基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法

边缘特征是图象最为有用的高频信息，因此，在图象去噪的同时，尽量保留图象的边缘特征，应是图象去噪首要顾及的问题。基于这一思想，提出了基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法。该方法在去噪之前，先通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图象的边缘特征，这些小波系数将不受阈值去噪的影响，因此，可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值，而不必担心损害图象的边缘特征。理论分析和实验结果都表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保持图象的边缘信息，而且能提高去噪后图象的峰值信噪比1-2dB。要做到既去除图象噪声，又不模糊图象边缘特征是很困难的。该方法把去噪和边缘检测结合起来，在一定程度上解决了这种两难的问题。     

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。     

一种改进的小波阈值去噪方法

为了改进滤波效果。提高去噪质量，在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值去噪方法的基础上，提出了一种改进方法。小波阈值去噪的关键是阈值函数的构造和阈值的选取，该方法融合了软阈值和硬阈值去噪方法的不同特点，在阈值函数中引入参数，通过调整参数以获得较优的小渡系数的阈值估计，使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间，有效克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。仿真结果表明：该方法在去噪的同时减少了信息的损失，信噪比、均方根误差等性能指标。较软阈值和硬闽值方法均有明显提高。     

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。     

基于小波变换的图像阈值去噪的改进方法

基于Donoho提出的传统的阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,并应用于图像的去噪.与Donoho的软阈值和硬阈值函数相比,这种新的阈值函数有更多的优点:可以实现能量自适应去噪;能够保存图像的边缘信息;函数的表达式简单,避免了硬阈值函数的不连续性;相比软阈值和硬阈值函数,新阈值函数更灵活.仿真结果表明,改进后的方法应用于图像去噪,无论是视觉效果还是信噪比都有了改善.     

生产过程中的小波阈值信号去噪方法

在工业生产过程中,由于设备所收集到的混合信号中包含大量的背景噪声信号,而这些背景噪声信号会影响到异响有用信号的提取。因此,为对收集的信号进行消噪,提出了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,结合硬阈值和软阈值方法各自的特点,采用了几种改进的方案,分别是多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法。最后给出了数值试验,结果说明,改进的小波阈值方法都得到了较好的去噪效果,为工业生产过程优化信号提取提供了依据。     

一种基于新的阈值函数的小波去噪方法

在D.L.Donoho提出的小波阈值去噪方法的基础上，提出了一种新的阈值函数。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点，而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差；同时新函数不需要进行参数选择。仿真结果显示，该阈值函数较其他阈值函数具有明显的优越性。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

小波变换在信号滤波去噪方面得到广泛运用。本文在小波阈值函数去噪原理的基础上,对传统的软、硬阈值函数方法和Garrote函数阈值方法进行分析,提出一种基于Garrote函数的改进型阈值函数。Matlab仿真实验表明,新的改进型阈值函数去噪效果优于传统方法。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

对比研究了D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪的硬阈值去噪法和软阈值去噪法的优点和缺点,并在此基础上构造了一个新的阈值函数,它克服了硬阈值处理方法在[λ]点处不连续及软阈值函数导数不连续的缺点,而且是高阶可导的,在实际应用时能够保留较大的小波系数,从而保留了尽可能多的信号,进而能够获得更好的去噪效果。仿真实验结果显示,新阈值函数可有效地抑制噪声,其去噪后的信噪比和均方根误差均优于软硬阈值函数以及已有的几种改进阈值函数,具有较高的实用价值。     

小波去噪的一种新的阈值选取方法

在多分辨分析小渡阈值去噪方法的基础上,介绍了一种基于插值思想的双参数阚值函数.该阈值函数既克服了硬阈值函数不连续的缺点,又修正了软阈值函数存在的恒定偏差.仿真实验的结果表明,去噪效果得到了改善.     

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。     

基于边缘检测的噪声图像压缩编码方法

基于小波变换的图像压缩算法在含噪图像和较低码率时出现的边缘模糊现象多年来一直未能得到很好的解决,为了解决这一问题,提出一种基于边缘检测的噪声图像压缩编码方法。首先,对图像进行小波边缘检测,确定哪些小波系数是图像的边缘特征,将其保护起来;然后,对小波变换域系数采用软阈值收缩方法实现去噪;最后,利用等级树集合分裂算法(SPIHT)算法对图像进行压缩编码。实验结果表明,本文提出的方法不仅能获得较高的图像压缩率、较好地去除噪声,而且能在一定程度上解决边缘模糊问题。     

基于NSCT自适应阈值的红外图像去噪算法

提出自适应阈值的NSCT去噪算法.在对红外图像噪声特点分析的基础上,通过对NSCT构造特性的分析,提出了将自适应阈值的NSCT运用于红外去噪,并验证了其可行性.分析了图像尺寸和分解尺度对去噪的影响,获得去噪算法的优化.应用于几种不同的红外图像,对红外图像去噪视觉效果和峰值信噪比两方面进行比较,该去噪方法取得了较好的效果,尤其是在边缘保持方面.     

基于邻域阈值萎缩法的图像去噪方法的优化

小波域去噪是一种新兴的图像去噪方法,邻域阈值萎缩法是小波域阈值图像去噪方法中的一种,其原理是根据邻域窗口内所有小波系数的平方和的大小对该窗口中心的小波系数进行处理。提出一种优化改进的小波域图像去噪方法,该方法先用均方差准则的无偏估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口,然后引入一个细节增强因子P,采取映射方式优化邻域阈值萎缩法中小波系数收缩因子,最后通过小波系数的收缩估计得到真实系数的估计。通过实验证明,该方法取得了比邻域阈值萎缩法更高的PSNR值,同时对图像细节进行增强,得到了更佳的视觉效果。     

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。     

基于边缘检测和四点插值细分的SAR图像去噪

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,提出了一种基于四点插值细分的SAR图像去噪的新算法,将四点插值细分规则运用到图像去噪中,并与边缘检测相结合。先用canny算子提取图像边缘,进而通过四点插值细分方法分别对边缘图像和原始图像进行去噪,然后再对边缘信息进行边缘信息的重构,得到新的去噪图像。并通过等效视数、边缘保持指数等评价指标对去噪结果进行了评价。实验结果表明,与其他去噪方法相比,该算法在有效地去噪的同时,可有效地保留图像的边缘信息,具有较好的去噪结果。     

基于迭代算法的小波阈值图像去噪研究

在图像的小波阈值去噪中,为了提高阈值的准确度,引入了迭代算法。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法不但可以大量保留图像的边缘信息,而且减小降噪图像与原图像的误差。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

针对硬阈值函数不连续和软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺点,构造了一种新的阈值函数.同时,为了增强去噪效果,采用了模糊控制算法对新阈值函数中的参数进行实时、动态地调节.仿真结果表明:新阈值函数去除噪声效果良好,信噪比和均方根误差等性能指标较传统阈值法均有显著提高.