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基于模糊聚类的小波变换图像去噪算法改进
被引量：
4
1
作者
张焰林
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第8期133-135,171,共4页
介绍一种改进的较优的基于模糊聚类的小波变换图像去噪算法。首先分析了模糊C均值聚类算法中加权指数m的重要性,采用基于模糊决策的方法,分别构造模糊目标和模糊约束,由模糊目标和模糊约束的交集来共同确定最优的加权指数m以获取较为理...
介绍一种改进的较优的基于模糊聚类的小波变换图像去噪算法。首先分析了模糊C均值聚类算法中加权指数m的重要性,采用基于模糊决策的方法,分别构造模糊目标和模糊约束,由模糊目标和模糊约束的交集来共同确定最优的加权指数m以获取较为理想的聚类分类结果。再利用该种加权模糊聚类算法把小波系数划分成包含信号与只包含噪声的小波系数两类,将只包含噪声的小波系数置为零,将包含信号的小波系数利用软阈值法进行收缩,最后对处理后的系数根据M带小波变换的局部时频分析能力及其良好的信噪分离能力进行M带小波变换,得到去噪效果较好的图像。
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关键词
模糊聚类
M带小波
图像去噪
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职称材料
题名
基于模糊聚类的小波变换图像去噪算法改进
被引量：
4
1
作者
张焰林
机构
温州职业技术学院计算机科学系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第8期133-135,171,共4页
基金
浙江省教育厅科研项目(Y200805669)
文摘
介绍一种改进的较优的基于模糊聚类的小波变换图像去噪算法。首先分析了模糊C均值聚类算法中加权指数m的重要性,采用基于模糊决策的方法,分别构造模糊目标和模糊约束,由模糊目标和模糊约束的交集来共同确定最优的加权指数m以获取较为理想的聚类分类结果。再利用该种加权模糊聚类算法把小波系数划分成包含信号与只包含噪声的小波系数两类,将只包含噪声的小波系数置为零,将包含信号的小波系数利用软阈值法进行收缩,最后对处理后的系数根据M带小波变换的局部时频分析能力及其良好的信噪分离能力进行M带小波变换,得到去噪效果较好的图像。
关键词
模糊聚类
M带小波
图像去噪
Keywords
Fuzzy clustering M-band wavelet Image denoising
分类号
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于模糊聚类的小波变换图像去噪算法改进
张焰林
《计算机应用与软件》
CSCD
2010
4
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