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蝗虫显微切片图像纹理边缘细节丰富,在图像获取、增强等预处理过程中经常会受到外部噪声的干扰,因此针对蝗虫切片图像去噪同时并保留纹理边缘细节的探索是研究不同蝗虫种类细胞构造的基础。基于张量的传统二维小波因其滤波器各向同性,只能表示水平和垂直两个方向,在去噪的同时会把图像中边缘纹理等细节模糊,而剪切波构造的滤波器各向异性,能够表示多个方向,这些优点使得剪切波可以有效地处理高维数据,在逼近奇异曲线时达到最优逼近。本文提出的基于Meyer窗函数的剪切波算法可以识别出图像边缘和纹理,并在去噪的同时保留纹理,以Meyer小波作为剪切波基函数,利用Meyer小波函数和尺度函数构造窗函数,然后采用Meyer窗函数来建立各向异性剪切波滤波器,再利用该剪切波滤波器对蝗虫切片图像进行多尺度分析,经过剪切波变换获得剪切波系数,最后应用硬阈值方法去除蝗虫切片图像噪声系数,经过逆变换得到蝗虫切片去噪图像。采用经典图像质量评价指标均方误差(MSE)、峰值性噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)对本文算法去噪性能进行评价,在噪声标准差等于30时,将本文算法与Meyer小波、偏微分方程等去噪方法进行比较,其中PSNR比Meyer小波提高2.5dB左右,比偏微分方程算法的PSNR提高2dB左右。仿真试验结果表明,本文算法去噪后的蝗虫切片图像去噪效果明显优于其他传统去噪算法,去噪结果在视觉效果上也优于其他传统去噪算法。 相似文献
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在印刷品质量检测系统中,采集来的图像不可避免会出现噪声。针对这种情况,本文提出了基于小波阈值的图像去噪方法。该方法首先对噪声图像进行小波变换得到小波系数矩阵,硬阈值化后,对阈值化后的小波系数矩阵逆变换。得到去噪图像。实验结果表明,该方法比中值滤波具有更好的去噪效果。 相似文献
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《农业机械学报》2019,(Z1)
为去噪的同时最大程度地保留蝗虫切片图像细小的边缘与纹理特征,利用Bandelet变换的多尺度特性和图像的几何特性,提出了基于Bandelet变换的参数化阈值函数的去噪算法。首先采用具有平移不变性的平稳小波对图像进行分解,然后利用Birge-Massart策略估计阈值、最小化Lagrange函数取得最佳几何流方向,并利用最小均方误差(MSE)原则优化四叉树,最后采用自适应Bayesshrink参数化阈值函数对图像进行去噪。实验结果表明,本文算法对图像边缘的稀疏表示效果比较理想,降噪后边缘更加清晰,纹理特征更多。对比其他方法,通过本文算法获得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)结果表明,其降噪性能显著提高。说明将基于Bandelet变换的参数化阈值函数算法应用于蝗虫切片图像去噪有效、可行,可为后续研究提供技术支持。 相似文献
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阐述了小波包的基本原理,介绍了利用小波包给信号去噪的一般工作原理,结合南水北调东线工程某泵站水泵机组的现场振动测试数据,利用小波包理论对被噪声污染的水泵机组的振动测试信号进行去噪分析,从中提取出无污染的振动信号,进一步对机组的故障做出诊断分析.选用db4小波对原始信号进行3层小波包分解,选用启发式SURE阈值,跟据最低层的小波包分解系数和经过量化处理系数,进行小波包重构.结果表明,利用小波包去噪的相关理论,对信号进行去噪处理有效地消除了噪声污染,使消噪后的信号与原始信号保持相似性. 相似文献
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在获取无芒隐子草叶切片图像时不可避免受到噪声的污染,易导致后续提取和测量特征参数的不准确。对于自然图像,事先并不知道其所含噪声的类型和方差,因而首先利用小波变换和曲线拟合确定切片图像噪声类型和强度;在此基础上,分别应用小波阈值去噪、非局部均值去噪和提出的非局部均值滤波(NLM)与小波阈值去噪相结合的方法对无芒隐子草叶切片图像进行去噪。实验结果表明:获取的切片图像噪声类型为高斯加性噪声,标准差为σ∈[1. 5,3. 5],用高斯函数对随机选取的10幅切片图像的高频HH子带能量分布进行拟合,拟合优度为R2=0. 990 7;用3种方法对含不同噪声大小的切片图像进行去噪,当噪声标准差为σ∈[1. 5,8]时,应用Beyes Shrink法去噪后,图像的峰值信噪比提高了3 d B,而NLM和本文提出的算法不适用;当噪声标准差为σ∈[8,15]时,NLM算法和提出的算法去噪效果相当,去噪后图像峰值信噪比提高了7. 5d B,应用Beyes Shrink算法提高了6. 5 d B;而当σ∈[15,30]时,使用提出的算法表现出较大的优越性,去噪后图像峰值信噪比提高了10. 53d B,是NLM算法的1. 4倍、Beyes Shrink法的1. 3倍。本文的算法和实验结论可为无芒隐子草切片图像准确降噪提供理论基础。 相似文献
