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小渡变换文献资料
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基于小波域隐马尔可夫树模型的医学图像去噪
目的:为了更好地去除DR医学图像噪声.方法:通过分析其噪声来源,在小波去噪和小波域隐马尔可夫模型的基础上,进行改进,即引入了方差不变性变换来调整原始图像的噪声模型为高斯噪声模型;图像分解为不同频率的不同子带,而隐马尔可夫树模型则用来规划小波系数的边缘分布.结果:自然图像处理实验结果表明,与普通的小波去噪方法相比,该方法不但可以保留图像的边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比.结论:同时用该方法处理DR图像,处理结果表明此方法在噪声去除、细节质量及骨骼锐化等方面比传统的高斯滤波及小波闽值滤波等方法效果要好.
关键词： 小渡变换 小渡域隐马尔可夫树模型 方差不变性变换 图像去噪 高斯噪声 -
基于小波变换的心电信号去噪算法
目的:去除在心电信号采集过程中混入的肌电干扰、工频干扰、基线漂移等噪声信号,避免噪声对心电信号特征点的识别提取造成误判和漏判.方法:首先利用coif4小波对心电信号按Mallat算法进行分解,然后采用软、硬阈值折衷与小波重构的算进行去噪.结果:采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的心电信号进行仿真、验证,有效去除了三种常见的噪声信号.结论:本法实时性好,为临床分析与诊断奠定了基础.
