技術(shù)編號(hào):6631847
提示:您尚未登錄,請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載,如果您還沒(méi)有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ,登陸完成后,請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明公開(kāi)了一種。包括輸入含噪圖像;對(duì)含噪圖像進(jìn)行雙樹(shù)復(fù)小波N層變換分解,得到兩個(gè)低頻子帶圖像和第N層的六個(gè)高頻子帶圖像;計(jì)算六個(gè)高頻子帶圖像的雙樹(shù)復(fù)小波變換模;利用六個(gè)雙樹(shù)復(fù)小波變換模替換PM各向異性擴(kuò)散模型中的梯度模,并采用預(yù)設(shè)的指數(shù)變量改進(jìn)PM各向異性擴(kuò)散模型,得到自適應(yīng)擴(kuò)散去噪模型;對(duì)自適應(yīng)擴(kuò)散去噪模型進(jìn)行離散化處理;采用自適應(yīng)擴(kuò)散去噪模型對(duì)六個(gè)高頻子帶圖像進(jìn)行擴(kuò)散去噪;對(duì)去噪后的六個(gè)高頻子帶圖像和兩個(gè)低頻子帶圖像組合后進(jìn)行雙樹(shù)復(fù)小波N層逆變換,重...
注意:該技術(shù)已申請(qǐng)專利,請(qǐng)尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出,在未取得專利權(quán)人授權(quán)前,僅供技術(shù)研究參考不得用于商業(yè)用途。
該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán),增加技術(shù)思路,做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備,不適合論文引用。
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