基于BayesShrink软阈值的Bandelet域SAR图像去噪

合成孔径雷达(SAR)图像产生的相干斑噪声是一种乘性噪声,严重影响SAR图像的质量.本文提出一种新的极化SAR图像的去噪方法,该方法对极化SAR图像进行自适应Bandelets阈值方法,阈值采用BayesShrink软阈值方法,将其应用于自适应Bandelets系数.通过实验对比,证实此法与小波阈值去噪相比,能够更好地...     

无边界效应D小波软阈值法去除肉品图像斑点噪声

肉品图像中的斑点噪声与肌内脂肪的颜色特征相似,要准确提取肌内脂肪,就必须先对斑点噪声进行滤除。在小波软阈值法滤除SAR图像中的斑点噪声算法基础上,结合肉品图像的特点进行了改进。首先,使用由耿则勋提出的算法,在小波分解时对左右边界进行处理,重构时外推值为0,对离散小波变换的边界效应进行处理,精确重建图像,消除小波变换的边界效应。选择了D8小波,3级分解后,在不同的阈值下进行了实验。结果表明:阈值的选取影响去噪效果,但在所有参数都相同时,改进算法消除边界效应的同时,在斑点指数和方法噪声两个客观评价指标均优于其他几种边界延拓方式,图像失真最小。     

方向小波域的选择性阈值SAR图像去噪

SAR图像去噪一直是SAR图像处理中一个具有特殊意义的研究课题。噪声抑制的关键是解决图像平滑与保持纹理之间的矛盾。提出了一种基于方向小波的选择性阈值SAR图像去噪算法。该算法利用方向小波的多方向框架对图像作12个方向的分解和变换。针对方向小波分解图像所产生的系数序列长度不同的特点,利用白噪声的置信区间,将不同长度的系数分成3组,对中间长度的系数序列采用统一阈值,对其他长度序列采用白噪声置信区间阈值处理。为了更好地保持图像细节信息,将每一尺度高频系数的方差中值作为噪声方差估计值。利用真实的SAR图像进行去噪试验,与几种经典的空域滤波和小波软阈值算法进行比较结果表明,该算法在平滑图像的同时更好地保持了图像本身的纹理信息,图像的视觉效果优于其他算法,等效视数和边缘保持指数分别提高了97和0.15。     

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.     

基于改进小波阈值函数的指纹图像去噪

针对指纹图像的特点,在分析了传统的软、硬阈值函数去噪原理的基础上,提出了一种新的小波阈值函数。新阈值函数克服了软、硬阈值函数存在的不足。通过选择不同的参数,可适应不同的图像。仿真实验表明,新阈值函数较传统阈值函数具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比（PSNR）。     

基于贝叶斯阈值的小波域图像去噪研究

根据噪声能量在经小波变换后不同尺度不同方向上的高频系数的分布差异,利用贝叶斯阈值公式计算出不同尺度不同方向上的阈值,针对传统的软、硬阈值函数的缺点,采用一种改进的阈值函数进行去噪。该方法在视觉效果、峰值信噪比上均优于两种传统的阈值去噪方法。     

一种新的小波半软阈值图像去噪方法

在小波半软阈值图像去噪方法基础上,提出了一种基于自适应局部相关系数的新方法。该方法在软阈值法和硬阈值法之间有很好的折衷,通过加入局部相关系数,使其在各种小波变换中均能增强子带内小波系数的相关性。在阈值选取中选用了基于Bayes风险估计的自适应阈值和具有统计意义上的阈值方法,获得了小波系数不同子带不同方向的最优估计。实验结果显示,该方法去噪效果显著,同时能够改善小波变换所造成的图像视觉失真和边缘振荡效应,更好地保留了图像边缘和细节纹理特征。该方法可通过调节局部相关系数控制图像去噪程度和效果,能满足不同需求,具有很高的实用价值。     

基于小波变换的SAR图像去噪方法研究及应用

本文探讨在小波频域内进行SAR斑点噪声分析的特点和优势,分析比较小波频域斑点噪声滤除的若干种方法,结合前人阈值优化、边缘检测的思想和边缘方向特征提出一种新的斑点噪声滤除方法。实验表明所研究的噪声滤除方法,同各种空间域滤波方法和已有的小波频域方法比较,在噪声滤除和信息保留两方面的综合效果有明显提高,具有一定的应用价值。     

图像去噪的小波阈值法研究

介绍了小波去噪的基本理论以及小波阈值法去噪的原理。小波阈值法去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。阈值的设置主要分为全局阈值法和局部阈值法。归纳了阈值的设置方法,并针对图像去噪进行了仿真实验,将一幅混有不同噪声的图像分别采用全局阈值和局部阈值去噪。实验得出局部阈值优于全局阈值的结论。     

