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将E-lee、E-Kuan、GammaMap、wiener等经典滤波算法和双正交小波变换相结合,提出了基于双正交小波变换域的局部统计特性SAR图像滤波方法,同时提出了一个运算量少,且是归一化的对数变换,它将乘性的Speckle噪声转为加性噪声。在小波域内建立了局部统计特性SAR图像滤波算法,使用多分辨率的手段,因为在每个方向上的小波系数都具有相同的特征,可以很好地处理图像的一些特性,使得图像边缘被模糊的相对少些。实验结果表明,此方法比经典算法的效果要好。 相似文献
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为了有效地去除光纤陀螺信号中的分形噪声,提出了全频域小波多尺度阈值降噪方法。从分形信号的分数微分形式出发,建立了分形信号与高斯白噪声之间的联系,结合小波分析的高阶消失矩特性,实现了分形信号在小波空间的去相关。当分形信号被具有高阶消失矩的小波分解后,其在小波域具有白噪声的特点,可以采用阈值处理的方法予以去除。同时,根据陀螺信号噪声的宽频带特点,对小波分解的低频近似系数和高频细节系数进行阈值处理,有效地抑制了噪声成分。光纤陀螺信号的降噪实例表明:相比传统的小波阈值降噪方法、卡尔曼滤波方法和滑动平均滤波方法,该方法具有较好的降噪效果。 相似文献
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阐述了小波变换去除图像噪声的基本原理和方法,利用小波变换技术对球差自动测量系统中CCD测量的哈特曼(Hartmann)小孔光阑图像进行噪声抑制和去除.讨论了Hartmann光斑数字图像处理中小波分解与重构算法,小波分解得到的高频系数阈值量化处理,然后进行去噪.采用Visual C 6.0和Matlab混合编制程序调用Matlab的小波变换工具箱函数来实现Hartmann光斑数字图像噪声抑制和去噪分析.结果表明,小波变换去除噪声的效果比传统的傅立叶(Fourior)变换方法具有极大的优越性. 相似文献
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相干斑噪声是SAR图像的固有特性.对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息.本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型(GSM)引入二元树复小波(DTCWT)变换域,构造基于复小波域分解系数的邻域模型,将其相邻尺度邻域视为高斯变量和一个尺度因子的乘积,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.对仿真图像和真实SAR图像的实验表明,本文方法有效去除斑点噪声,且较好的保持了图像边缘等细节信息.与传统的空域滤波和小波等方法相比,该方法改善了噪声平滑和边缘保持等性能,并取得了满意的视觉效果. 相似文献
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提出了一种具有自适应阚值的图像去噪算法.首先,阚值函数具有连续性,高阶可导性,充分体现了小波分解后系数的能量分布,且函数表达式简单易于计算,适合各种数学处理.其次,阈值的选取考虑了分解过程中小波系数的相关性和过程性等因素,减小了对噪声的误判率,具有更强的实用性.仿真实验结果表明,新算法不仅比传统算法运算量小,而且取得了更高的峰值信噪比(PSNR)和更小的均方误差(MSE),更加有效地去除了图像的噪声. 相似文献