基于小波分析的阈值去噪改进算法

针对小波边缘检测阈值设定问题,本文提出了一种基于小波分析的改进阈值设定方法,采用一个矫正因子β来构造一个新的阈值函数,调整软硬阈值的恒定偏差.实验证明,新阈值函数不但整体上连续性好而且在克服硬阈值函数的不连续以及软阈值函数在处理较大小波系数时总存在恒定偏差这2个不足的同时,又保留了软、硬阈值函数原有的优点.     

一种基于小波邻域的半软阈值去噪算法

针对小波硬阈值去噪函数的不连续和软阈值去噪函数的恒定偏差导致图像边缘模糊的缺点,本文提出了一种新的半软阈值函数。该方法通过区分图像的强弱边缘分别进行处理,并在弱边缘小波系数的估计中采取基于贝叶斯估计的方法且考虑了邻域小波系数的大小。仿真结果表明,与原有的小波阈值去噪算法和普通的阈值去噪算法相比,该算法在峰值信噪比(PSNR)、边缘保持指数(EPI)和视觉效果上都有明显的提高。该方法能够很好地保护图像边缘信息,达到很好的去噪效果。     

自适应粒子群集优化二维OSTU的图像阈值分割算法

为了解决红外相机采集行人图片时图像分割效果问题,提出一种自适应粒子群优化二维OSTU的阈值分割算法。利用当前帧图像的灰度级和当前帧图像像素的邻域灰度级构成二元组,通过计算二者的均值和方差,建立二维最大类间方差模型,结合自适应粒子群集算法,估计出图像的最佳阈值,该方法不仅能够准确估计阈值且计算时间减少。仿真结果表明,阈值最佳时,当结合自适应粒子群集优化算法后计算时间减少到原来的50%,所提出的算法能够快速准确得到最佳阈值,提高了图像预处理的分割效果。     

基于改进小波阈值的电能质量扰动信号去噪算法

针对传统软、硬阈值函数在阈值处不连续或存在恒定误差等问题,本文提出了基于小波变换的改进阈值去噪算法,在小波阈值去噪的基础上改进了通用阈值和阈值函数,通过峰和比PSR来估计出每层小波细节系数的有效信息与噪声的分布,使得修正因子可以根据每层噪声分布的不同自适应的修正阈值.之后提出了一种新的阈值函数,其能更有效地保留信号的扰动信息.仿真结果表明,该算法与传统方法相比提高了信噪比,减少了均方根误差,是一种有效的方法.     

电能质量信号的小波阈值去噪

为了改善电能质量信号的去噪效果,在分析软、硬阈值法的基础上.提出一种改进的去噪方法.该方法融合软、硬周值法的不同特点,通过调整参数获得较优的小波系数的阈值估计,使得改进的阈值函数介于软、硬阈值函数之间,有效克服了采用硬阈值法去噪效果不佳,软阈值法过渡光滑使信号失真的缺点.仿真结果表明,该方法在去噪的同时减少了信息的损失,SNR、RSME等性能指标较之软、硬阈值法均有明显的提高.     

一种改进的小波阈值法在信号消噪中的研究

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D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,采用了一种改进的阈值函数,改进的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,而且解决了软阈值函数中存在的恒定偏差,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。仿真结果表明,采用了改进的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法。     

基于灰度加权阈值和形态学的锅炉火焰边缘检测

提出了一种灰度加权阈值和数学形态学相结合的锅炉火焰图像边缘检测算法.该算法首先利用灰度加权阈值算法取得分割阈值,然后利用形态学方法提取边缘.这种方法有效地抑制了噪声,能够成功地检测出燃煤锅炉火焰连续的边缘.实验结果表明,该文所用的边缘检测方法要优于传统的边缘检测方法.     

Curvelet变换及其在图像去噪中的应用研究

Curvelet变换由小波变换发展而来,克服了小波变换在表达图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷。本文阐述了Curvelet变换的基本原理,并结合实例采用改进的Curvelet变换阈值去噪算法进行了图像的去噪研究。采用的新阈值函数不但整体上连续性好,而且克服了硬阈值函数的不连续以及软阈值函数在处理较大Curvelet系数时总存在恒定偏差的不足,同时又保留了软、硬阔值函数原有的优点。实验结果表明本文算法无论是视觉效果还是客观标准上都优于传统算法。     

一种用于信号去噪的小波阈值去噪算法

小波阈值去噪过程中,硬阈值函数由于在阈值处不连续导致震荡现象、软阈值函数由于存在固定偏差导致信号失真的现象、现有文献所设计的阈值函数也或多或少存在各种不足,为了克服上述阈值函数的问题,提出了一种新的阈值函数。该阈值函数由于结合了逻辑斯蒂曲线即S曲线,使其不仅具有连续性、高阶可导的常见特点,而且具有在阈值处平滑过渡的较好光滑性、非分段函数的特点。利用MATLAB软件进行仿真实验,从主观视觉角度、客观参数信号信噪比及信号均方根误差角度进行实验分析,对比主、客观实验结果发现,基于新阈值函数的小波去噪算法不仅去噪视觉效果最接近于原始信号,而且综合评价参数较高,验证了该小波阈值去噪算法的有效性。     

一种改进的小波阈值法在信号消噪中的研究

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D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,采用了一种改进的阈值函数,改进的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,而且解决了软阈值函数中存在的恒定偏差,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性.仿真结果表明,采用了改进的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法.     

