本文關(guān)鍵詞：廣義S變換域低照度圖像時(shí)頻分析及濾波

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【摘要】：為降低二維廣義S變換的計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存占用度,基于二維廣義S變換時(shí)頻分析原理,提出了一種改進(jìn)快速離散正交S變換算法(FDOST).采用FDOST算法對低照度圖像進(jìn)行S變換,分析了高斯噪聲和原始圖像在廣義S變換域的時(shí)頻分布,給出了區(qū)分原始圖像和高斯噪聲的方法以及基于改進(jìn)廣義S變換低照度圖像時(shí)頻濾波法.對合成含噪圖像和實(shí)際低照度圖像進(jìn)行去噪仿真,結(jié)果表明:基于改進(jìn)廣義S變換FDOST濾波方法可去除圖像中的高斯噪聲,去噪后圖像信噪比較去噪前提升了6%,最大化保留了原始圖像信息.
【作者單位】： 西安工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 廣義S變換 時(shí)頻分析 低照度圖像 高斯噪聲
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展,使得數(shù)字圖像在人類的生產(chǎn)和活動中,占據(jù)越來越重要的地位,比如視頻監(jiān)控系統(tǒng)、超聲醫(yī)學(xué)診斷和地理信息系統(tǒng)等都要用到數(shù)字圖像,由于獲取圖像時(shí)受到外在環(huán)境、各種噪聲的影響使其不能獲得理想的圖像.因此在提取圖像有用信息、對圖像進(jìn)行模式識別等處理之前,

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本文編號：814237