一种基于边缘检测的图像去噪优化方法

为了消除或衰减存在于图像上的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出基于边缘检测的图像去噪算法.先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图像的边缘特征,这些小波系数将不受阈值去噪的影响,因此,可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值,对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像.实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,上述算法不但能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比.     

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.     

基于小波自适应阈值图像去噪方法的研究

利用小波变换对图像去噪是一种非常有效的方法。传统的小波去噪算法对图像去噪后的平滑效果不是很好,图像细节清晰度不够高,甚至会产生伪吉布斯现象。针对这些现象,文中提出了一种改进的基于小波变换的多尺度自适应阈值图像去噪方法。该方法根据图像小波分解的特性,确定适合小波分解后不同层系数去噪的较优阈值,然后结合恰当的阈值函数对各层高频系数进行处理来达到去噪效果。实验结果表明,与传统方法相比,该方法运算量较小,能有效去除高斯白噪声,进一步提高峰值性噪比,同时能够很好地保留图像细节信息。     

基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪

根据噪声和信号的小波系数在不同分解尺度、不同方向上高频系数的分布不同,结合Context模型,提出基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪算法。该算法通过对不同尺度和方向的小波分解系数应用不同的阈值方法进行去噪。实验表明,方法能较好地去除图像噪声和保留图像边缘细节信息,在提高去噪图像信噪比值和改善视觉效果方面都表现出了良好的性能。     

基于改进的小波阈值技术MRI图像去噪

提出了一种改进的小波阈值处理的核磁共振成像（MRI）医学图像的去噪方法。结合图像的特点并利用小波系数的区域相关性,对小波阈值处理方法进行了改进,根据信号和噪声系数的不同分别处理,克服了传统小波变换不足。结果表明该方法在有效去除噪声的同时,较好保留了MRI图像的细节,有利于医学的诊断。     

改进的正交小波变换阈值去噪算法研究

研究了图像去除噪声问题.图像中噪声经常会影响图像的清晰度,造成图像模糊等.为了更好的去除图像中的噪声,特别是去除图像中细节丰富的区域中的噪声,传统的去噪方法难以完成.为了更好的去除图像噪声,保留图像细节信息,提高图像的清晰度,提出了一种改进的正交小波变换阈值去噪算法,先将噪声的数字图像进行正交小波变换,得到小波系数,然...     

基于均值滤波和小波变换的图像去噪技术研究

采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像.这种方法与全局Donoho软、硬阔值小波去噪方法和Birge-Massart策略软、硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明显.它在降低了图像的噪声的同时,又尽可能地保留图像的细节,且图像更加平滑.仿真实验证明,该方法是一种有效的图像去噪方法.     

一种基于小波变换图像去噪的方法

提出了一种基于图像软阈值小波变换的高斯白噪声消除法。该算法根据含噪声图的特点,把信号分成信号象素与可能噪声象素两类,对于可能是噪声的象素,采用图像的小波软阈值去噪方法进行滤波,而对信号象素不产生影响,且能保留更多的图像细节。文中也给出了标准中值滤波,自适应维纳滤波算法和小波软阈值去噪的算法进行比较实验,结果表明用小波软阈值去噪的算法处理高度污染高斯白噪声的图像能力明显强于标准中值滤波,稍微优于自适应维纳滤波算法,且能够比较好保留图像的细节部分。     

小波与双边滤波的医学超声图像去噪

目的：医学超声图像中的斑点噪声降低了图像质量并且限制了超声图像自动化诊断技术的发展。针对斑点噪声问题,提出了一种新型的基于小波和双边滤波的去噪算法。方法：首先,根据医学超声图像在小波域内的统计特性,在通用小波阈值函数的基础之上,改进了小波阈值函数。其次,将无噪信号的小波系数和斑点噪声的小波系数分别建模为广义拉普拉斯分布模型和高斯分布模型,利用贝叶斯最大后验估计方法得到了新型的小波收缩算法,利用小波阈值法对小波域内的高频信号分量进行去噪。最后,对小波域内的低频信号分量进行双边滤波处理,然后利用小波逆变换便得到去噪后的图像。结果：在仿真实验中,通过与其它7种去噪算法作对比,观察峰值信噪比(PSNR)等图像质量评价指标,结果表明本文算法的去噪效果优于其他相关算法。临床超声图像的实验结果进一步验证了本文算法的去噪性能。结论：本文提出了一种新型的去噪算法,实验表明本文算法能够很好地抑制斑点噪声,并且能保留图像病灶边缘等细节。     

基于改进小波阈值法的图像去噪算法

图像去噪是图像处理中最基本、最重要的前期工作,本文提出一种基于衰减法的Garrote阈值函数,并将基于该改进阈值函数的小波阈值法用于图像去噪过程,最后通过MATLAB仿真实验验证了本文所提出算法的有效性.本文在分析小波阈值法对图像去噪效果影响的基础上,针对该去噪算法在去除噪声的同时也损失了一定量的图像细节信息的问题,改进了传统阈值函数未考虑阈值以下的小波系数可能含有图像细节信息而对阈值以下小波系数盲目置零的缺点,对Garrote阈值函数阈值以下的小波系数采取衰减方法,以保留更多的图像细节信息,并加入三个调整因子以提高其性能和灵活度,实验表明本文提出的改进小波阈值去噪算法能够有效地去除噪声,且能够保留大量的图像边缘及细节信息.