基于改进小波阈值的植物电信号降噪方法

多尺度分析方法对于小波分析参数选取与设计具有很强的依赖性,针对初步采集得到的植物电信号特点,提出一种小波阈值计算和选取方法,该方法融入了小波分解层数和调节因子,通过对小波阈值方法进行改进实现更加合理的植物电信号分解和降噪预处理。结果表明,该方法在植物电信号降噪效果方面获得了较好表现,同时根据信噪比(SNR)以及均方误差(MSE)计算结果,该方法进行降噪效果更为理想,能够满足信号分析需求。     

基于小波阈值去噪方法的一种改进方案

利用Donoho D．L．和Johnstone I．M．提出的小波阈值去噪方法,构造了一个新的阈值函数。与传统的硬、软阈值函数相比,其具有不可比拟的灵活性。该阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,便于进行各种数学处理;同时还克服了软阅值函数中小波系数估计值与分解小波系数间存在恒定偏差的缺陷。仿真结果表明,新阈值函数的去噪效果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo．Gibbs现象,无论在视觉效果,还是在信噪比增益方面均优于传统的硬、软阈值方法。     

基于正交小波包变换的工程图纸降噪方法

针对工程图纸数字图像的特点，对小波包降噪方法中阚值和阈值函数的选择进行了讨论，给出了适合工程图纸数字图像降噪的小波包方法的具体实现步骤。实际应用结果表明，该方法可有效消除图像中的噪声，所选阈值和阈值函数是合理的。     

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.     

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。     

小波变换的模极大值在图像边缘检测中的应用研究

边缘检测在图像处理中有着重要的作用.依据canny算子的核心思想,运用小波分析技术,提出了一种基于小波变换的模极大值边缘检测算法.仿真结果表明:该算法能提取图像较弱的边缘,有较好的去噪效果,且边缘有较强的连续性.优于传统的边缘检测算子.     

GPS单历元形变信号的小波降噪

阐述了小波变换、多分辨分析及中值滤波的基本原理.研究了对小波变换的高频系数采用中值滤波,然后重构信号达到降噪目的的形变数据处理新方法.并与强制降噪及软门限阈值化小波降噪方法比较.模拟实验表明,基于高频中值滤波的小波降噪方法不仅能有效降噪,保持信号的光滑性,还能在降噪的过程中剔除少量粗差.     

基于整数小波变换和改进零树编码的图像压缩方法

研究了基于整数小波变换和改进零树编码的图像压缩方法：先进行整数小波变换，将图像变换到小波域，再用改进的零树编码对图像进行压缩。给出了试验结果以及与EZW压缩方法的比较，结果表明，整数小波变换和改进零树编码相结合应用于图像压缩是有效的，在一定程度上能缩短计算时间，并提高峰值信噪比。     

基于正交小波系数的阈值降噪法

依据信号与噪声小波变换系数的差异,提出的用阈值法去噪可以很好的使噪声得到抑制,且几乎保留了原始信号所有的特征点.本文详细阐述了小波分析信噪分离的基本原理和方法,通过仿真分析得到良好的效果,为信号去噪提供一条有效的途径.     

主方向各向异性扩散小波收缩图像降噪算法

首先证明相干增强扩散算法(CED)与二维Haar小波收缩算法的等价性,推导图像像素点主曲率和主方向的表达式,并以之构造扩散矩阵.根据相干增强扩散与小波收缩的等价性,提出主方向各向异性扩散小波收缩算法.该算法在低频部分采用经典各向异性扩散(PM扩散),高频部分采用主方向各向异性扩散进行小波收缩.实验结果表明,主方向各向异性扩散小波收缩算法充分发挥了各向异性扩散算法良好的局部表现能力和小波收缩算法的快速计算能力,具有更好的降噪性能.     

小波和傅里叶相融合的彩色木材图像增强

针对现实生活中彩色图像普遍存在不清晰和对比度差的情况,在RGB模型上提出了一种新的彩色图像增强算法,并且应用到了木材图像领域。将彩色木材图像分解为RGB3个通道,首先使用滤波器把3个通道分别分解成高低频子带;然后使用傅立叶变换和小波变换相融合的方式进行锯齿检测,同时进行阈值判断;之后对检测到的锯齿进行消除,低频子带使用方向自适应滤波器,高频子带使用小波收缩函数进行消除;再使用小波逆变换返回3个通道;最后将3个通道还原成彩色图像。结果表明,该方法和传统方法相比较,可以有效保持图像的边缘特征,达到增强效果。以樟子松微观横截面为例,峰值信噪比PSNR提高了5.05,信息熵提高了3.14。本研究同时采集了榆木微观横截面、杨木宏观横截面和云杉微观横截面,其图像均得到增强。     

一种基于视觉特性的小波包图像编码压缩方法

针对图像能量分布特点及人眼对图像特殊区域敏感程度的不同,提出利用小波包对图像的低频子带和高频子带都进行多分辨率分解,并充分利用人眼的视觉特性和不同子带间小波包系数的相关性对系数进行编码。实验结果表明在保证优先编码视觉上最重要系数的同时,能够进一步提高图像复原质量。     

木材近红外光谱小波阈值去噪方法

采用小波分析对木材近红外光谱进行阈值去噪研究,分别采用硬阈值、固定阈值、最大最小阈值和rigsure阈值对光谱信号进行去噪.结果表明,小波变换可以有效去除光谱噪声,并很好地保留了信号中的尖锐和突变部分,在近红外光谱分析中具有很好的应用前景.     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明：该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

基于Marr小波在水文中的应用

利用小波分析的时域、频域多分辨功能,以松花江流域哈尔滨站83a的年径流量为例,通过Marr小波变换系数图,得出不同的水文周期和径流量异常的具体时间及丰、枯交替变化过程。从而为水文系统中、长期预测提供背景分析资料及依据。     

模极大值法与尺度独立法在稻米边缘检测中的模拟研究

稻米图像边界是阶梯型边界,在稻米图像的边缘检测中,利用模角分离的小波变换,结合尺度独立的算法提取了阶梯型边界,但得到的边缘图像存在边界不连续和边缘响应次数不唯一的问题。而小波变换的模极大值法检测出了所有类型的边界,其中包括不需要的边界。本文提出一种边缘检测方法,将尺度独立法与模极大值法的优点结合,在稻米图像的边缘检测中取得了理想的结果。     

基于离散小波变换的农业图像处理研究

介绍了离散小波变换的定义,从农业工程角度出发,利用二维离散小波变换对农业图像在消噪、增强、压缩和边缘检测方面进行了一些分析和处理,并对离散小波变换图像处理在农业工程的应用前景做了展望.     

基于D_n格小波图像矢量量化编码方法

矢量量化是一种高效的数据压缩技术,作为一种有效的有损压缩技术,其突出优点是压缩比大以及解码算法简单,具有优良的率失真特性。通过将图片通过小波变换从而去除小波系数空间的松散分布结构所带来的编码冗余和复杂度。然后经过Dn格量化,降低码书的复杂度,通过4维码书对图像进行量化。     

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。