小波多分辨率分析在信号去噪中的应用

对于非平稳信号,小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法。在多分辨率分析小波阈值去噪的基础上,提出了一种改进的阈值函数,克服了硬阈值函数不连续的缺点,解决了软阈值函数中存在的恒定偏差．同时具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。仿真试验结果表明,它在对信号消噪时能得到较理想的结果。     

基于小波变换的语音去噪阈值函数的研究

目的小波去噪可以提高语音的信噪比,其中通过放宽阈值限制、加强小波系数的连续性,以及对小波系数较高的语音信号实现噪声与语音的分离可以增强语音去噪效果。方法基于一段信噪比为10dB的语音信号,采用不同的阈值函数,对该段语音进行小波去噪处理,比较各种阈值函数得到不同的去噪语音和各个阈值函数的特点。结果传统的硬阈值和软阈值得到的信噪比分别为11.57dB和10.91dB,软硬阈值折衷法得到的去噪语音信噪比12.70dB,模平方法得到的去噪语音信噪比为12.20dB,改进以后的软硬阈值折衷法和改进后的模平方法得到的去噪语音的信噪比分别为11.38dB和13.40dB,用降低阈值的方法得到的去噪语音信号的信噪比为11.68dB,新的阈值函数得到的去噪语音的信噪比为13.49dB。结论相比较软硬阈值折衷法,改进的模平方法和其它传统的方法,新阈值函数语音去噪可以取得更好的效果。     

一种改进的小波阈值去噪方法

为了改进滤波效果,提高去噪质量,在分析目前被广泛应用的软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种改进的阈值去噪方法.该方法既兼顾了软、硬阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了它们在图像去噪中的缺陷.有效克服了硬阈值法去噪信号失真的和软阈值法细节模糊现象.仿真结果表明:该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比定量指标上均明显优于传统的软、硬阈值算法,达到良好的去噪效果.     

一种新小波图像降噪方法在农业采摘中的应用

机器人在田间采摘果蔬过程中必然受到多种图像噪声的影响,在利用小波进行图像降噪时,出于最大限度保存图像信息考虑,阈值的选择是一个最重要的环节。提出一种新的基于小波变换的非线性阈值函数,这种函数兼顾了最优阈值和阈值函数这两个降噪的最重要因素,从而获得最佳的效果。试验证明,这种方法降噪效果良好,与传统的软阈值、硬阈值函数相比,不仅提高了去噪后图像的峰值信噪比（PSNR）,而且在视觉上也更加清晰。     

基于层内和层间相关性的小波图像去噪

小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一.利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息,传统的小波去噪方法大致有小波阈值收缩去噪算法、小波模极大值去噪算法.由于小波系数间存在很大的相关性,本文提出了一种基于层内和层间相关性的小波去噪方法,利用图像细节信息在不同尺度及同一尺度上的相关性进行滤波,达到对低信噪比的图像去噪的目的.在实验中,将本文去噪的结果与Donoho的硬阈值作了比较,结果显示本文方法能获得较好的去噪效果.     

5种小波阈值去噪法处理木材缺陷图像的仿真比较

针对当前木材缺陷图像小波阈值去噪法存在的不足,通过引入3种典型的平滑和非平滑小波阈值去噪法,将其与软、硬阈值法一同在Matlab环境下进行仿真对比分析,从而优选出消去平滑小波阈值去噪法这一总体最为理想的木材缺陷图像处理法,改善了木材缺陷无损检测的效果,为小波阈值去噪法在木材缺陷检测上的应用提供一个新选择.     

小波域中的自适应模糊阈值图像去噪

对小波阈值去噪中的常用阈值和阈值函数进行分析,提出一种自适应的模糊阈值去噪算法,该算法在BayesShrink阈值基础上,通过增加一个修正因子,并结合模糊理论,自适应地对图像进行模糊阈值函数处理.实验表明该算法与BayesShrink软阈值函数去噪算法相比,去噪后图像的峰值信噪比PSNR和最小均方误差MSE均有所提高,并且图像也更清晰,具有较好的去噪效果.     

小波变换用于抑制干扰信号几种方法的比较研究

对小波变换抑制干扰信号提取真实信号的3种方法，即小波滤波器消噪法；软、硬阈值消噪法；基于模极大值的小波去噪方法，进行了比较研究。给出了每种方法的适用范围及具体的算法、仿真结果，对于选用小波变换工具进行信号处理具有一定的理论意义和实用价值。     

基于二维经验模态分解与小波变换的农作物图像去噪

将小波自适应阈值去噪引入二维经验模态分解（bidimensional empirical mode decomposition,BEMD）中,提出一种自适应图像去噪算法,该算法首先对农作物噪声图像进行二维经验模态分解,获得具有不同尺度特征的固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）子图像序列;然后将该序列中前3个子图像分别进行3层小波变换,引入一种新型自适应小波阈值去噪函数模型分别进行噪声抑制,实现小波系数重构;最后,对去噪后的固有模态函数子图像与剩余固有模态函数进行重构,获得去噪后的农作物图像。对实地拍摄的农作物图像进行去噪试验,结果表明,自适应图像去噪算法与均值滤波算法、小波阈值去噪算法相比,性能有较大幅度的提升。     

基于新阈值的小波硬阈值去噪方法

在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了新的阈值选取规则,在VC＋＋6．0环境下,给出了基于正交小波变换的硬阈值去噪的具体算法,并进行了数值试验。试验结果表明,该方法提高了信噪比,减小了最小均方误差,使去噪效果得到了改善。     

小波变换在提高油菜籽脂肪酸近红外分析精度中的应用

利用小波变换预处理结合偏最小二乘回归建立光谱定量分析模型,比较其与传统建模结果的差异。采用db4小波9层分解光谱,保留部分中间层细节系数,其他细节系数软阈值处理,低频逼近系数舍去处理,最后重构光谱用于建模。结果表明,该方法与传统误差校正方法相比,具有预处理简单,预测精度高的优点。     

带噪一维图像的增强

利用小波软阈值法对加入一维图像的白色噪音进行除噪。试验表明这种方法既能除去噪音又能很好地保留一维图像的特征,是1种比较理想的方法。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法.     

