Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Evolutionary Strategy for Threshold Estimation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F11%3APU93407" target="_blank" >RIV/00216305:26220/11:PU93407 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Evolutionary Strategy for Threshold Estimation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper is aimed at wavelet based medical image de-noising. An experimental approach to the searching for the best noise reduction settings (depth of decomposition and thresholding properties) that leads to objectively the best results is proposed. Searching for the best setting of the noise reduction method is considered as an optimization problem solved by using evolutionary technique. The proposed method was experimentally tested and the resulting noise reduction parameters were found for three different families of wavelet functions (Daubechies, Symlets, Coiflets). De-noised images were compared mutually and also with many common used methods for noise reduction.

  • Název v anglickém jazyce

    Evolutionary Strategy for Threshold Estimation

  • Popis výsledku anglicky

    The paper is aimed at wavelet based medical image de-noising. An experimental approach to the searching for the best noise reduction settings (depth of decomposition and thresholding properties) that leads to objectively the best results is proposed. Searching for the best setting of the noise reduction method is considered as an optimization problem solved by using evolutionary technique. The proposed method was experimentally tested and the resulting noise reduction parameters were found for three different families of wavelet functions (Daubechies, Symlets, Coiflets). De-noised images were compared mutually and also with many common used methods for noise reduction.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/ME10123" target="_blank" >ME10123: Výzkum algoritmů pro zpracování digitálních obrazů a obrazových sekvencí</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 13th International Conference on Research in Telecommunication Technologies 2011.

  • ISBN

    978-80-214-4283-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    174-178

  • Název nakladatele

    Neuveden

  • Místo vydání

    Neuveden

  • Místo konání akce

    Těchov

  • Datum konání akce

    7. 9. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku