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image_denoise.rar_基于提升小波的图像去噪算法_lifting_wavelet_denoising_小波图像去噪

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简介：
本资源包提供了一种基于提升小波变换的先进图像去噪方法，旨在利用Lifting Wavelet Denoising技术有效去除图像噪声，同时保持图像细节。 通过图像的提升小波分解进行去噪的方法与一般方法类似，都是通过对高频系数应用阈值量化来实现降噪效果。这种方法首先对图像执行小波变换以获得不同频带的信息，然后在高频部分（即包含噪声信息的部分）施加阈值处理，从而减少或消除不需要的噪声成分。最终再通过逆小波变换恢复出去噪后的图像。

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  • image_denoise.rar_基于提升小波的图像去噪算法_lifting_wavelet_denoising_小波图像去噪
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    本资源包提供了一种基于提升小波变换的先进图像去噪方法，旨在利用Lifting Wavelet Denoising技术有效去除图像噪声，同时保持图像细节。 通过图像的提升小波分解进行去噪的方法与一般方法类似，都是通过对高频系数应用阈值量化来实现降噪效果。这种方法首先对图像执行小波变换以获得不同频带的信息，然后在高频部分（即包含噪声信息的部分）施加阈值处理，从而减少或消除不需要的噪声成分。最终再通过逆小波变换恢复出去噪后的图像。
     
  • 图像去噪程序_GWO；MATLAB_wdenoise去噪声_小波图像去噪_小波阈值去噪.zip
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    本资源提供基于GWO算法优化的小波阈值去噪方法及MATLAB自带函数wdenoise进行图像去噪的完整程序，包括小波变换及其逆变换的应用。 小波阈值去噪具有很强的相关性。通过这种方法，可以将噪声分解为对应的小波系数，并经过阈值处理后滤除这些系数，从而达到去除噪声的效果。
     
  • matlab小波去噪_xiaobo.rar_二维图像去噪_二维小波去噪
    优质
    本资源提供了利用MATLAB进行二维图像的小波去噪方法，适用于图像处理与分析中的噪声去除。通过下载的代码和文档，用户可以深入理解并实践二维小波去噪技术，提升图像质量。 二维小波去噪图像处理方法简单实用，易于应用。
     
  • ImageWienerFilter.rar_NOISE_基于小波阈值的图像去噪_matlab_小波去噪PSNR值
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    本资源提供了一种基于小波阈值方法的图像去噪MATLAB程序包。通过应用该算法，可以有效地减少图像中的噪声，并计算出处理后的图像PSNR值以评估其质量。 小波软阈值去噪soft harr.rar 小波软阈值去噪soft harr.rar 包含一个文件夹，在该文件夹内将包含的目录设为工作目录，然后打开wavlet.fig 文件。在noise提示框下输入噪声强度（范围0到0.1之间，但不能为零），之后点击process按钮以显示实验结果。这些结果显示包括原图像、加噪后的图像和去噪后的图像对比，以及当前的psnr值。此外，该文件夹中还包含程序文件wavlet.m。
     
  • 基于MATLAB的SAR图像去噪方法（小波去噪、Contourlet变换去噪及Contourlet-小波变换结合PCA去噪）
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    本研究利用MATLAB平台，探讨了针对SAR图像的小波去噪、Contourlet变换去噪以及结合PCA的Contourlet-小波变换去噪方法，旨在提升图像质量。 程序包含基于WAVELET域、CONTOURLET域、WAVELET-CONTOURLET域及PCA的SAR图像去噪方法。
     
  • 基于MATLAB多种小波基的图像小波阈值去噪算法.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB实现的图像小波阈值去噪方法，涵盖多种小波基的选择与优化策略，适用于信号处理和图像分析中的噪声去除。 基于MATLAB的不同小波基的小波阈值图像去噪算法研究了如何利用不同的小波函数对图像进行有效的去噪处理。通过选择合适的阈值方法和小波分解级别，可以优化去噪效果并保留图像的重要特征细节。该算法在多种类型的噪声污染下表现出良好的性能，并且适用于不同领域的图像恢复任务中。
     
  • 基于小波软阈值的图像去噪方法
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    本研究提出了一种基于小波变换和自适应软阈值处理的图像去噪算法，有效提升了图像的质量与清晰度。 用小波软阈值数字图像去噪的原代码，采用MATLAB编写，仅供参考学习。
     
  • Morlet二维小波实验_图像信号去噪_小波去噪技术_Morlet图像分析
    优质
    本研究探讨了利用Morlet二维小波进行图像信号去噪的技术，展示了其在处理复杂图像中的优势及应用潜力。 9. 一维信号与二维图像的三级分解、信号去噪及重构：基于Morlet小波的连续小波变换方法。
     
  • 基于小波变换的图像去噪算法与代码
    优质
    本项目探讨了利用小波变换技术实现图像去噪的方法，并提供了相应的算法及源代码。通过分解和重构信号，有效去除噪声，保留重要细节信息。 毕业设计的题目是小波去噪，参考了一些网上的资料，并进行了补充和修改，希望能有所帮助。