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基于压缩感知的图像降噪处理研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在农产品图像的动态采集中,可能会出现粘结、叠加及背景干扰等一系列缺陷,同时稀疏采样的图像也可能是不完整的。对于这个棘手的问题,由压缩感知理论可以找到答案。压缩感知理论首先对采集的图像进行稀疏表达,然后选取适合图像的最优小波基,采用凸优化理论及其算法,可以得到花生图像的特征点(降噪点)并进行处理,从而完成噪声的去除。为此,在压缩感知理论的基础上,提出了运用快速迭代阈值收缩(FISTA)算法进行去噪处理,与其他的图像降噪方法相比,体现了速度快、效率高、去噪效果好等优势。 相似文献
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《中国农村水利水电》2017,(7)
经验模态分解(EMD)可将信号分解成若干不同频率的固有模态函数(IMF),传统EMD去噪法只对高频IMF分量进行处理,但缺乏有效的IMF选择依据。自相关能量准则可以定量筛选出含有噪声的IMF分量,利用改进的小波阈值去噪法对这些含噪IMF进行处理,然后重构所有IMF分量得到去噪后的信号。将这种EMD自相关阈值去噪法用于水电机组振动信号中,通过实例仿真,将去噪前后的信噪比和均方根误差进行比较,结果表明这种去噪方法能有效用于水电机组振动信号中。 相似文献
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随着数字记录仪的快速发展,对冲击波波形数据进行分析和对参数进行自动提取的软件越来越受关注,但目前大部分测量系统性能指标提取不够准确,适应性不强,不同的试验需要采用不同的软件才能完成.在分析了硬阈值、软阈值小波去噪算法存在问题的基础上,构造了一个全新的阈值函数,提出高压冲击测量分析系统的体系结构,并通过IEC标准波形对其进行验证,结果十分理想.该冲击测量系统,可以实现冲击波形参数的自动提取和分析,并且在波形处理中显示出较强的优越性. 相似文献
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玉米清选损失监测受清选脱出物种类多样、环境噪声复杂等影响严重,为了解决清选损失监测精度差、效率低的问题,设计了一款基于最小能量准则EMD(Empirical mode decomposition)去噪方法的清选损失监测传感器,实现了对采集信号中的振动、工噪和杂余等信号分离。利用Matlab仿真对模拟信号进行去噪,与小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法相比,基于最小能量准则EMD去噪方法在不同信噪比下均方根误差(RMSE)最小,为0.1698,信噪比(SNR)最高,为12.7453,处理后的信号最接近原始信号。为验证该方法的实用性,以籽粒损失率分别为0、5%、10%、15%和20%的冲击样本开展损失率监测传感器台架试验,结果表明:该传感器最小检测误差为1.8%,最大检测误差为3.9%,对比小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法所得试验数据,最小能量准则EMD去噪方法的平均误差分别减小了2.12、4.40、6.52个百分点,与仿真试验结果一致。该研究对于提高玉米清选损失率检测精度特别是信号处理过程中去噪方法的研究具有重要意义。 相似文献
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提出了一种基于小波模极大值的水果检测方法,对采集到的图像进行滤波处理,利用自适应阈值法进行二值化处理,通过小波模极大值法提取水果的边缘图像,得到水果的边界信息,最终确定水果的横径值。试验中将测试结果与实际的果径值相比较发现,该方法具有较高的准确性,从而可以用以区分水果的等级。 相似文献