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The Improved Wavelet Threshold Function and Its Application

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.7 (2016.07)바로가기
  • 페이지
    pp.79-92
  • 저자
    DENG Caixia, CHEN Xiaxia, LI Siqi, XU Yanxin
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A281855

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원문정보

초록

영어
Images will produce noise in the process of storage and collection. Wavelet threshold de-noising is a simple and effective de-noising method, but the choice of threshold function is a key. The hard-threshold function is discontinuous and there is the deviation between the signal processed by the soft-threshold function and the real signal, so this paper constructs a new threshold function at the origin sufficiently smooth to deal with above problems. A parameter is added to the new threshold function, which is between the soft-threshold and hard-threshold function by adjusting the parameter. The new threshold function can remove the noise effectively, and the image information is well preserved. Hence it plays an important role in follow-up edge detection. The de-noising method with improved wavelet threshold is presented, and then uses morphological edge detection on the new image in this paper. The result shows that the method can detect the complete edge effectively, and the visual effect and objective evaluation are good.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Improved Threshold De-Noising Function
  2.1. Wavelet Threshold De-Noising
  2.2. Hard and Soft Threshold
  2.3. The Improved-Threshold Method
  2.4. The Simulation Experiments
 3. Edge Detection
  3.1. Classical Edge Detection Based on Mathematical Morphology
  3.2. Improved Operator of Morphology in Edge Detection
  3.3. The Simulation Experiments
 4. Conclusions
 Acknowledgements
 References

키워드

wnavelet de-noising threshold function edge detection

저자

  • DENG Caixia [ School of Applied Science, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China ]
  • CHEN Xiaxia [ School of Applied Science, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China ]
  • LI Siqi [ School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China ]
  • XU Yanxin [ Mathematics Science College, Harbin Normal University, Harbin 150025, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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