Ngày nay, việc xử lý hình trở nên rất phổ biến và cần thiết, trong đó  dịch - Ngày nay, việc xử lý hình trở nên rất phổ biến và cần thiết, trong đó  Việt làm thế nào để nói

Ngày nay, việc xử lý hình trở nên r

Ngày nay, việc xử lý hình trở nên rất phổ biến và cần thiết, trong đó không thể thiếu việc lọc nhiễu hình ảnh. Lọc nhiễu được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống, công việc và nghiên cứu. Việc lọc nhiễu cũng có nhiều phương xử lý khác nhau ứng với từng loại nhiễu, và vấn đề cũng đang được tiếp tục nghiên cứu, phát triển từng ngày bởi vì không có phương pháp nào lọc nhiễu tối ưu. Hiện tại, phương pháp đang được nghiên cứu và ứng dụng nhiều là phân tích đa chiều hay biến đổi wavelet.
Trong đề tài này, em sẽ giới thiệu về các loại nhiễu, phương pháp lọc nhiễu đã sử dụng trước đây, phương pháp lọc nhiễu bằng biến đổi wavelet, đồng thời thực hiện đánh giá và so sánh kết quả, cuối cùng là thực hiện chương demo phương pháp khử nhiễu đã nghiên cứu.
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Ngày nay, việc xử lý hình trở nên rất phổ biến và cần thiết, trong đó không thể thiếu việc lọc nhiễu hình ảnh. Lọc nhiễu được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống, công việc và nghiên cứu. Việc lọc nhiễu cũng có nhiều phương xử lý khác nhau ứng với từng loại nhiễu, và vấn đề cũng đang được tiếp tục nghiên cứu, phát triển từng ngày bởi vì không có phương pháp nào lọc nhiễu tối ưu. Hiện tại, phương pháp đang được nghiên cứu và ứng dụng nhiều là phân tích đa chiều hay biến đổi wavelet.Trong đề tài này, em sẽ giới thiệu về các loại nhiễu, phương pháp lọc nhiễu đã sử dụng trước đây, phương pháp lọc nhiễu bằng biến đổi wavelet, đồng thời thực hiện đánh giá và so sánh kết quả, cuối cùng là thực hiện chương demo phương pháp khử nhiễu đã nghiên cứu.
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Ngày nay, việc xử lý hình trở be much phổ biến and necessary, in which could not missing việc lọc nhiễu hình ảnh. Lọc nhiễu be ứng dụng many in cuộc sống, công việc nghiên cứu and. Việc lọc nhiễu also nhiều phương xử lý khác nhau match per loại nhiễu, and problems are currently tiếp tục nghiên cứu, phát triển each ngày because does not have phương pháp nào lọc nhiễu tối ưu. Hiện tại, phương pháp nghiên cứu being and application is nhiều phân tích đa chiều hay biến đổi wavelet.
Trọng đề tài this, em sẽ giới thiệu về các loại nhiễu, phương pháp lọc nhiễu used trước đây, phương pháp lọc nhiễu bằng biến đổi wavelet, đồng thời thực hiện đánh giá and compare kết quả, cuối cùng be implemented chương giới thiệu phương pháp khử nhiễu have nghiên cứu.
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: