在正确答案填序号。(1)如下图:如果X的位置表示为(2，3)，则点丫的位置可以表示为()A.(6,5)B.(4,5)c.(5，4)D.(3，3)(2)如图:如果将厶ABc向左平移2格，则项点A的位用数对表示为()A.(5，1)B.(1，1)c.(7，1)D.(3，3)
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基于treelt变换的图像去噪.pdf77页
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基于treelt变换的图像去噪
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摘要 摘要 由于受到各种物理条件和环境因素的影响，图像在采集、量化、编码传输和
恢复过程中，不可避免地受到噪声干扰。为了改善图像的质量，我们需要对含噪 图像中的噪声进行抑制并尽量保留图像原始信息，由此可见，去除图像中噪声是
一项非常重要的图像预处理工作。图像去噪的目的是从含噪声图像中估计出原始
无噪声图像，以利于图像的进一步分析和处理。 本文将一种新的数据分析处理方法――Treelet变换引入到图像去噪中，围绕
着如何从图像中去除噪声并尽量保持细节信息这个问题，主要工作概括如下：
基于Treelet变换在高维、无序、含噪数据处理上的优势，对相似图像块集合进行
估计是～种无偏估计，能精确地估计出无噪声系数，有利于取得较好的去噪结果。
本文通过大量的实验，与其他经典的去噪方法进行对比，验证了此算法的有效性，
并证明此方法在去噪的同时也能很好地保持边缘等细节特征。
像块进行分类处理，将纹理和结构相似的图像块归为一类，对于图像中每一图像
块，在其所属类别中寻找与其相似的图像块，对当前图像块和与其相似的图像块 的灰度值组成的矩阵进行Treelet变换。再用高斯尺度混合模型对变换后的系数进
行建模，再用Bayes最小均方方法估计去噪后系数。在属于同一类的图像块中寻
找相似图像块与Treelet变换的核心思想――在变换的每一层都处理最相似的两
个变量是一致的，更利于发挥Treelet变换的优势来分析数据的内部结构和图像块
之间的相关性。实验表明了本章方法的有效性。与其他方法相比，本章方法对噪
声抑制和边缘保持能力较强，PSNR值得到有效的提高，而且视觉效果也较好。
合模型的图像去噪
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