识别率的提升是图像处理技术的关键环节，笔者针对第二代曲波变换算法在图像识别处理过程中，所存在的图像边缘“振铃”效应和由于“楔形基”的特性所导致的图像失真问题，提出了第二代曲波加权改进算法及对图像识别的实现过程，并且分别通过ORL和Yale图像进行了对比仿真实验，证明了较传统的小波加权双向二维主成分分析算法在对识别中有明显的提高，从而验证了该算法在图像识别处理上的可行性和有效性。
2021-01-29 20:10:45
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对传统去噪算法、小波去噪算法和曲波去噪算法的理论进行了介绍，采用Matlab编程对两种算法进行了测试。对原图加不同类型和不同强度的噪声，采用小波去噪和曲波去噪算法对这些图片进行去噪仿真实验。计算不同噪声图片处理后的信噪比以及人眼视觉直观感受两个方面来评价去噪的效果。通过观察得到的去噪图片以及信噪比数据，小波去噪和曲波去噪算法对高斯噪声都能起到良好的去噪效果。而对于椒盐噪声，则会导致图片的失真，但曲波去噪算法处理椒盐噪声后得到的图片能够更加符合人眼的视觉感受。
2019-12-21 18:52:32
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