小波分析理论与图像降噪处理

简要介绍了小波分析基本理论中的小波变换和小波包变换,重点论述了小波分析在图像降噪处理中的应用及其算法流程。在此基础上,利用Matlab R2007进行了图像去噪仿真测试,并对仿真结果进行了分析。结果表明,利用小波分析理论进行图像降噪处理,能够取得较好的降噪效果。     

基于MATLAB及小波变换的遥感图像处理与分析

利用Matlab图形处理工具,通过实例介绍了对遥感图像的处理与分析算法,并基于离散小波变换的二维小波分析,结合Matlab小波变换工具对遥感图像进行进一步压缩。研究得出的结果对于遥感图像的处理与分析工作提供了有力的理论基础和实际价值。     

小波域图像降噪概述

小波域图像降噪是图像处理中一个引人注目的研究方向，为了使人们对小波域图像降噪有一概括了解，在对小波域图像降噪相关文献进行分析和理解的前提下，首先给出了小波变换的特性，同时阐述了小波去噪的最优准则和对图像进行小波变换时小波基的选取原则，然后评述了用于图像降噪的方法，并分析了利用小波系数建模的常用方法，最后探讨了小波域图像降噪的发展方向。     

小波变换在遥感图像处理中的应用综述

给出了小波变换的基本性质;综述了小波变换在遥感图像处理中的主要应用,特别是在图像数据压缩、纹理和边缘分析、图像插值处理和多卫星数据融合等方面的作用。从而认为小波理论在遥感图像处理领域有着广泛的应用前景。     

小波变换在身份证图像降噪中的应用研究

针对非理想身份证图像中存在的斑点噪声,利用小波变换降噪的特点,将身份证图像进行小波分解,然后分别采用硬阈值、软阈值和小波指数函数三种方法进行降噪处理。结果表明小波指数方法是较优降噪方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。     

基于变换域和噪声估计的路面图像去噪研究

针对不考虑噪声的统计分布,仅使用傅里叶变换或小波变换对图像进行降噪处理会带来图像的失真（扭曲）的问题,提出基于变换域和噪声估计的图像去噪方法。算法根据傅里叶变换和小波变换对图像的有效表示侧重点不同,以及图像噪声在不同变换域下的统计特性,提出先将图像进行傅里叶变换,根据噪声的统计特性构造传递函数H,使用Wiener滤波器进行降噪处理,得到一次降噪图像;再对图像再进行小波变换,根据噪声在小波的各尺度下,以及同一尺度下的不同特性,分别采用软门限降噪法和MMSE准则的降噪方法,得到二次降噪图像。仿真实验证实,该算法能有效提高降噪效果,降噪后的图像不失真,包含噪声少。     

基于凸集投影法和复数小波包域的遥感图像上采样研究

造成遥感图像降质的因素很多,包括大气影响、光学模糊、相对运动、传感器因素和下采样等.文中针对遥感图像的特点,改进通常用于多帧图像超分辨率技术中的凸集投影法,应用于单帧遥感图像的上采样,然后对其输出结果使用贝叶斯方法进行调制传递函数(MTF)的自适应估计,并在复数小波包变换域中做进一步的去模糊和降噪处理,从而实现单帧遥感...     

基于小波变换星地同步数据处理技术研究

阐述了星地授时同步原理和小波变换理论,分析了小波基的选取准则以及阈值,阈值函数的选取方法。将小波变换理论应用于星地同步数据的处理上,在matlab的平台上对星地同步数据进行降噪仿真处理,分别采用haar小波、db6小波、db10小波和sym6小波对星地授时同步数据进行降噪处理。实验结果表明,小波变换方法实现了对授时同步数据的有效降噪,将授时同步精度提升至10纳秒以内,是一种可靠的分析方法,为星地同步数据降噪方法提供了一定的参考价值。     

混合均值平滑雷达图像降噪方法研究

降噪方法是无人机雷达图像识别中较重要的一步,本文首先阐述了为什么要降噪和相干斑产生的机理,然后对无人机雷达图像进行取对数处理,把乘性噪声变为加性噪声,然后通过平稳小波变换对经过取对数的图像进行分解,再对细节像进行独立分量分析,同时计算出相干斑噪声指数,对指数小的分量进行均值平滑处理,最后使用平稳小波变换变换进行重构,得到降噪后的雷达图像。     

小波变换降噪处理及其Matlab实现

针对在信号检测中经常存在的噪声污染问题,本文利用小波变换进行降噪处理.分析了小波变换降噪的理论依据、降噪处理程序以及阀值的选择,并在Matlab软件中进行了信号降噪的模拟仿真实验.分析结果证明了小波变换良好的降噪效果.     

基于小波的图像去噪及压缩

介绍了基于小波的图像降噪和压缩的原理及特点.阐述了基于小波变换的图像降噪和压缩方法,并使用小波包对图像进行降噪和压缩,并通过计算机实验证明小波方法能基本消除蚊式噪声,且经过小波包变换编解码的图像在实现高压缩率的情况下能够保证很好的图像质量,具有较好的视觉效果.     

