【導(dǎo)讀】作者:G.Y.ChenandB.Kegl刊名:PatternRecognition;出版日期:2020. 處理,計(jì)算機(jī)圖形,IC和模式識(shí)別,僅舉幾例。這是因?yàn)橐粋€(gè)小波變換能結(jié)合的能量,在一小部分的大型系數(shù)和。大多數(shù)的小波系數(shù)中非常小,這樣他們可以設(shè)置為零。這個(gè)閾值的小波系數(shù)是??梢宰龅降闹挥屑?xì)節(jié)的小波分解子帶。我們有一些低頻波子帶不能碰觸,讓。眾所周知,Donoho提出的方法的優(yōu)勢(shì)是光滑和自適應(yīng)。因此,他們提出對(duì)這些產(chǎn)出去噪通過平均抑制所有循環(huán)信號(hào)。結(jié)果證實(shí)單目標(biāo)識(shí)別小波消噪優(yōu)于沒有目標(biāo)識(shí)別的情況。果表現(xiàn)出的優(yōu)勢(shì)超于了傳統(tǒng)的一對(duì)一小波消燥。Chen和Bui擴(kuò)展這個(gè)相鄰小。他們聲稱對(duì)于某些標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試信號(hào)和真實(shí)圖像相鄰的多。陳等人提出一種圖像去噪是考慮方形相。研究脊波變換的數(shù)多年來打破了小波變換的局限性。最近脊波已成功應(yīng)用于圖像去噪。這種近似二元樹性能的復(fù)雜變性小波和。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用二元。離散脊波變換提供接近理想的稀松代表光滑的物體邊緣。眾所周知,普通的離散小波變換在變換期間是不移位和不轉(zhuǎn)變的。