基于双树复数小波变换的切屑图像阈值去噪

由于在金属切削加工时通过CCD相机采集的切屑图像含有大量噪声，因此如何有效地去除噪声，获取切屑边缘信息是分析切屑形态参数，实现切屑控制的关键。目前小波变换图像去噪效果较好，而复数离散小波变换比实数小波变换具有更多优势，如：平移不变性、方向性等。并可提高图像的去噪能力。为了提高切屑图像的去噪能力，提出了一种采用双树复数小波变换进行切屑图像去噪的方法，即在原信号(噪声标准方差)未知情况下，采用GCV准则选取去噪阈值，双树复数小波变换进行去噪。典型图像与切屑图像去噪结果显示，该方法能有效地提高金属切削加工过程中切屑图像的噪声去除及屑形边缘检测的能力。     

数字全息再现图像散斑噪声消除新方法

为了消除数字全息再现像中存在的相干散斑噪声,在去除噪声并保留图像细节的基础上,提出了基于小波变换的边缘保持散斑噪声去噪方法;通过分析小波变换模极大值边缘检测和基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪方法的原理,提出并应用了一种数字全息再现像散斑噪声去噪方法,利用小波模极大值方法获得边缘图像,通过基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪,去噪后的图像与边缘图像合并后得到最终再现图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

基于小波模极大值和Neyman-Pearson准则阈值的图像去噪

首先给出了2维噪声的小波变换特性,分析图像小波变换模的极大值与小波分解级数j和李氏指数之间的关系,指出如何确定和保护图像的边缘;接着阐述了基于软、硬阈值的图像正交小波变换去噪法,然后提出一种基于Neym an-Pearson准则的小波阈值的确定,从而又提出了一种基于小波模极大值和Neym an-Pearson准则阈值的图像去噪方法,解决了图像去噪和保护图像边缘这个“两难”问题。针对期望图像叠加了不规则噪声的假设,对几种去噪方法做了定性比较,并给出了去噪性能的定量分析,仿真结果表明,此方法能提高去噪后图像的信噪比,使评价原图像与去噪后的图像近似程度的方差和相对熵为最小,同时能很好地保留原始图像的边缘信息。     

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Contourlet变换阈值选取的算法研究

针对CT图像在生成或传输时容易受到噪声影响这一难题,提出了基于Contourlet变换结合PCA阈值的去噪方法。 首先,对噪声图像进行Contourlet变换。然后,对DFB方向滤波后得到的Contourlet系数进行PCA阈值及硬阈值函数去噪。最后,对去噪后的Contourlet系数进行Contourlet逆变换,得到去噪图像。通过对图像添加噪声并与Contourlet结合六种不同阈值去噪方法进行对比,采用PSNR评估去噪优劣。结果表明：贝叶斯阈值方法PSNR值最高PSNR=94.88 dB,然后是PCA阈值PSNR=83.02 dB,最后依次是配套改进阈值PSNR=73.97 dB、3σ阈值PSNR=73.27 dB、统一阈值PSNR=72.33 dB、通用阈值PSNR=71.50 dB。PCA阈值去噪结果整体平滑性较好,视觉效果较好;贝叶斯阈值去噪结果整体平滑性较差,视觉效果不佳。通过将Contourlet 变换框架取代传统小波变换框架并结合PCA 阈值应用在图像去噪中,不仅信噪比有所提高,而且图像视觉效果也明显改善。     

基于改进遗传算法的图像小波阈值去噪研究

论文提出了一种基于改进遗传算法的图像小波阈值去噪方法。从理论上分析了小波阈值去噪的原理,并采用改进遗传算法来求小波变换各子带的最优阈值,计算时无需噪声方差等先验信息;通过综合交叉和随机变异,避免了人为确定交叉率和变异率,从而使算法更加稳健,在提高搜索效率的同时减少陷入局部最优的机会。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法能较好地改善去噪后图像的视觉效果,提高峰值信噪比。     

一种能保留图像边缘信息的去噪新方法

图像处理的目标是消除噪声的同时能保留图像所固有的信息.针对保留边缘信息有效去噪问题,提出了双密度双树复数小波变换的图像去噪方法,该方法综合了双密度小波、双树小波和复数小波的优点,具有更好的方向性,将双树复数小波的6个方向,提高到12个方向,并采用了自适应软阈值对小波变换的系数进行处理,消除图像干扰噪声.本文对加噪图像进行去噪仿真试验,并进一步进行边缘检测,仿真试验结果表明,该方法能有效消除图像噪声并保留图像原有边缘信息,与双密度双树小波相比,去噪效果明显改善,均方误差减小了2.4%.     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。     

基于小波变换的图像去噪算法的实现

图像的有效去噪是图像信息预处理的关键步骤,该文描述了利用正交小波变换和软阈值方法对数字图像的去噪的实现算法。它主要包含正交小波变换、阈值去噪与小波反变换部分,其中,正交小波反变换是指对包含噪声的数字图像进行正交小波变换,得到小波系数;阈值处理是指对小波系数进行软阈值处理,去除噪声;正交小波反变换是指对去噪后的小波系数进行正交小波反变换,得到去噪图像。此外,为了减少图像边缘失真,进行了滤波处理。     

