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基于SVM和小波系数的图像去噪算法研究
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中北大学计算机与控制工程学院
  • 相关基金:山西省科技攻关项目(20090322004);山西省青年基金(2010021016-3);山西省高等学校科技项目(2010013);总装备部预研基金;2013年中北大学校科学基金项目资助
中文摘要:

结合小波系数的性质和SVM的优点,提出一种基于SVM和小波系数的图像去噪算法,选取特定的支持向量,输入到训练机中进行训练,然后得到最优的分类函数,最后用最优分类函数对含噪图像进行去噪处理.仿真结果表明,该方法具有很好的去噪效果,且能达到较高的峰值信噪比.

英文摘要:

In this paper , a wavelet-based image denoising using SVM the nature of the wavelet coefficients is proposed .Selecting a specific support vector machine ,inputing it into training for training ,then get the optimal classification function ,and finally with the optimal classification function for noisy image denoising .Simulation results show that the method has a good denoising effect ,can achieve higher peak signal to noise ratio .

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909