摘要在对智能整骨机器人中的骨折x线图像的特点和噪声来源进行分析的基础上,提出了利用小波变换的多分辨分析特性,采用时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化方法,使图像内的有用信号集中在小波变换的少数系数上,而噪声信号集中到其他小波系数上.在提高图像信噪比的同时,保留了图像的位置信息,确保了临床中利用该智能整骨机器人进行基于模糊控制和神经网络的骨折自动诊断和自动整复的准确度.
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摘要在对智能整骨机器人中的骨折x线图像的特点和噪声来源进行分析的基础上,提出了利用小波变换的多分辨分析特性,采用时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化方法,使图像内的有用信号集中在小波变换的少数系数上,而噪声信号集中到其他小波系数上.在提高图像信噪比的同时,保留了图像的位置信息,确保了临床中利用该智能整骨机器人进行基于模糊控制和神经网络的骨折自动诊断和自动整复的准确度.
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