一种改进的小波域贝叶斯图像去噪方法

基于对小波分析理论的深入学习,本文对小波测值萎缩去噪方法的关键环节进行了研究。本文在分析小波系数的分布特点的基础上,根据贝叶斯估计理论,得到贝叶斯收缩阈值,采用软阈值收缩去噪,行基于空间自适应例值和边缘检测的思想改进了一种新的自适应贝叶斯阈值萎缩去噪算法,仿真实验效果良好。     

基于邻域的自适应小波阈值图像去噪

本文在贝叶斯萎缩(BayesShrink)去噪方法的基础上,提出了一种改进的方法,称为邻域贝叶斯萎缩方法NBayes Shrink(Neighboring BayesShrink).在原方法中,每一小波子带仅有一个阈值.改进的方法对每一小波系数基于其邻域进行参数估计,为每一系数得到一个阈值.实验结果表明,该方法比原方法在PSNR与主观视觉效果上得到了明显的改善.     

心电信号的小波阈值去噪算法研究

本文采用基于小波变换的阈值去噪方法对心电信号进行了去噪处理.给出了基小波、分解尺度、阈值的具体选择方法,在比较采用不同的基小波进行阈值处理方法的基础上.给出了采用coif4小波进行局部自适应软阈值处理的改进算法.实验结果表明,采用该算法降噪后信号的信噪比为34.019dB,将原含噪信号的信噪比提高21.879dB,去噪效果较好.     

自适应模糊阈值的图像去噪算法

小波阈值去噪是小波域去噪的主要方法之-,该方法通过选取合适的阈值,采用阈值函数对小波系数进行非线性处理,获得基于均方差的最佳去噪效果.在Dohono提出的小波阈值去噪的基础上,提出了将自适应模糊阈值函数和中值滤波相结合的去噪方法.仿真结果表明,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除高斯白噪声和脉冲噪声的同时,能够获得良好的边缘保持效果.     

基于平滑阈值函数的小波图像去噪

本文在分析软阈值函数的基础上通过对软阈值函数进行修正，提出了平滑阈值函数。此种函数因在整个取值区间内保持平滑性，所以在去噪中可保存图像的部分细节。本文将此种函数与基于贝叶斯风险估计求阈值相结合，用于自适应的小波阈值去噪，提高了图像的信噪比，减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。     

基于提升小波的自适应阈值图像去噪

介绍了提升方法(Lifting Scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法.在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阈值的图像去噪方法--AdaptThr Shrink去噪法.这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阐值.结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且使图像更加清晰.基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好.     

基于小波与小波包的变速器故障特征提取

本文结合自适应小波变换滤波去噪方法与小渡阈值去噪方法,提出了一种可用于变速器故障振动信号去噪的双层滤波去噪算法.该算法的滤波过程分为两层,第一层滤波采用自适应小波变换滤波算法;第二层滤波采用经典的小波阈值去噪算法对信号进行二次去噪.最后,将去噪后的故障信号采用小波包进行了分解,并提取了小波包频带能量作为故障特征向量.     

基于自适应提升小波的漏磁信号降噪

为了解决在故障诊断中漏磁信号的噪声干扰问题,在研究了提升小波基本理论原理和特点的基础之上,提出了自适应提升小波的改进算法,并在阈值处理时引入了综合门限阈值法。应用该算法对实际采集的钢丝绳漏磁信号进行去噪处理,并将该去噪效果与现用的传统小波去噪效果进行了比较。仿真结果表明,基于自适应提升小波方法的方案比传统小波变换有更好的去噪效果。     

基于双变量收缩函数的局域自适应图像去噪

由于图像小波系数存在很大的层间相关性，引入双变量概率分布模型，基于贝叶斯估计理论，得到了相应的非线性阈值函数（双变量收缩函数）；基于层内局域方差估计，利用该收缩函数得到一种局域自适应的图像去噪算法。在实验中，将该算法分别应用到实值离散小波变换域和双树复数小波变换域，并和隐马尔科夫模型的去噪方法做了比较分析。实验表明，复数小波变换的局域自适应收缩图像去噪算法去噪效果最好。     

改进的基于小波双变量模型的图像去噪算法

研究图像小波系数间的统计相关性并建立适当的模型,可以显著提高图像处理的质量。在贝叶斯最大后验估计理论框架下,讨论了Sendur提出的双变量模型,用MAP估计方法推导了对应的萎缩函数,分析了基于双变量模型去噪算法的不足,在此基础上进行了改进,利用MAP软阈值对第L级三个高频子带进行局部自适应处理。实验结果表明了改进后算法的有效性。     

基于提升小波的自适应阈值图像去噪

介绍了提升方法（Lifting Scheme）的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法。在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阚值的图像去噪方法——Adapt Thr Shrink去噪法。这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值。结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比（PSNR）,而且使图像更加清晰。基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好。     

