有谁会基于小波变换的改进阈值图像去噪方法吗？基于matlab的程序。 基于小波变换的改进阈值图像去噪方法。这个方法的研究，问题的帮助做起来还算是可以的
跪求用MATLAB编写的关于小波变换的阈值图像去噪方法的程序 去找一些国外的博士或是研究生的论文，自己改改就可以了。很简单的。
图像分割的特定理论 图像分割至今尚无通用的自身理论。随着各学科许多新理论和新方法的提出，出现了许多与一些特定理论、方法相结合的图像分割方法。特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示，根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割，然后将它们映射回原图像空间，得到分割结果。其中，K均值、模糊C均值聚类(FCM)算法是最常用的聚类算法。K均值算法先选K个初始类均值，然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。模糊C均值算法是在模糊数学基础上对K均值算法的推广，是通过最优化一个模糊目标函数实现聚类，它不像K均值聚类那样认为每个点只能属于某一类，而是赋予每个点一个对各类的隶属度，用隶属度更好地描述边缘像素亦此亦彼的特点，适合处理事物内在的不确定性。利用模糊C均值(FCM)非监督模糊聚类标定的特点进行图像分割，可以减少人为的干预，且较适合图像中存在不确定性和模糊性的特点。FCM算法对初始参数极为敏感，有时需要人工干预参数的初始化以接近全局最优解，提高分割速度。另外，传统FCM算法没有考虑空间信息，对噪声和灰度不均匀敏感。模糊集理论具有描述事物不确定。
关于小波变换一个小波变换的初学者，求大虾们解惑，什么是小波变换？一幅图像经过小波变换的结果是什么？什么是小波系数？什么是窗口？如果有一幅图像有一块明显异常的部分，怎样找出经过小波变换之后原图像中异常部分对应于小波变换后的图像中的部分？最好能够给出一个比较好的例子，
小波变换 极值点平移问题 你对“模”的理解正确，都是对某一阶次的系数序列求模（如果系数是复数就是求模，如果是实数就是绝对值）.一个序列中只有一个最大值，会有多个极值.对于人工方法，最为简单的方法是求完这个序列（例如d1（1）、d1（2）、.d1（n））所有的模，再根据其中的模最大值设定一个阈值，低于这个阈值的模值归为0，那么你将得到一个和原始序列等长的，可能有几个极大值的新序列.建议先对原始序列的小波系数使用wcodemat函数进行量化编码，这样你的数据的极值会很明显，选择阈值就方便了.每一尺度或阶次（层次）的系数可能要选择不同阈值，得到各个尺度与阶次的模极大值，连成线就是传说中的小波脊（模极值轴线）.另一方式就比较麻烦，属于自动检测，检测时段(窗口)内如果某时刻的模值大于该时段内信号均值的6倍且该点均比与其相邻的左右5个时刻模值大，则认为该点为模极大值点.这玩意比较麻烦，而且没法人工干预，可能会漏掉有用的极值，得不到你满意的结果.所以matlab中模极值轴线图只能是个参考，通常满足不了实际处理的需求.
小波变换分级的极限是多少 对于2D图像应该是DWT，对于DWT分解阶次的问题，在不同学科和不同研究目的中会有不同的答案，基本可分三种：1.matlab通过定义wmaxlev函数来求取某一数据，在使用某一小波基时合理的最大分解阶次，过高的阶次会认为误差过大，过多的体现了小波基的特征而不是被分析信号的特征。因此通常的分解阶次都不应该大于wmaxlev函数计算的阶次。http：//zhidao.baidu.com/question/586819808.html？oldq=12各类以研究信号本身高、低频特征为目的分解，其分解阶次除了尽量满足wmaxlev函数之外，分解的各阶结果还得有相应的物理意义，当某一阶次的分解结果不具有合理的物理意义，那么这个阶次将被认为是不合理的，是小波变换制造的假相，我们也就剔除这个阶次的结果。3.对图像或信号的消噪。普通的图像，其信号主要分布在低频，噪声分布在高频，但信号中某些细节也是在高频部分中的。传统的滤波器去噪方法，如果细节和噪声在频域重叠部分太多，则消噪时不仅消掉了噪声同时会消掉太多信号的细节，这样就丢失了图像本身的细节信息。而小波去噪可以构造一种既能降低图像噪声，又能最大程度上保持图像细节不被消去的方法（选择适当的分解阶次和阈值）。
为什么使用小波变换的方法为图像去噪 图像去噪的主要2113目的是去除影5261响图像主要信息的噪声部分4102，同时又希望不破坏图像本身真实信息的边缘和细1653节部分，小波变换是将图像经过小波变换后，图像的真实信息和噪声信息所产生的小波系数表现出不同的特点，利用不同方法多这些系数处理区分，最后用处理过的小波系数重构就能得到去噪后的图像信息。小波变换的图像去噪相比其他方法的去噪在保护图像边缘和细节方面由于其他方法。同时小波变换和其他方法结合也相对较容易。
小波变换 阈值怎么确定？ 你好：阈值应该具体情况，具体对待；
