nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Medical images are generally of poor contrast and they also get complex type of noise and blur. The noise also has variability from one condition to other. So it is very difficult to suggest a robust method for noise removal which works equally well for different modalities of medical images. During the denoising process of a noisy image, it is usually helpful to look at an image at different resolutions so that important information about both the image and the noise can emerge easily. If the chosen resolution is too coarse, fine details will not be visible. On the other hand, looking too closely at an object can cause surroundings to disappear, so the noise and the object cannot be distinguished easily. This is where wavelets can be useful. But unfortunately the present wavelet based techniques for medical image denoising are too particular and are useful in particular situations only. Here, it is important to mention that complex wavelet transform has not found its deserving place in many applications, and one of the major challenging tasks taken up in this work is to apply complex wavelet transform for denoising.

N� de r�f. du vendeur 9783843362603

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D�tails bibliographiques

Titre: Wavelet Transform Based Techniques for Denoising of Medical Images : a multiresolution approach
�diteur: LAP LAMBERT Academic Publishing
Date de parution: 2010
Langue: anglais
ISBN � 10 chiffres: 3843362602
ISBN � 13 chiffres: 9783843362603
Reliure: Taschenbuch
�tat de l'article: Neu
Dimensions: 220�millim�tres de largeur par 150�millim�tres de hauteur par 12�millim�tres de profondeur
Poids: 286�grammes

A propos de ce titre

Synopsis

Medical images are generally of poor contrast and they also get complex type of noise and blur. The noise also has variability from one condition to other. So it is very difficult to suggest a robust method for noise removal which works equally well for different modalities of medical images. During the denoising process of a noisy image, it is usually helpful to look at an image at different resolutions so that important information about both the image and the noise can emerge easily. If the chosen resolution is too coarse, fine details will not be visible. On the other hand, looking too closely at an object can cause surroundings to disappear, so the noise and the object cannot be distinguished easily. This is where wavelets can be useful. But unfortunately the present wavelet based techniques for medical image denoising are too particular and are useful in particular situations only. Here, it is important to mention that complex wavelet transform has not found its deserving place in many applications, and one of the major challenging tasks taken up in this work is to apply complex wavelet transform for denoising.

Pr�sentation de l'�diteur

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