小波熵在心电高频噪声处理和R波检测中应用

为了在滤除噪声的同时不丢失信号有用信息,将小波熵理论与小波阈值去噪方法综合起来,提出一种基于小波熵的自适应阈值去噪和R波峰值定位方法,对心电信号高频噪声不同信噪比情况做了去噪处理,并同小波熵最优阈值法做了对比分析,结果表明,本算法可以自适应地确定小波系数阈值,不需要直接处理大量的小波系数,且具有良好的滤波性能,尤其在噪声严重时,去噪和R波检测效果更优。最后对实测和数据库中46例数据都做了应用分析,表明本算法具有快速性、有效性和稳定性的特点。     

基于贝叶斯最大后验估计的局部自适应小波去噪

利用图像小波子带内系数的相关性，提出了一种局部自适应小波去噪方法。首先在贝叶斯最大后验概率准则下推导出基于拉普拉斯先验分布的MAP估计表达式和子带MapShrink阈值。为得到局部自适应的MapShrink阈值和去噪算法，提出将子带内的每个小波系数建模为具有不同边缘标准差的拉普拉斯分布，而边缘标准差又假设为强局部相关的随机变量，可通过邻域局部窗口进行估计。实验结果表明，与经典的子带自适应去噪算法相比较，该方法获得了明显的峰值信噪比增益，主观视觉效果也得到了改善。     

基于小波域加权阈值的图像去噪方法

针对小波全局阈值去噪的缺点，介绍了一种子带自适应的阈值加权算法。通过对图像小波分解系数统计特性的分析，提出了一种近指数模型作为分解层之间小波系数的先验分布。在此基础上，对比噪声图像和无噪图像在各尺度下统计特性，给出了一种子带自适应的加权阈值计算方法，避免了各层子带去噪的不平衡。实验表明，与全局阈值和其它子带自适应阈值去噪方法相比，基于加权阈值的图像去噪方法能获得更高的信噪比和更好的视觉效果。     

改进的自适应小波阈值法及其在测井曲线去噪上的应用

对测井曲线的各种去噪方法进行总结,根据小波阈值去噪法的优越性,提出一种改进的自适应小波阈值去噪法。选取Matlab工具箱里自带的曲线和测井曲线进行小波阈值去噪测试,改进的自适应小波阈值方法去噪方面表现优秀。新方法在滤除噪声的同时还能更好地保留信号的细节。     

基于小波萎缩法的非线性自适应数字滤波器的设计

本文中,将小波萎缩法应用于非线性自适应数字滤波器的设计,介绍利用基于离散正交小波变换的小波萎缩迭代滤波方法,设计出非线性自适应小波萎缩滤波器的模型.文中给出了非线性自适应小波萎缩滤波器的一个消噪实例,证实了非线性自适应小波萎缩滤波器鲁棒性好的特性.     

改进的小波域自适应阈值煤尘图像去噪

煤尘图像在采集和传输过程中受到了噪声的污染。基于Bayes shrinke的小波域自适应阈值去噪算法取得了较好的图像去噪效果,但其阈值的参数估计是在假定噪声和信号不相关情况下得到的,使得其去噪效果降低。提出了一种改进的小波域自适应阈值去噪算法,从而改进了广义高斯分布模型参数的估计方法,并在增加计算量不大的情况下提高了参数估计精度。用改进的小波域自适应阈值去噪算法对煤尘图像进行去噪处理。仿真结果表明,新算法提高了煤尘图像的去噪效果,并且计算量较小,能够满足对煤尘浓度实时测量的要求。     

基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法

为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法.通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比,动态调整各层细节系数的上、下阈值.应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理,并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比.结果表明:本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法,重构后信号更接近原始信号,并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息.     

基于冗余小波变换的医学超声图像去斑噪算法

医学超声图像中固有的斑点噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续的图像分析和诊断。提出了一种基于冗余小波变换的超声图像去斑算法,首先对含斑图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声;再对转换后图像做冗余小波分解;在小波系数服从广义高斯分布的前提下,计算每个小波高频子带的贝叶斯萎缩阈值,利用软阈值方法修正小波系数。实验结果表明,该算法去斑性能优于传统的空间域滤波和正交小波阈值去噪方法。     

基于小波变换的图像自适应阈值去噪算法

针对传统小波阈值去噪算法的不足,提出了一种新的自适应阈值去噪算法.该算法引入了一个新的阈值函数,利用GGD模型对小波子带内的系数进行建模,再根据小波子带系数的局部邻域信息进行方差估计,从而得到自适应最优阈值.实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉效果上都比传统小波阈值去噪算法具有明显改善.