SỬ DỤNG WAVELET THÍCH HỢP CHO GIẢM TẠP NHIỄU CỦA ẢNH

 

Nguyễn Thanh Bình

Nghiên Cứu Sinh, Trường Đại học Allahabad - Ấn Độ

 

Tóm tắt

 

            Hầu hết các dữ liệu  đều chứa tạp nhiễu. Vấn đề này đã tồn tại trong thời gian dài và cho đến nay vẫn chưa có một giải pháp tốt cho nó. Việc sử dụng wavelet transform làm giảm tạp nhiễu trong tín hiệu đã được sử dụng trong thập kỷ qua. Wavelets có ưu thế hơn Fourier truyền thống vì nó mô tả được các yếu tố thời gian và biên độ của các đột biến và gián đọan tín hiệu. Trong bài báo cáo này, chúng ta sẽ xem xét các tiến trình ảnh hưởng trong việc giải quyết vấn đề tạp nhiễu và mờ cho ảnh và so sánh nó với các phương pháp khác.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

USING ADAPTIVE WAVELET FOR IMAGE DE-NOISING

 

Nguyen Thanh Binh

Research Scholar, University of Allahabad - India

 

Abstract

 

            Almost every kind of data contains noise. This problem has existed for a long time and yet there is no good enough solution for it. The use of wavelet transform for signal de-noising has been started in last decade. Wavelets have to get the better of traditional Fourier because they create factors time, amplitude of change suddenly and discontinuation of signal. In this paper we develop computationally efficient procedures, methods for solving de-noising, blurring. We also compare the several methods together.