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结点阈值小波包变换图像去噪新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有灵活的时频分析能力,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。提出一种应用结点阈值小波包变换的新型图像去噪算法。利用小波包变换对含噪图像进行分解,在图像信号的子带层次上进行结点阈值操作,采用软阈值的方法进行阈值处理,结点噪声采用谱熵法估计,并使用峰值信噪比评估去噪后的图像质量。实验结果表明,相比于使用其它阈值方法的小波包图像去噪算法,该算法具有更好的图像去噪性能。 相似文献
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小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有良好的时频局部性和正交性,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。利用图像小波包变换的系数矩阵,能够构造出不同的人脸特征向量。针对人脸识别过程中的图像匹配问题,采用计算人脸特征向量方差的方法,并通过方差与权值的对应关系,转换出用于相似度计算的权值。基于理论推导得到的权值具有很好的稳定性,由这些权值计算出的方差相似度也具有较强的适应性,能够减弱由图像噪声、变形等干扰带来的影响。实验表明,该方法识别率高、实时性好。 相似文献
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基于小波变换与小域特征模糊融合的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
小波变换是一种很好的图像压缩方法,利用小波变换对人脸图像进行三次小波分解,并将低频分量分割成为7个子图像。鉴于人脸上的各小域子图像信息的相互独立性。先利用小域子图像实现软分类,然后使用传统奇异值分解(SVD)法提取出各小域子图像的奇异值(SV),构造出小域奇异值特征向量,给出待识别图像对训练样本图像的隶属度,并采用模糊融合的方法对小域特征进行数据融合,获得识别结果。实验结果表明,该方法实现起来简单、识别速度快,具有很高的识别率。 相似文献
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