工具箱实现了参数化非线性估计,概括了几种小波阈值收缩去噪方法。专用于加性高斯噪声,采用多元统计方法同时考虑空间和不同的小波子带之间的现有组件间的相关性,使用风险斯坦无偏估计量(确定)原理,得出最优的参数。小波选择稍微冗余多波段几何dual-wavelet框架。多光谱遥感图像比传统小波去噪实验技术(包括曲波)。
实现的功能:
*几个dual-tree尺度小波变换:图像分析使用dual-tree尺度小波变换,IEEE图像处理,2006年,http://dx.doi.org/10.1109/TIP.2006.875178
*一个社区的选择:噪声协方差属性dual-tree小波分解,IEEE信息理论,2007年,http://dx.doi.org/10.1109/TIT.2007.909104
*非线性斯坦估计量:一个非线性Stein-based估计量的多通道图像去噪,IEEE信号处理,2008年,http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2008.921757
*相对优点不同方向的二维小波详细:全景多尺度几何表示形式,空间的交错,方向和频率选择性,信号处理,2011年,http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2011.04.025
Init_Demo示范脚本。米,功能尺度dual-tree小波提供了TOOLBOX_DTMband_solo的目录
引用作为
洛朗·杜瓦(2023)。数据量2 d dual-tree(希尔伯特)小波图像去噪的多组分(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/56705-m-band-2d-dual-tree-hilbert-wavelet-multicomponent-image-denoising), MATLAB中央文件交换。检索。
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