图像去噪的自适应插值小波算法

将插值小波算法和自适应积分方法相结合,提出了一种用于偏微分方程求解的新方法—插值小波自适应精细积分法。实现了由该种方法构造的小波形函数的快速算法,有效的提高了计算效率。利用自适应多层插值小波算法对热传导方程进行求解,实现了对图像的降噪,实验结果表明了该方法用于图像降噪的有效性。     

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.     

小波变换和偏微分方程在图像去噪中的应用

应用小波分析方法和偏微分方程方法进行图像处理是一个重要课题。小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了。使用偏微分方程对图像去噪,并与使用小波变换去除图像噪声后效果进行比较,实验结果表明:使用偏微分方程对图像去噪在平滑噪声的同时可以使边缘得到保持,应用偏微分方程进行图像去噪是一种有效的工具。     

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.     

小波阈值去噪在地震解释图像处理中的应用

在数字图像处理过程中,如何减弱或消除噪声对源图像的干扰是图像预处理技术中的难点和关键步骤。将基于小波变换的阈值去噪方法应用于地震解释图像的预处理中,并采用了一种改进的小波阈值函数,改进后的小波阈值函数可以有效抑制传统软硬阈值方法所带来的固有缺点。给出了具体的算法流程。试验证明,该算法可有效去除三维地震资料相干切片图像中的噪声并保持边缘细节,为下一步对断层的提取及解释提供有力保障。     

利用小波软阈值法除去图像中的统计噪音

利用小波软阈值法对加入统计噪音的 SPECT 图像除去噪音.试验表明这种方法既能除去噪音又能很好的保留图像的特征,是1种理想的方法.     

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。     

基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法

利用噪声与图像双树复数小波变换各层系数的关系,提出基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法并进行了试验.结果表明,该估计方法与图像噪声水平近似线性相关,能很好地反映各层系数的噪声水平.双变量收缩函数阈值去噪法采用该估计比采用全局噪声水平估计去噪效果更好,平均结构相似度明显提高.     

音乐信号小波阈值去噪模型及其应用

利用小波阈值滤波的原理,建立了阈值滤波去噪模型,解决了小波基和小波分解层数的选择以及阈值和阈值函数的选取这2个关键问题。小波基的选取应该均衡考虑光滑性与紧支性。采用数值仿真方法,通过一段音乐信号,分析了小波基的不同选取方式、不同阈值选取方法、不同分解层数对去噪效果的影响:选择不同的小波,分别利用全局阈值和分层阈值去噪法来观察不同的小波选择对去噪结果的影响;选择一个固定的小波,利用全局阈值和分层阈值来比较这2种去噪方法的优劣。研究结果表明,选择db4小波基、分层阈值、分解层数为4~5层时,去噪效果最好。     

基于Cross-Validation的小波自适应去噪方法

小波去噪算法中,阈值的选择非常关键.提出一种自适应阈值选择算法.该算法先通过Cross-Validation方法将噪声干扰信号分成两个子信号,一个用于阈值处理,一个用作参考信号;再采用最深梯度法来寻求一个最优去噪阈值.仿真和实验结果表明:在均方误差意义上,所提算法去噪效果优于Donoho等提出的VisuShrink和SureShrink两种去噪算法,且不需要带噪信号的任何"先验信息",适应于实际信号去噪处理.     

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。     

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.     

基于小波去噪和EMD算法在齿轮故障检测中的应用

小波去噪和EMD算法(Empirical mode decomposition,EMD)被广泛地运用在非平稳信号分析中。为了减小外部噪声及局部噪声对蜗轮蜗杆减速机振动信号干扰,降低样条插值时的拟合误差,提高EMD分解的质量,提出了一种基于小波去噪和EMD算法相结合的方法,对正常和有断齿的齿轮振动信号进行测试分析。结果表明,该方法能够准确地得到特征频率,判断出故障类型,证实了该方法在诊断蜗轮蜗杆减速机蜗轮故障的有效性。     

自适应的全变分图像去噪应用研究

针对传统基于全变分图像去噪中存在的阶梯效应问题,引入2个用于处理阶梯效应的检测算子,在此基础上,提出一种具有自适应特性的全变分图像去噪方法。实验证明,该方法在坡道图像和强噪声环境中表现出了良好的去噪能力,又有效地避免了阶梯效应的产生。     

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。     

基于相关性阈值的NSCT图像去噪方法研究

利用非下采样Contourlet变换（NSCT）平移不变性、多分辨率、多方向的优点,提出一种基于尺度相关与阈值去噪相结合的非下采样 Contourlet变换图像去噪方法。首先对噪声图像进行非下采样Contourlet变换,得到各个尺度各个方向子带的系数,然后采用相关系数归一的方法,结合Bayesian自适应阈值来达到更好的去噪效果。仿真实验表明,该方法在提高去噪后图像的峰值信噪比的同时,有效保留了图像的纹理信息,避免伪吉布斯现象,改善了图像的视觉效果。     

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.