复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合图像降噪

提出了一种基于复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合（CGSM）模型的图像去噪方法．指出Curvelet 变换重构图像存在“划痕”和“嵌入污点”的主要原因是Curvelet 变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和 改进的Radon 变换分别代替原Curvelet 变换中的实小波变换和Radon 变换．构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet 变换．本文同时把高斯尺度混合（GSM）模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉 能力的复数GSM 模型,并在复数Curvelet 变换域,采用贝叶斯最小平方（BLS）估计器对CGSM 模型下含噪复系数 进行有效估计,从而实现降噪．实验结果表明,无论是用PSNR 指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能 均好于传统Curvelet 去噪、Curvelet 域HMT 去噪和小波域BLS-GSM 去噪．本文方法在有效去噪的同时,具有很好 的图像边缘和细节保护能力．     

基于双树复小波变换的图像增强方法

在图像增强处理中,传统的图像增强方法例如直方图均衡、小波系数增强等等,虽然取得了较好的图像增强效果,但在增强图像的同时也将噪声放大了.本文针对这一问题,提出了一种基于二维双树复小波变换的图像增强方法,因其具有良好的多方向性信息捕捉能力,克服了传统二维小波变换缺乏方向性的缺点.增强算法将系数分为强边缘、弱边缘和噪声点三类...     

基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性，提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用Adhoc算法求出信号的模极大值，再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域，从而得到信号的小波系数，然后逆变换得到信号。实例分析表明：该算法能有效消除噪声，与交替投影模极大值算法相比，该算法在原理上更简单，程序实现更容易，去噪速度更快，能满足在线监测的要求。     

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.     

多变换域马尔可夫树图像去噪算法*

针对图像去噪时单一变换方法的不足,提出了一种新的基于Contourlet变换和小波变换的多变换分级图像降噪算法。根据Wavelet变换和Contourlet变换系数对图像中不同频带信号的稀疏表示特点,利用隐马尔可夫树（HMT）模型可以描述相邻尺度变换域系数的互相关性。首先使用小波域HMT方法进行第一级降噪,然后将其作为先验估计,利用Contourlet变换进行迭代阈值降噪。通过与几种传统的小波域HMT和Contourlet域HMT去噪算法相比,本算法改善了去噪图像的可视性并使PSNR值有所提高。     

Fusion of multimodal medical images using Daubechies complex wavelet transform – A multiresolution approach

Multimodal medical image fusion is an important task for the retrieval of complementary information from medical images. Shift sensitivity, lack of phase information and poor directionality of real valued wavelet transforms motivated us to use complex wavelet transform for fusion. We have used Daubechies complex wavelet transform (DCxWT) for image fusion which is approximately shift invariant and provides phase information. In the present work, we have proposed a new multimodal medical image fusion using DCxWT at multiple levels which is based on multiresolution principle. The proposed method fuses the complex wavelet coefficients of source images using maximum selection rule. Experiments have been performed over three different sets of multimodal medical images. The proposed fusion method is visually and quantitatively compared with wavelet domain (Dual tree complex wavelet transform (DTCWT), Lifting wavelet transform (LWT), Multiwavelet transform (MWT), Stationary wavelet transform (SWT)) and spatial domain (Principal component analysis (PCA), linear and sharp) image fusion methods. The proposed method is further compared with Contourlet transform (CT) and Nonsubsampled contourlet transform (NSCT) based image fusion methods. For comparison of the proposed method, we have used five fusion metrics, namely entropy, edge strength, standard deviation, fusion factor and fusion symmetry. Comparison results prove that performance of the proposed fusion method is better than any of the above existing fusion methods. Robustness of the proposed method is tested against Gaussian, salt & pepper and speckle noise and the plots of fusion metrics for different noise cases established the superiority of the proposed fusion method.     

基于二阶导数算子与小波变换的图像去噪

二阶导数算子噪声定位的图像去噪法对椒盐噪声有很强的去噪能力,但对高斯噪声去噪效果较差,基于小波变换的图像去噪法能有效去除高斯噪声,但几乎不能去除椒盐噪声。针对上述问题,采用二阶导数算子降噪与小波变换去噪相结合的方法对图像去噪,利用2种方法进行优势互补,能较好地去除椒盐、高斯噪声和椒盐-高斯混合噪声,降低选择阈值的难度,有利于提高图像去噪精度。实验结果表明,该算法是有效可行的。     

改进的Contourlet变换的图像去噪算法

为了更有效地去除图像中的噪声,提出一种基于Contourlet变换的新阈值与改进阈值函数的图像去噪方法。新阈值考虑了图像经Contourlet变换后在低尺度子带和高尺度子带的去噪特性,较好地克服通用阈值的不足;改进阈值函数对阈值处理的Contourlet变换的高频细节系数分为上频、中频和下频,并进行相应的处理,较好地弥补各阈值函数的缺陷。实验结果表明,与通用阈值相比,新阈值能更有效地去除图像中的噪声,获得更高的峰值信噪比(PSNR),结合改进阈值函数后,图像的边缘细节得到更好的保护,视觉效果更好。     

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。