基于小波的图像去噪及压缩

介绍了基于小波的图像降噪和压缩的原理及特点。阐述了基于小波变换的图像降噪和压缩方法,并使用小波包对图像进行降噪和压缩,并通过计算机实验证明小波方法能基本消除蚊式噪声,且经过小波包变换编解码的图像在实现高压缩率的情况下能够保证很好的图像质量,具有较好的视觉效果。     

基于高密度离散小波变换的改进图像降噪方法

为进一步提高图像质量,提出一种基于高密度离散小波变换的改进图像降噪方法。给出二维高密度离散小波变换的分解与重构快速算法,通过该算法对图像进行多尺度分解,利用相邻尺度小波系数相关性对各层小波系数进行双变量收缩阈值处理,重构降噪后的图像。实验结果表明,与其他常用小波降噪方法相比,该方法能进一步提高图像降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节。     

小波域音频信号降噪研究

音频降噪是音频处理前期的必要步骤,小波域降噪是其中一个重要的研究方向,为了使人们对小波域音频降噪有概括了解,在对小波域音频降噪相关文献进行分析和理解的前提下,首先介绍了小波变换及其特性,同时阐述了小波降噪的最优选取和处理准则,及对音频进行小波变换时小波基的选取原则;然后评述了用于音频降噪的阈值,多小波、小波包、模极大值和尺度相关法等5类方法及各自的发展;接着介绍在前人基础上,提出新的基于模极大值和尺度理论的降噪算法;最后探讨了小波域音频降噪的发展方向。     

平移不变小波变换在图象降噪中的应用研究

文中主要研究平移不变小波变换在图象降噪中的应用。标准的正交小波降噪方法是通过对图象的小波变换系数进行阈值操作来降低图象噪声,但它的结果中会出现诸如吉布斯现象之类的情况。为消除此类影响,文中将平移不变小波变换的概念引入到小波图像降噪应用中。文中讨论了这种降噪技术的理论基础和技术细节,给出了实际图象的应用结果,实验结果显示这种方法在性能上优于标准正交小波降噪方法。     

一种新的基于小波变换的边缘检测算法

应用小波变换理论对图像进行平滑降噪处理,对降噪图像进行多级小波分解,从而获取多分辨率图像。对小波分解的各级小波系数求其局部模极大值,从而得到不同分辨率下的图像边缘,合并不同分辨率下的图像边缘得到一个组合边缘,细化图像边缘。实验证明。这种方法对有噪声污染的图像进行边缘检测效果好于LoG、Sobel、Canny等经典的边缘检测方法。     

一种改进的小波域维纳滤波的图像降噪算法研究

针对小波域维纳滤波图像降噪存在计算速度慢和降噪效果较差,本文提出一种改进的小波域维纳滤波算法,将阈值化处理引入小波域维纳滤波,通过阈值化处理小波变换后的系数来提高降噪效果。依据改进算法的具体过程和算法步骤,运用MATLAB进行算法仿真,仿真结果表明,改进的小波域维纳滤波算法进行图像降噪可以有效地提高图像的信噪比,降噪效果良好,同时计算速度较快,节约时间。     

基于小波变换的方向滤波

1.引言噪声是信号中任何不期望的成份,它的存在可能模糊图像的一些重要特征。因此,降噪和增强是图像处理中的一个重要问题。近年来,基于小波变换的图像降噪方法因其突出的优点而引起了人们的关注。在小波变换域内,可以单独考察不同尺度、不同子带、不同方向的分解信号;经过小波变换后,空域中的局部特性仍然能保留下来,许多空域图像增强技术仍然能够很好地应用。 Mallet和Zhong较早利用了小波变换系数的局部最大值来分析图像中的奇异点;Donoho和John-stone提出了基于小波系数的非线性收缩三步降噪法;另一些研究者利用基于小波的多尺度边界集合,通过直接或间接放大边界集合中的系数来突出图像边     

基于遥感图像压缩的最佳小波分解层数研究

分析遥感图像特点及小波基的性质,选取D9/7和D5/3小波基进行遥感图像小波变换,采用分层树集合分裂算法(SPIHT)进行遥感图像压缩,并从信息熵的角度分析不同分解层数对图像压缩效果的影响.通过实验,得到了遥感图像压缩小波变换的最佳分解层数.     

基于小波变换的图像降噪技术

小坡变换在图像处理中有着重要的应用,在基于小波的图像降噪处理算法中,常常存在着对图像信息的过分滤除和对噪声信息的欠滤出,而使得对图像降噪后不仅没有提高信噪比反而使其降低了,这就不利于对图像进行分析观察。究其原因主要是由于阈值选取和处理方法不恰当引起的。在小波空间Donoho闺值算法的基础上,结合Birge—Massart策略得出的多层阂值图像降噪处理算法,从而达到较好的保留图像的细节有用信息、降低噪声的目的,仿真实验表明对一般受低噪声干扰的图像做降噪处理时,效果较好。