基于小波阈值的图像去噪

研究了图像优化问题,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噪声并较好的保留图像细节信息,选取合适的小波阈值去噪法。比较了小波软、硬阈值去噪法与基于SURE阈值去噪法,选取较佳的图像去噪法。在Matlab上仿真结果表明,基于SURE阈值去噪法有效提高了图像去除噪声能力,保留较好的图像细节。     

基于小波变换和PCA的SAR图像相干斑抑制

提出一种SAR图像相干斑噪声抑制新的滤波方法。该方法利用小波变换结合主分量分析(PCA)对SAR图像进行去噪。小波变换可以很好地保持边缘细节信息,主分量分析(PCA)能从混合信号中提取出主分量即信号的主要特征,将小波变换结合PCA用于图像处理,能在有效消除噪声的同时保持边缘信息。与Kirsch模板加权平滑滤波和结合小波变换的Kirsch模板加权平滑滤波去噪方法进行比较,实验结果表明,该方法具有良好的抑制相干斑噪声效果和较强的边缘保持能力。     

一种基于小波阈值去噪的改进方法

小波理论是一新兴的信号处理理论。它在时间和频率上都有很好的局部性：分析低频信号时，其时间窗很大；分析高频信号时，其时间窗较小。小波理论已成为信号去噪处理中的一种重要的工具。基于传统的阈值去噪方法，在分析研究了它们的优缺点之后．本着改进滤波效果，提高去噪质量的目的，提出了一种改进方法。该改进方法克服了传统阈值去噪方法的缺陷。并适用于进一步的自适应滤渡的需求．仿真实验证实了该改进方法的有效性和优越性。     

一种基于小波阈值去噪的改进方法

小波理论是一新兴的信号处理理论,它在时间和频率上都有很好的局部性:分析低频信号时,其时间窗很大;分析高频信号时,其时间窗较小。小波理论已成为信号去噪处理中的一种重要的工具。基于传统的阈值去噪方法,在分析研究了它们的优缺点之后,本着改进滤波效果,提高去噪质量的目的,提出了一种改进方法。该改进方法克服了传统阈值去噪方法的缺陷,并适用于进一步的自适应滤波的需求,仿真实验证实了该改进方法的有效性和优越性。     

利用小波分析进行图像去噪

数字图像在产生过程中,由于数字化设备等原因经常会受到噪音污染。因此,对于数字图像应该对其进行去噪音处理。传统的去噪音方法有自身的缺陷,现提出了基于小波变换的图像去噪音方法,该方法通过对图像进行二维小波变换,将图像投影到小波变换域中,对其变换系数进行阈值处理,从而达到对噪声的平滑,最后再进行逆小波变换,得到经过去噪的数字图像。实验证明具有很好的效果。     

基于小波分析与方向模板的SAR图像融合技术研究*

提出基于小波分析和方向模板的SAR图像融合算法,给出了在两种不同应用环境下的算法.仿真数据表明该方法是一种实用的、非常有效的SAR图像融合算法.     

基于非线性软阈值化的小波图像压缩方法

针对传统硬阈值和软阈值化过程中因信号锐变导致图像质量变差的问题,本文对小波压缩中的软阈值算法进行了改进,提出了非线性软阈值压缩算法,使得图像压缩质量有了较大提高。     

一种改进的SAR图像LEE滤波算法

针对SAR图像相干斑滤波中存在的降低相干斑与有效保持细节信息这一矛盾,研究了常用空域滤波算法,在此基础上,将中值滤波与增强LEE滤波相结合,改进了LEE滤波算法,该方法能够在滤除相干斑的同时很好地保持图像的边缘及细节纹理信息。     

基于小波变换的SAR图像斑点噪声降噪研究

SAR图像上周期性出现斑点噪声,影响图像的解译。小波变换具有多分辨分析特点。在分析SAR斑点噪声模型的基础上．利用小波变换方法对SAR图像斑点噪声进行抑制,同时给出噪声去除性能评价。实验结果表明,小波变换方法具有较好的斑点噪声去除性能。     

基于改进小波包阈值的GIS局部放电信号降噪方法研究

特高频法是GIS设备在状态检测中最常用的方法之一,但在应用过程中传感器所采集的特高频信号通常会携带较多噪声,会干扰检测的准备性,因此对信号进行有效的噪声抑制是局部放电检测的关键技术。本文基于小波包去噪理论,提出了一种综合考虑平滑度和边缘特征的改进阈值函数,以实现对GIS局部放电特高频模拟信号的降噪。通过信噪比（SNR）、均方误差（MSE）和波形相似数（NCC）三种参数对方法的去噪效果进行评估,结果表明,改进小波包阈值的信号降噪方法具有良好的噪声抑制功能,应用后可提高GIS局部放电采集信号的初始数据质量。