小波阈值去噪函数的改进方法分析

小波阈值去噪是一种简洁有效的去噪方法,传统阈值去噪法包括软、硬阈值法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些有待改进的地方。为此,介绍了3种国内外有代表性的小波阈值函数改进方法,并在传统阈值函数的基础上提出了一种新的双变量阈值函数。对局部放电仿真信号进行的去噪分析结果显示,改进阈值函数在信噪比增益和最小均方误差意义上要优于传统的软、硬阈值函数,其中新的双变量阈值函数在4种改进阈值函数中具有最优的去噪性能。     

小波阈值去噪改进算法研究

提出了一种基于传统阈值去噪法的新的阈值函数,新阈值函数表达式简单易于计算,它既克服了硬阈值函数不连续的缺点,同时又克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,它具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性。仿真实验结果表明,新的阈值函数的去噪效果无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益均优于传统的硬、软阈值方法。     

可调阈值函数和能量阈值优化的电能质量扰动小波去噪方法

电能质量信号在采集、传输过程中受外界环境的影响会引入噪声干扰,有效去噪的同时保留突变点信息是治理电能质量的重要前提。给出了一种可调阈值函数,通过对可调参数的控制,可以使得该阈值函数在软硬阈值函数之间变动,兼具两者的优点。引入小波系数能量因子,以能量最大的尺度作为特征尺度,在此尺度上,子区间能量高于尺度能量者则为有效区间,进而提出采用有效区间局部阈值去噪的新阈值取法,同时考虑噪声和信号的小波系数随尺度不同的传播特性,引入算子对阈值进行修正。利用有效区间的局部阈值取法较传统的全局阈值取法更能反映信号小波系数的特征。仿真结果表明,利用新方法去噪效果更好,既较好地改善了去噪性能,同时也保留了信号的扰动突变点信息,去噪后扰动定位准确,模极大值点的位置很好地反映了扰动发生的起止时刻。     

基于Fisher准则函数的二维阈值图像分割算法

文章针对图像分割中小目标物体识别困难和抗噪声性能差的问题，引入模式识别中的Fisher评价函数作为图像分割准则函数，基于Fisher准则函数提出二维阈值分割新技术，结合二维直方图抗噪声性能强和Fisher准则函数受目标和背景比例影响小的特点，对图像进行分割。实验结果表明，方法具有较好的识别能力和较强的抗噪声性能。     

改进的Otsu算法在图像分割中的应用

针对二维Otsu自适应阈值算法计算复杂度高的问题,提出一种新的快速有效的Otsu图像分割改进算法。该算法通过求两个一维Otsu法的阈值来代替传统的二维Otsu法的分割阈值,使得分割的计算复杂度从O(L4)降到O(L)。为保证分割对象的完整性,算法引入类内最小离散度的概念,并通过遗传算法实现对参数的自动优化。理论分析和实验结果表明本算法计算速度不仅优于原二维Otsu算法,而且分割效果较好。     

一种基于小波变换的语音信号去噪净化方法

语音信号在传输之前快速有效的去噪净化,对于3G通信具有重要的现实意义。由于语音信号的非平稳性,传统的小波阈值去噪算法虽然能够去除一部分语音信号中的噪声,但造成有用语音信号尤其是清音部分的损失,导致去噪后的语音听觉质量下降,达不到很高的信噪比。针对这一问题,本文在分析小波变换原理和传统软硬阈值法的基础上,建立了一种改进的阈值语音信号净化方法。仿真实验结果表明,本方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。     

基于小波阈值的局部放电去噪新方法

针对局部放电信号去噪,传统的小波阈值法因小波基、阈值和分解层数这三个因素的影响,会使去噪后的波形发生畸变,产生较大误差。为了减小这些因素的干扰,本文提出了基于小波阈值去噪的新方法。首先利用波形相似法选取最优小波基,其次通过对理想局部放电信号和高斯白噪声进行每个尺度的小波分解与重构,并结合统计学知识确定局部放电信号去噪的阈值,最后对高频信号和低频信号进行能量分析,确定最优的分解层数。利用该方法和传统的小波阈值法对仿真放电信号去噪,去噪结果表明新方法在信噪比、均方根误差、相关系数和波形畸变率四个不同的指标上都得到了有效的提升,定性和定量的分析验证了该方法的有效性,实测的去噪结果表明新方法去噪效果令人满意,为局部放电信号去噪提供了一种新思路。     

GIS设备局部放电图谱噪声抑制方法

针对GIS设备典型缺陷的局部放电图谱主要受白噪声干扰的问题,提出一种空域修正阈值的小波去噪方法。首先对小波变换的各种去噪算法进行了比较分析,由于小波去噪中的阈值算法存在着固有缺陷的使去噪效果并不十分理想,也不够稳定,然后本文提出将小波阈值算法与空域相关算法有机结合,同时给出一种新的阈值选择方法,对信号进行联合去噪。实验结果表明,本文提出的方法与传统方法具有明显优势,不但能在较强干扰情况下有效地将PD信号提取出来,且去噪后能量损失小,反映原始信号的特征尖峰点得到了较好的保留,波形峰值下降比较小。