一种新的基于小波变换的边缘检测算法

提出了一种新的基于小波变换的图像边缘检测算法。该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行多尺度二进制小波变换,提取3个方向的小波系数。然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,提取小波系数乘积的极大值点。最后将这3个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘。仿真实验表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力,边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法。     

Evaluation of spectral indices and continuous wavelet analysis to quantify aphid infestation in wheat

Wheat aphid, Sitobion avenae F. is one of the most destructive insects infesting winter wheat and appears almost annually in northwest China. Past studies have demonstrated the potential of remote sensing for detecting crop diseases and insect damage. This study aimed to investigate the spectroscopic estimation of leaf aphid density by applying continuous wavelet analysis to the reflectance spectra (350–2 500 nm) of 60 winter wheat leaf samples. Continuous wavelet transform (CWT) was performed on each of the reflectance spectra to generate a wavelet power scalogram compiled as a function of wavelength location and scale of decomposition. Linear regression between the wavelet power and aphid density was to identify wavelet features (coefficients) that might be the most sensitive to aphid density. The results identified five wavelet features between 350 and 2 500 nm that provided strong correlations with leaf aphid density. Spectral indices commonly used to monitor crop stresses were also employed to estimate aphid density. Multivariate linear regression models based on six sensitivity spectral indices or five wavelet features were established to estimate aphid density. The results showed that the model with five wavelet features (R² = 0.72, RMSE = 16.87) performed better than the model with six sensitivity spectral indices (R² = 0.56, RMSE = 21.19), suggesting that the spectral features extracted through CWT might potentially reflect aphid density. The results also provided a new method for estimating aphid density using remote sensing.     

基于CCD拼接的航空相机小波自动调焦方法研究

为精确地进行航空相机调焦,获取高清晰度的航空影像,结合CCD拼接的特点,提出一种新的航空相机调焦方法,便于航空成像设备进行自动调焦。考虑人类视觉系统的特点设置权值,利用图像的小波分解系数构造清晰度评价函数;分析小波基函数的性质,对不同频率成分的影像进行清晰度评价,从而使评价函数对图像的变化具有适应性,通过比较得出了利用symlet2小波进行3层分解获得的评价函数的效果最佳。为了提高清晰度评价函数的灵敏度,选取了细节丰富的区域作为评价区域,详细地阐述了航空相机利用CCD拼接结构的特点进行调焦的算法实现过程。试验证明,该方法获得的评价函数比传统的小波方法灵敏度高,可以满足航空相机的需要,大大提高了地物目标的识别和提取的精度。     

小波分析用于土壤速效钾含量高光谱估测研究

【目的】对土壤高光谱数据去噪提纯,提高土壤速效钾含量高光谱估测模型的精度和实用性。【方法】选取土壤有机质、碱解氮、有效磷含量近似而速效钾含量差异较大的样本76个,对土壤样本反射率对数的一阶导数光谱分别基于4种函数进行多层小波离散分解;提取小波低频系数,构建土壤速效钾含量高光谱估测模型。【结果】小波分解1-3层获得的低频系数可用以代表原始光谱。基于各小波函数相同尺度的低频系数,土壤速效钾含量估测建模精度差异不大。其中基于Bior 1.3函数分解的第2层低频系数建模精度略高,作为最佳估测模型,在数据压缩到25%、反映输入光谱信息95.6%的基础上,建模R2达到0.976,RMSE为10.66 mg•kg-1,经验证模型具有较好的预测准确度。【结论】通过小波分析获得小波系数,既提取了土壤高光谱信息,又对数据进行了压缩,结合偏最小二乘回归预测土壤速效钾含量是可行的。     

拟Shannon区间小波的构造及其在数值逼近中的应用

为克服拟Shannon小波变换边界效应明显，导致计算精度下降的缺点，根据插值小波的概念构造了拟Shannon区间小波，给出了在对连续函数进行数值逼近时，配置点参数j=4，5时的数值计算结果。随着j的增大x=0处的误差越来越突出，且逼近精度越来越高，而边界处的逼近误差并不大，即使j=4时，边界处也没有明显的震荡现象。与拟Shannon小波相比，拟Shannon区间小波不仅精确度更高，而且能有效消除边界效应。     

探讨小波系数对图像质量的影响

小波系数是图像进行小波分解后得到的系数,小波系数的分布、大小、多少直接影响着图像的质量。本文主要探讨含有统计噪音的数字仿真图像Logan_Sheep图像,利用硬阈值法对正交小波分解系数处理的前后,高频域中的小波系数的多少对图像特征的保留的影响。试验表明只要有很少的大的小波系数就能保留图像的特征。