Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Gaussian De-Noising Techniques.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Nora Youssef,Abeer Mahmoud and El-Sayed El-Horbaty
ISBN: 9783659495700
Год издания: 2015
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 80
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23919 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:Код товара: 145540
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Image de-noising is the elimination of noise from digital images where noise is any undesired information that corrupts an image. De-nosing is achieved through various filtering techniques that not only enhance the image but also keeps all its important details. De-noising filters are categorized into linear and non-linear techniques. You will see the most popular image quality assessment metrics such as PNSR, MSE and SSIM. In addition, highlights on recent de-noising literature since 2010 up to 2014. The technical part of this book presents applying Gaussian de-noising algorithms in spatial domain for medical images. Actually, five de-noising techniques (Geometric, Harmonic, Alpha-trimmed, midpoint and local noise reduction filters) are developed on gray scale medical images which are corrupted by additive Gaussian noise with mean = 0, variance = 1000. Analysis has been done for the de-nosing techniques in terms of MSE and PSNR for image quality assessment and time complexity for performance assessment.
Ключевые слова: Noise, image processing, Noise, image processing, Noise, image processing, Noise, image processing, Noise, image processing, Denoising, Filters, Gaussian, Noise, image processing, Spatial Domain