Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Noisy Satellite Image Enhancement with wavelet Transforms.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Prajakta Khairnar
ISBN: 9786204211466
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 64
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23350 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 705667
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: In this book the technique for resolution and contrast enhancement of satellite geographical images based on discrete wavelet transform (DWT), stationary wavelet transform (SWT) and singular value decomposition (SVD) has been proposed. In this, for low resolution and low contrast image, how median filter is used to remove noise is explained. This noiseless low resolution, low contrast image is decomposed into four sub-bands using DWT and SWT. The resolution enhancement is based on the bicubic interpolation of high frequency components obtained by DWT. SWT is used to enhance the input image. All sub-bands are reconstructed as high resolution image by using inverse DWT (IDWT). For contrast enhancement the technique uses DWT and SVD. All sub-bands are reconstructed using IDWT to generate high resolution and high contrast image over conventional techniques. The peak signal-to-noise ratio and root mean square error are then calculated.
Ключевые слова: Median Filter, discrete wavelet transform (DWT), Stationary wavelet transform (SWT), General histogram Equalization (GHE), Singular value decomposition (SVD).