基于小波收缩的噪声图像恢复新型算法实现与验证

小波变换技术是近20年发展起来的新的信号处理技术,但对小波的研究由来已久。随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。图像去噪是信号处理中的一个经典问题,传统的去噪方法多采用平均或线性方法进行,但是其去噪效果不好,本文基于此目的,采用了连续两次半软阈值去噪的方法,来去除含噪图像的噪声,最后通过MATLAB软件仿真此方法的去噪效果,并与其它去噪方法进行比较,得出本文提出的方法去噪效果更优越。     

基于小波变换的人脸检测系统的实现

本文以Gabor小波变换理论为基础,采用模板匹配法定位人脸图像的眼睛,弹性匹配法对其余特征点进行搜索,最后利用弹性图簇的数据结构求得特征点的精确位置,提出了一种更优的人脸检测方法。通过MATLAB软件仿真结果表明,该方法能有效提高人脸的识别率。