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1.
小波域图像降噪概述   总被引:18,自引:0,他引:18  
小波域图像降噪是图像处理中一个引人注目的研究方向,为了使人们对小波域图像降噪有一概括了解,在对小波域图像降噪相关文献进行分析和理解的前提下,首先给出了小波变换的特性,同时阐述了小波去噪的最优准则和对图像进行小波变换时小波基的选取原则,然后评述了用于图像降噪的方法,并分析了利用小波系数建模的常用方法,最后探讨了小波域图像降噪的发展方向。  相似文献
2.
小波阈值图像去噪研究与应用   总被引:9,自引:7,他引:2  
目前,对于图像去噪的理论和应用都已基本完善,但是对于保留图像边缘的图像去噪的研究仍然有很多学者专家在研究。小波域阈值图像去噪是能够保留图像边缘及其他特征的去噪方法之一。本文系统地研究了最常用的几种小波阈值去噪方法及阈值函数,然后在MATLAB环境下对几种小波阈值方法进行了试验,最后对各种阈值去噪方法的去噪效果进行了比较。  相似文献
3.
基于平滑阈值函数的小波图像去噪   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
本文在分析软阈值函数的基础上通过对软阈值函数进行修正,提出了平滑阈值函数。此种函数因在整个取值区间内保持平滑性,所以在去噪中可保存图像的部分细节。本文将 此种函数与基于贝叶斯风险估计求阈值相结合,用于自适应的小波阈值去噪,提高了图像的信噪比,减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。  相似文献
4.
Ridgelet变换及其在图象降噪中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
1999年,Stanford大学的E.J.Candes和D.L.Donoho教授提出了信号的一种新的多尺度表示法——Ridgelet变换,它特别适合于具有直线或超平面奇性的二维信号的描述,而且具有较高的逼近精度。随后,M.N.Do和M.Vetterli针对特定大小的离散图象给出了正交有限Ridgelet变换—Finite Ridgelet Transform(FRIT)。该文将FRIT应用于图象降噪,为了说明FRIT的优越性,将Wavelet领域中的多种降噪方法扩展应用到Ridgelet领域。试验结果表明,FRIT比起Wavelet变换更适合描述具有直线边界的图象,而且降噪效果更为明显。  相似文献
5.
一种新的具有增强效果的小波域图像去噪方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
为了使去噪后的图像具有更佳的视觉效果,基于新近出现的一种小波域阈值去噪方法——NeighShrink,提出了一种具有细节增强效果的小波域图像去噪方法——增强型邻域收缩方法(enhanced NeighShrink,ENS)。该方法一方面继承了NeighShrink方法的优点,在对小波系数进行阈值处理时,由于考虑了其与邻域系数的相关性,从而大大减少了误判图像细节为噪声的情况,同时,通过改变NeighShrink方法中小波系数收缩因子的计算方法,用该方法去噪后的图像取得了高于NeighShrink方法的峰值信噪比;另一方面,通过引入一个细节增强因子P,使得该方法能够对图像细节进行增强,从而得到了更佳的视觉效果。通过实验证明,该方法能够在去噪和细节增强这两方面优于普通软阈值去噪方法和NeighShrink方法。  相似文献
6.
基于多小波的图像去噪技术研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
多小波是小波理论的进一步发展,在实际应用中它可把十分重要的光滑性、紧支性、正交性、对称性等完美的结合起来。鉴于现有多小波去噪方法只谈及去噪思想,没给出具体的实现方法,为此,将多小波变换与单小波去噪方法中的HeurShrink去噪法结合起来,提出了一种切实可行的基于多小波的HeurSure图像去噪方法(muhiwavelet—based image denoising with HeurSure),简称MDH去噪法。并将D4单小波去噪法中的HeurShrink法与MDH法的去噪效果进行了比较。实验结果表明,MDH法的去噪效果优于D4单小波的HeurShrink法去噪效果。  相似文献
7.
圆对称轮廓波变换的构造   总被引:7,自引:2,他引:5  
提出了具有类似于视皮层变换频带划分的圆对称轮廓波变换.在该变换中,圆对称滤波器组将图像分解为多个不同分辨率的细节子带和一个低频子带,方向滤波器组再将各细节子带分解为方向子带.文中利用遗传算法设计满足重构要求的圆对称滤波器组,应用伯恩斯坦多项式设计的映射函数将9/7双正交滤波器组映射为扇形滤波器组.利用自适应阈值法对Lena图像去噪的实验结果表明,两种圆对称轮廓波变换(CSCT1和CSCT2)的去噪性能与轮廓波变换相比有显著提高.  相似文献
8.
自适应的快速非局部图像去噪算法   总被引:7,自引:4,他引:3  
文章对非局部均值(NL-Means) 图像去噪算法进行了改进,提出一种定量估计算法滤波参数最优值的方法,由噪声图像估计噪声方差,进而由噪声方差与图像方差估计滤波参数h。另外,根据局部区域加权欧氏距离的对称性,将算法中复杂度最高的两像素间距离计算由两次降为一次,从而在不损失性能的条件下使计算复杂度降低到原来的一半左右。在多个典型图像上的实验结果表明,提出的自适应非局部均值算法(ANL-Means)可达到近似最优性能,且处理时间只有标准NL-Means算法的一半左右。  相似文献
9.
基于偏微分方程的图像去噪综合模型   总被引:7,自引:3,他引:4       下载免费PDF全文
介绍了基于偏微分方程(PDE)的两种去噪模型,即ROF模型和LLT模型。根据对这两种模型的比较,提出了应用权函数来合并ROF模型和LLT模型的综合模型。实验表明,综合模型既能克服ROF模型和LLT模型的缺点,又能融合它们的优点,在去噪、保护平滑区域、保护边缘和纹理细节方面都有较好的表现。  相似文献
10.
基于遗传算法的自适应中值-开闭滤波器   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出了一种新的中值-开闭滤波器结构,并以此为基础设计了自适应中值-开闭滤波器。该滤波器由一个中值-开闭滤波器和学习优化模块组成。在学习优化子模块中,应用遗传算法,通过对含噪声的图像样本进行学习,使得该滤波器的结构能根据待滤波的输入图像自动地调整以获得最优的滤波效果。计算机仿真实验表明该滤波器具有非常好的噪声滤除能力和滤波效果。  相似文献
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