与提取精度。研究通过优化算法实现对复杂背景下的图像进行高效准确地分割，并在多种数据集上验证了其优越性能。 本段落提出了一种基于变分推断的高斯混合模型图像分割算法。该算法首先利用贝叶斯混合高斯模型对图像特征进行建模，并通过变分推断方法来估计模型参数及其后验概率，相较于采样法计算量更少且能够根据数据自动确定最佳混合个数，实现模型选择自动化。实验结果表明，在Berkeley自然图像集上的测试中，该算法的分割精度高于经典图像分割算法，表现出良好的性能。
     
  • 基于MATLAB的非局部均值(NLM)滤波图像降噪方法
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    本研究探讨了利用MATLAB实现非局部均值（NLM）算法进行图像去噪的技术细节和应用效果。通过优化参数设置，提高了图像处理的质量与效率。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：基于 MATLAB 的非局部均值（NLM）滤波图像去噪 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 基于傅里叶变换的降噪技术
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    本研究探讨了利用傅里叶变换进行信号处理和噪声抑制的方法，旨在提高音频或电信号的质量。通过分析频域特性，有效分离并减少干扰噪音，保留原始信息的完整性。 对信号进行傅里叶变换后，使用宽度分别为10、30和50的滤波器对其进行滤波处理，并比较不同滤波效果。
     
  • 基于小波变换的图像降噪方法
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    本研究提出了一种基于小波变换的图像降噪算法，利用多分辨率分析特性有效去除噪声，同时保持图像边缘细节清晰。 供从事基于小波变换的图像去噪论文写作的人参考。
     
  • 改进的混合高斯模型与阴影去除方法 (2013年)
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    本文提出了一种改进的混合高斯模型及相应的阴影去除算法，有效提升了复杂光照条件下目标识别和跟踪性能。 为了有效减少运动目标检测中混合高斯模型的计算量并提高阴影消除的准确性，我们提出了一种选择性地更新混合高斯模型以及基于亮度变化来消除阴影的方法。具体而言，在每个高斯分布进行更新之前，我们会先比较该分布权重与不属于背景部分的比例；如果前者较大，则不会对该分布进行更新，反之则会对其进行更新。此外，在处理阴影时，我们利用亮度的变化程度作为检测阈值的一个因素，并据此自适应地调整这一阈值。 实验中我们将这种方法与传统方法在室内外视频条件下进行了对比测试，结果显示该方法的计算时间仅为传统方法的约1/3，同时其消除阴影的效果也更为准确。
     
  • 基于贝叶斯方法的MATLAB小波去噪
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    本研究利用MATLAB平台，采用贝叶斯统计理论进行信号处理中的小波去噪技术，有效提升图像和声音的质量。 本段落介绍了一个基础贝叶斯变换在压缩感知中的应用，并提供了相应的源代码示例、一维信号处理实例以及两个二维图像处理的案例。
     
  • BGGM：基于贝叶斯方法的高斯图形模型
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    简介：本文介绍了一种名为BGGM的方法，它运用贝叶斯理论来优化和解析高斯图形模型，适用于复杂数据集间的条件独立性推断。 BGGM是一个用于在高斯图形模型（GGM）中进行贝叶斯推理的R包。它提供了两种通用方法：估计与假设检验来组织这些方法。前者关注后验或预测分布，后者则涉及使用贝叶斯因子来进行模型比较。 什么是高斯图形模型？简单来说，这是一种捕捉一组变量之间条件依赖关系的方法。具体而言，这种模型通过部分相关性描述了两个变量之间的直接联系，在控制其他所有变量影响的情况下进行分析。 应用领域广泛：在经济学、气候科学、遗传学和心理学等众多学科中都可以看到GGM的应用实例。例如，Millington和Niranjan（2020）探讨了其在经济研究中的作用；Zerenner等人（2014）将其应用于气候变化的研究；Chu等人（2009）则利用它来解析遗传学数据的复杂性；而Rodriguez等人的工作展示了心理学领域内如何运用GGM。