二进小波变换的图像去噪

由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,基于二进小波变换的图像去噪效果会好于基于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,该文提出了DWID方法,将基于小波级数的图像去噪方法推广到基于二进小波变换的图像去噪,比较了DWID同基于小波级数去噪效果。实验表明,DWID比小波级数去噪效果有明显改善。     

一种新的基于小波变换的医学图像去噪方法

对医学图像进行去噪可以提高医学图像的信息利用率,小波变换是目前最新的时频分析工具,是图像去噪的强有力处理工具。本文提出了一种改进的基于小波变换尺度间相关性的去噪方法,实验证明,该去噪方法能有效去除医学图像中的噪声。     

一种基于M带小波变换的多幅图像去噪算法

基于小波的图像去噪算法是目前图像去噪研究的一个热点。大多数的研究考虑的都是单幅图像样本的情况,在基于图像的多幅含不同均匀噪声拷贝的两带小波去噪方法的基础上,把多幅含噪图像拷贝的两带小波去噪方法推广到了M带,提出了一种基于M带小波变换的多幅图像去噪方法。实验结果表明该方法的去噪效果要优于相同条件下的两带小波的去噪效果。     

基于分水岭的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于分水岭的提升小波图像去噪方法,先用分水岭分割方法检测出图像的分水岭脊线,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对原图像提取梯度幅度图像;对梯度图像平滑后进行分水岭变换;图像合并。实验结果表明,该方法不但可以保持图像的重要信息,而且能够提高去噪后图像的信噪比。     

基于分水岭的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于分水岭的提升小波图像去噪方法,先用分水岭分割方法检测出图像的分水岭脊线,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征.其去噪步骤是:对噪声污染图像进行提升小波去噪;对原图像提取梯度幅度图像;对梯度图像平滑后进行分水岭变换;图像合并.实验结果表明,该方法不但可以保持图像的重要信息,而且能够提高去噪后图像的信噪比.     

基于Matlab的图像去噪算法的研究与实现

简要介绍了Matlab软件,以及中值滤波和小波变换等图像去噪方法,并用这些方法对指尖图像进行去噪,根据实验结果比较了各去噪方法的优劣。     

图像小波阈值去噪方法研究

该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。     

图像小波阈值去噪方法研究

该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。     

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。     

一种改进的二进小波变换图像去噪方法

本文在分析图像噪声消除与细节保持相矛盾的基础上，提出了一种改进的二进小波变换图像去噪方法。首先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出图像的边缘；然后用二进小波变换去噪方法进行全局闯值去噪；最后将边缘图像嵌入到二进小波去噪后图像。实验结果表明，该方法不仅能够滤除图像的噪声，而且能够保持图像的边缘信息。     

一种基于形态学的小波阈值去噪方法

如何选取阈值是小波图像去噪的关键,在图像去噪的同时,还应尽量保留图像的边缘信息,基于这一思想,提出了一种基于形态学的小波去噪算法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理,并结合半-软阈值去噪技术。实验表明,该算法在去噪的同时,很好地保留了图像的边缘信息。     

基于小波变换的图像去噪研究

鉴于传统的去噪方法难于在时频域得到很好的兼顾,提出一种基于小波变换的去噪方法.通过对图像实施二维离散小波变换,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理.Matlab仿真试验表明,具有很好的效果.     

基于小波的JPEG2000图像压缩及消噪

阐述了JPEG2000图像压缩的实现过程，对其中的关键技术做了详细描述，并给出了在噪声环境下的试验结果。针对此过程，提出了一种基于小渡的消噪：采用二次平方损失函数，通过对待分析图像进行小波变换，在小渡变换域中，把小波系数进行闻值处理，即增强图像的小波系数，减弱或去除噪声的系数。计算机模拟实验结果表明：该方法能有效地消除噪声。     

基于小波变换的图像去噪优化算法

提出了一种基于小波变换的图像去噪优化算法。先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再利用广义交叉确认原理求出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。该算法能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,提高了信噪比。     

基于粒子群优化算法的图像小波阈值去噪研究

将粒子群优化算法应用于图像小波阈值去噪,从理论上分析了小波去噪基本原理,并采用PSO的算法求小波变换各子带的最优阈值,讨论了粒子数目、噪声大小、小波基的选择对本算法效果的影响。实验结果表明,与普通小波阈值去噪方法相比,该算法能获得较好的图像效果,提高信噪比。     

一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法

小波变换在分析二维图像中曲线或者直线边缘特征方面存在明显不足,用于红外图像去噪中没有较好的逼近精度和稀疏表达能力。为解决上述问题,提出一种基于Curvelet变换的阈值改进算法,即采用软硬阈值结合的方式,形成新的阈值函数。通过对可见光和红外图像进行仿真实验。结果表明,该方法与正交小波去噪以及软硬阈值去噪算法相比,在去噪和保持边缘的同时,取得了较好的红外视觉效果,并且峰值信噪比PSNR也得到一定的提高。     

一种基于形态学的小波自适应去噪算法

针对常规的去噪算法会引起图像边缘模糊,而在保留和增强图像边缘时又会影响图像的去噪效果的缺陷,提出了一种基于形态学的小波自适应去噪算法,利用多种结构元复合形态滤波器对噪声图像预处理,然后对处理后的图像采用小波自适应阈值进行二次滤波去噪,最后对图像进行重构得到去噪后的图像.实验表明,该算法能对受不同程度、类型的噪声污染的图像进行有效地的处理,并且在去噪时能保持更多的图像边缘.     

一种基于小波分析的SAR图像增强去噪方法

提出了一种基于小波分析的SAR图像增强去噪声方法。该方法首先对被噪声污染的SAR图像进行小波变换，然后在小波域内对该图像进行平滑滤波，最后实现了一个SAR图像增强去噪处理系统。由处理结果可以看出，本方法在对SAR图像直接进行平滑滤波的应用中取得了较好的结果，为进一步图像分割、边缘提取奠定了一个较好的基础。     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.