基于多小波变换的图像去噪

小波分析是目前国际上最新的时间频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具.小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号.多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.提出了一种新的图像去噪方法,该方法以多小波变换为基础.实验证明,去噪效果良好.     

由单小波构造二元多小波

给出了由单小波构造二元正效多小波的两种方法。方法1从复值小波的角度出发,建立了复值单小波与实值多小波之间的对应关系;方法2从一般的紧支对称单小波出发,构造了多小波的镜像对称共轭正交滤波器,其构造方法简单,易于实现。     

多小波在信号去噪中的应用

利用GHM多小波,采用通用的二变量阈值法,对多小波用于信号去噪中的阈值选取给出了具体的方法,对单小波与多小波的去噪方法进行了比较。通过实验结果可以看出,多小波在信号去噪的效果上明显优于单小波。     

基于多小波的图像去噪技术研究

多小波是小波理论的进一步发展，在实际应用中它可把十分重要的光滑性、紧支性、正交性、对称性等完美的结合起来。鉴于现有多小波去噪方法只谈及去噪思想，没给出具体的实现方法，为此，将多小波变换与单小波去噪方法中的HeurShrink去噪法结合起来，提出了一种切实可行的基于多小波的HeurSure图像去噪方法(muhiwavelet—based image denoising with HeurSure)，简称MDH去噪法。并将D4单小波去噪法中的HeurShrink法与MDH法的去噪效果进行了比较。实验结果表明，MDH法的去噪效果优于D4单小波的HeurShrink法去噪效果。     

一种二维正交多小波的构造方法

提出了由二维正交单小波函数构造二维正交多小波函数的构造方法,二维正交多小渡函数可由所给的二维正交单小波函数的线性组合而成,这种小波函数不是唯一的,只要给出一个二维正交单小波和一个酉矩阵就可以构造一个二维正交多小波．     

多小波自适应阈值降噪在故障诊断中的应用

为了提取淹没在强背景噪声下的微弱故障信息,引入多小波自适应阈值降噪方法实现滚动轴承的信号去噪,并结合包络解调提取故障特征.多小波具有多个尺度函数和小波函数,具备单小波无法同时满足的对称性、正交性、紧支性和高阶消失矩等优良特性,可匹配信号中的不同特征信息.基于轴承外圈点蚀故障的仿真信号,分别利用GHM多小波和Db2小波对其进行降噪处理.通过信噪比的定量分析表明,相比单小波而言,多小波的降噪优势明显.针对滚动轴承的微点蚀实验信号和现场实采集的工程数据,多小波自适应阈值技术比单小波方法具有更好的降噪效果,且更易于提取出滚动轴承的早期故障信息.