Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 35.153.166.111
    [SESS_TIME] => 1638969515
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => ef2c2d6b3908d6926ac0ee635fc00402
    [UNIQUE_KEY] => c8773fcd44b2ea3cd37f39b0bf974148
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2011 год, номер 2

ОЦЕНИВАНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ ПОРОГОВЫХ ВЕЛИЧИН В АЛГОРИТМАХ ВЕЙВЛЕТ-ФИЛЬТРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Ю. E. Воскобойников1, А. В. Гочаков1,2
1 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Новосибирский государственный архитектурно-строительный университет»
2 Государственное учреждение «Сибирский региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт»
voscob@mail.ru, don@pogoda.nsk.su wandering@mail.ru
Ключевые слова: фильтрация изображений, локально-пространственные фильтры, вейвлет-фильтрация
Страницы: 3-14

Аннотация

Предложен новый алгоритм оценивания оптимальных пороговых величин в пороговых алгоритмах вейвлет-фильтрации сигналов и изображений. Выполнен большой объём вычислительного эксперимента по сравнению этого порога с пороговыми величинами, широко используемыми в алгоритмах вейвлет-фильтрации. Показано, что применение предложенного порога существенно уменьшает ошибку фильтрации как гладких, так и контрастных изображений.