一种阈值改进的邻域小波系数法图像去噪

图像去噪是图像处理领域的一个经典话题,也是一个难点问题。基于邻域小波系数收缩的NeighShrink法比经典的VisuShrink法去噪效果要好,但是NeighShrink法在所有的分解层使用次优的通用阈值,致使去噪效果不甚理想。在分析小波系数变化规律的基础上,针对NeighShrink法的不足,提出了一种阈值改进的新方法,该方法具有较好的阈值自适应性。实验表明,该方法正确有效,去噪后的视觉效果得到改善,在客观指标PSNR和MSE上均优于NeighShrink法和经典的VisuShrink法。     

基于系数相关性的小波变换红外图像去噪

提出了一种基于层内邻域相关性的正交小波变换红外图像去噪算法.首先对红外图像进行离散小波变换,分别对各个分解层的高频子带进行处理;考虑到小波系数的层内邻域相关性,通过基于最小均方误差算法的邻域小波系数向量估计小波系数,然后由估计的高频子带小波系数,通过小波反变换得到去噪图像.仿真结果表明,该红外图像去噪算法能有效去除图像噪声,在峰值信噪比和主观视觉质量等方面都有明显改善.     

基于平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪法

为消除图像去噪过程中普遍存在的边缘失真,先利用Canny边缘检测算子提取含噪图像的边缘特征,使边缘图像的像素点和含噪图像的像素点一一对应,将含噪图像中边缘像素点的值设零,再将得到的去掉边缘信息的含噪图像进行二维离散平稳小波变换,对小波系数采用基于邻域的方法进行系数萎缩.该算法充分考虑了平稳小波系数的邻域性质,对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到平滑去噪图像,最后将边缘图像嵌入平滑图像中得到去噪后的图像.该算法能够在去除噪声的同时较好地保护图像的边缘,是一种有效的图像去噪法.     

基于一种新阈值函数的小波医学图像去噪

医学图像去噪是医学图像处理的重要组成环节,小波阈值去噪是信号处理中的一种重要方法.本文在介绍了Donoho小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数,与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数不仅克服了软硬阈值函数的缺点,而且易于计算,具有优越的数学特性和清晰的物理意义,通过调节N(任意正常数)取值可以改变新阈值的趋向,体现了其灵活性.通过实验对结果加以比较分析,证明这种方法应用于医学图像去噪,得到令人满意的结果.     

基于邻域的自适应小波阈值图像去噪

本文在贝叶斯萎缩(BayesShrink)去噪方法的基础上,提出了一种改进的方法,称为邻域贝叶斯萎缩方法NBayes Shrink(Neighboring BayesShrink).在原方法中,每一小波子带仅有一个阈值.改进的方法对每一小波系数基于其邻域进行参数估计,为每一系数得到一个阈值.实验结果表明,该方法比原方法在PSNR与主观视觉效果上得到了明显的改善.     

多层阈值函数下的小波图像去噪

传统的硬软阈值函数在阈值处不连续,容易产生振荡,且估计小波系数与实际小波系数有恒定偏差,存在过扼杀现象。为此,提出一种多层改进型的阈值函数,该函数不仅在阈值处连续,而且估计的小波系数能够渐进实际小波系数。通过加入阈值调节因子,根据采样点长度的不同调节阈值因子,解决固定阈值偏大的问题。实验结果表明,改进后的阈值函数无论在视觉效果上,还是在峰值信噪比和均方误差性能上均优于传统阈值函数。     

先优化后分类改进的小波域图像去噪方法

提出一种先优化后分类改进的小波域图像去噪方法。该方法是对现存NeighShrink去噪方法的改进,用stein的无偏风险估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口;根据邻域阈值的大小,将子带内的每个小波系数划分为“小”系数或“大”系数;对“小”系数直接置零,对“大”系数采用一种具有局部空间强相关性的零均值高斯模型,通过最小均方误差准则得到真实系数的估计。实验结果表明,该方法在峰值信噪比指标上明显优于NeighShrink方法,同时有效地保存了图像的纹理信息,视觉效果较好。     

基于改进阈值函数的小波变换图像去噪算法

针对传统硬阈值函数在阈值处的不连续、软阈值函数中小波系数与小波估计系数之间存在的恒定偏差问题,提出一种基于改进阈值函数的图像去噪算法。该算法结合改进阈值函数的优点,通过设置适当的调整参数动态选取固定阈值,增加调节因子来降低原小波系数和估计小波系数之间的恒定偏差,从而提高重构图像和原图像的逼近程度。改进后的阈值函数在阈值处满足连续性,同时满足函数的渐进性和高阶可导性。仿真结果表明,采用改进后的阈值函数进行图像去噪,视觉效果好,PSNR和SNR都提高了,MSE有所降低,去噪效果得到了优化。     

