一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声去噪算法

中值滤波是广泛应用于去除脉冲噪声的一种非线性去噪方法,但是单一地使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊。基于噪声点检测的脉冲噪声滤波方法可以在滤除噪声的同时有效地保持图像的细节信息。该文在此基础上提出了一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法,该算法在检测噪声点时用被检测点的中值滤波结果作为判定该点是否为噪声点的依据。而在滤除被检测到的噪声点时,采用的是迭代的中值滤波算法。从实验结果中可以看到,与其它中值滤波算法相比,该文的算法在去除脉冲噪声时能取得较好的效果。

基于层间和层内相关性的局域自适应双变量收缩小波去噪(英文)

图像小波系数存在很大的相关性.该文考虑到小波系数层间相关性,引入双变量概率分布模型.基于贝叶斯估计理论,得到了相应的非线性阈值函数(双变量收缩函数).基于小波系数层内相关性,利用双变量收缩作者提出了局域自适应收缩去噪算法.在实验中,将该文去噪结果与Donoho'shardthresholding、BayesShrink和HMT作了比较.实验结果显示该文算法能获得更好的去噪效果.

基于子带噪声的自适应小波阈值算法

该文提出了一种新的小波阈值的算法.它是在传统的Donoho阈值上的改进.传统的Donoho阈值没有考虑小波系数中不同的子带包含的噪声不同,均采用唯一的一个Donoho阈值对小波系数进行判别.这显然是不合适的.因此,作者提出了这种根据子带中的噪声自适应的调整小波阈值的算法,收到了比较满意的效果.

基于Finite Ridgelet变换的去噪算法研究

该文对Ridgelet变换以及FRIT(FiniteRidgeletTransform)变换作了介绍,并在此基础上提出了基于FRIT变换的平移不变去噪算法。实验证明该算法能有效地去除图像的高斯噪声,同时能很好地保留图像的细节信息。

含一液晶缺陷层的一维光子晶体缺陷模的电场调控特性研究

当电场强度大于阈值时,液晶可以看成是单轴介质,其折射率可以通过电场方向来调控。在光子晶体中引入缺陷层液晶,利用传输矩阵法研究了含有一层填充不同液晶(分别为E7、5CB或BL-009)缺陷的一维光子晶体缺陷模的电场调控特性。结果表明:对应于E7、5CB或BL-009不同液晶缺陷,缺陷模波长可调量分别为43nm、34.5nm和37.1nm,电场对E7这种液晶相对于其他两种液晶可调量更大。随着垂直入射光与电场方向间夹角θ在(00,900)内增大,缺陷模波长向着短波方向漂移。这是由于有效折射率的变化及变化范围所引起的。