小波图像去噪基本原理 小波变换语音增强优缺点？
小波变换语音增强优缺点？
在处理语音信号时,Sym10,Sym8,Coif4,Db5这几种小波函数表现出来较其他小波函数稍优,其中Sym10表现建议对语音信号区分5层小波可分解能够得到了增加后语音的信噪比较理想改进的噪声方差大概办法在估计也语音信号的噪声方差时比传统方法估计的误差更小,更何况在低信噪比下,改进的效果更明显本文提出的阈值去设置办法在语音加强过程中也得到了比通用阈值法更理想和目标的信噪比改进之处的阈值函数是可行的且在语音增加中我得到了比硬、软阈值函数更理想的信噪比,且其加强后的语音信号与上古时代语音另一种性也更好。
哪些滤波方法可用于突出图像的边缘或线状目标？
图像智能降噪是图像处理中的专业术语。在现实生活中，我们看见了的数字图像，在数字化和传输过程中而常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响大，把这些图像称做含噪图像或是叫噪声图像。下降数字图像中噪声的过程一般称图像降噪,总是又一般称图像去噪。
图像滤波是在最好就是保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声并且抑制，是图像预处理中绝不可以有了的操作，其如何处理效果的好坏将就会影响到强盗团图像处理和分析的有效性和可靠性。
图像滤波是图像降噪技术的方法，图像降噪技术有很多方法，通常有：
1、均值滤波器
此法适用规定于能去掉实际系统扫描能够得到的图象中的颗粒噪声。
领域你算算法也能使力地抑制噪声,而也导致来算而影响到了模糊现象,影像程度与邻域半径成正比。几何均值滤波器所至少的平滑度也可以与算术均值滤波器相比较,但在滤波过程中会弄丢更少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好,但是不可以参照于“胡椒”噪声。它不善于一次性处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤波器更适合于全面处理脉冲电流噪声,但它有个缺点,那就是必须要清楚噪声是暗噪声我还是亮噪声,以以便日后选择合适的滤波器阶数符号,如果不是阶数的符号选择错了可能会影响到灾难性的后果。
2、自适应维纳滤波器
它能参照图象的局部方差来决定滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。它的到了最后目标是使重新恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2E[(f(x,y)-f^(x,y)2]大于。该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好,对可以保留图像的边缘和其他高频部分很用处,不过可以计算量较高。维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波效果最佳。
3、中值滤波器
它是一种具体方法的非线性平滑滤波器,其基本原理是把数字图像或数字序列中有一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换。其主要功能是让周围象素灰度值的差比较好大的像素改取与周围的像素值逼近的值，进而可以消除孤立的噪声点。所以我中值滤波对此可滤图像的椒盐噪声非常快速有效。
4、形态学噪声可过滤器
此方法可以参照的图像类型是图象中的对象尺寸都比较好大,且没有肉眼不可见的细节。它将自动打开和张开时生克制化站了起来来可过滤噪声，先对有噪声图象进行传送你的操作,可你选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大,以致传送的结果是将背景上的噪声去除。最后是对前三步换取的图象通过闭合能操作,将图象上的噪声可以去掉。
5、小波去噪
这种方法记录了大部分包含信号的小波系数,而这个可以好一点地尽量图象细节。小波分析接受图像去噪比较多有3个步骤:(1)对图象信号参与小波分解成。(2)对在层次分解后的高频信号系数进行阈值不能量化。(3)依靠二维小波重构图象信号。
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