基于小波阈值的图像去噪算法研究

对基于小波阈值的图像去噪算法研究进行了深入的讨论,详细介绍了几种比较常用的小波阈值去噪算法。对于图像的小波分解和重构,详细介绍了其分解步骤和算法,分析了小波分解过程中层数的选取和小波重构图像的问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数的处理过程以及不同处理方式的去噪原理;对小波变换阈值去噪的不同方法和原理进行了阐述。     

一种基于新的小波阈值函数的图像去噪方法

在分析了硬域值、软域值小波去噪算法存在问题的基础上,提出了一个新的域值函数,该阈值函数在整个定义域内统一定义,表达式简单易于计算,同软阈值函数一样具有连续性,且是高阶可导的,便于进行各种数学处理.与硬软域值去噪方法相比,该改进的新阈值函数通过调节参数来调节阈值化小波系数与原始小波系数之间的恒定偏差以及过渡区内曲线的平滑...     

基于双局部阈值小波收缩的图像去噪算法

提出了一种基于双局部阈值的小波收缩的图像去噪算法。该算法利用小波系数的幅值、空间特性以及对噪声图像的分割,得到两个局部阈值：幅度阈值和空间阈值。利用这两个局部阈值（每个区域阈值不同）对小波系数做相应的“收缩”处理和重构,从而得到一个优质的去噪图像。该算法计算简单速度快,去噪效果明显,优于其他一些去噪算法。     

基于小波阈值去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

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。     

一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

边缘特征是图像最有用的高频信息,因此,在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘特征。为实现这一想法,提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法。该方法在去噪前,先用定位精度高的小尺度LOG算子检测图像的边缘,对检测出的边缘进行均值平滑滤波,以减少边缘图像中的孤立点噪声;进而再对图像边缘和含噪图像分别进行小波分解,根据分解后的小波系数以确定图像的边缘特征和非边缘特征;最后,再对图像边缘对应的小波分解系数进行小阈值处理,而对非边缘的则进行大阈值处理,从而实现了在去噪的同时保留了图像边缘特征的目的。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法可有效地保持图像的边缘信息,去噪效果则优于前者。     

基于小波阈值的非局部均值去噪

非局部均值去噪算法充分利用了图像的全局信息,因此比传统的局部去噪算法有着更好的去噪效果。但是,非局部均值去噪算法计算时间复杂度较高,故利用小波阈值的方法对其进行改进,改进后使用非局部均值处理的数据量大幅减小。实验表明,改进后的算法比非局部均值算法去噪效果基本持平,且运行速度更快。     

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。     

一种基于小波的图像降噪方法

通过对图像的小波变换系数进行阈值操作,可有效降低噪声,但还是保留一些噪声。Wiener滤波是一种线性滤波方法,用小波阈值方法结合Wiener滤波,可进一步对图像噪声进行降噪。实验结果表明小波阈值Wiener滤波方法是一种有效的图像降噪方法,其在图像恢复上和人眼视觉上都优于小波阈值方法。     

基于双变量收缩函数的局域自适应图像去噪

由于图像小波系数存在很大的层间相关性,引入双变量概率分布模型,基于贝叶斯估计理论,得到了相应的非线性阈值函数（双变量收缩函数）;基于层内局域方差估计,利用该收缩函数得到一种局域自适应的图像去噪算法。在实验中,将该算法分别应用到实值离散小波变换域和双树复数小波变换域,并和隐马尔科夫模型的去噪方法做了比较分析。实验表明,复数小波变换的局域自适应收缩图像去噪算法去噪效果最好。     

基于小波变换的图像去噪研究

根据噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数的分布差异,将全局阈值法改进为在不同尺度、不同方向采用不同的阈值进行去噪。该方法与全局软阈值与硬阈值相比,有更好的视觉效果。通过比较去噪图像的峰值信噪比和均方根误差的数据可以看出,此法较全局软、硬阈值法有更好的去噪效果。     

基于小波阈值收缩消噪的浮点数编码遗传算法研究

浮点数编码具有精度高、便于高维大空间搜索的优点,在函数优化和约束优化领域明显有效于其他编码。但浮点数编码遗传算法在运行环境中产生的噪音对算法性能的影响并未引起人们的重视。传统的浮点数编码遗传算法采用的是有界随机变异,不能消除噪音对算法性能的影响。提出了基于小波阈值收缩消噪的浮点数编码遗传算法,建立滤波器,采用不同的阈值消噪取代变异操作,并进行了实验。该研究和实验结果表明,这种方法理论上是可靠的,方法上是可行的,选择适当的阈值,可明显提高算法的全局最优解精度,具有较高的稳定性。