小波去噪及其在虚拟仪器中的应用

利用小波对信号去噪，是小波理论应用于实际的一个重要方面。在用由虚拟仪器组成的系统进行测试时，经常要对信号进行去噪、分析等后处理。文中介绍了用于一维检测信号去噪的几种常用方法，并在虚拟仪器开发软件LabVIEW中实现了去噪算法，最后对这几种算法的去噪效果进行了比较。     

基于提升小波的毫米波信号实时去噪

针对3mm波段毫米波探测器回波信号去噪处理的实时性要求,比较了几种提升格式下基于整数的小波变换的去噪效果和算法复杂度,具体分析了实现5/3小波实时去噪时算法对硬件系统运算速度的要求,构建了基于DSP的信号处理硬件平台,实现了信号实时去噪.     

基于小波变换的图像去噪方法研究

图像去噪问题是一个古老的难题,也是当前研究的热点问题,而图像小波去噪算法在图像去噪方面虽然已取得了一定进步,但在这一领域仍然有许多问题需要研究,为了进一步提高图像去噪质量,改善图像视觉效果。在此通过在小波阀值萎缩法、基于混合模型的小波去噪法、小波去噪与其他算法相结合的三类方法中分别选用了三种典型算法即VisuSh?rink法、基于高斯混合模型小波去噪法、中值滤波与小波去噪相结合的算法,对当前基于小波变换图像去噪这三类典型问题进行了研究。研究表明对于单一的噪声,用相应某种算法,就可能取得较理想效果。而对于混合噪声,单独的一种算法取得的效果是比较差的,只有采用几种算法相结合才能取得较好的效果,因而在此也为图像去噪指明了以后的研究方向。     

一种改进的小波阈值信号去噪方法

为改进滤波效果,提高去噪质量。通过分析软硬阈值去噪的原理和方法,为小波阈值信号处理提出了一种改进的去噪方法。该方法综合了软硬阈值的特点,对其参数进行优化设计,通过调节参数值以更好地获得阈值估计。针对改进后的去噪算法,通过Matlab仿真比较了传统的小波软硬阈值算法与该算法的消噪效果,结果表明,提出的方法有更好的消噪效果和稳定性。     

基于图像区域分割的SAR 图像去噪算法

给出了一种结合图像分割的合成孔径雷达(SAR)图像去噪算法,利用水平集图像分割方法将SAR 图像分割得到多个连通区域,并利用基于结构相似性指数的非局部均值滤波(NLM鄄SSIM)去噪算法对每个连通区域进行去噪。对每个连通域分别去噪利于维持连通区域边缘的原有数值特征,同时也能够保证图像平滑区域的滤波效果,提高了去噪算法的性能。实验部分使用了合成孔径雷达图像中的道路、农田、沟壑和建筑图像块进行测试,将本文算法与非局部均值滤波(NLM)和NLM鄄SSIM 算法进行了去噪效果比较,并通过等效视数(ENL)和边缘平均梯度比(EGR)评价指标验证了文中算法的有效性。     

基于Contourlet域HMT模型的红外图像去噪算法

去噪是图像处理的一个关键问题,文章提出了基于多尺度分析下的红外图像去噪算法.在对红外图像噪声特点进行详细分析的基础上,验证了红外图像的Contourlet子带系数满足广义高斯(Generalized Gaussian Distribution)GGD模型,提出了用Contourlet域隐马尔可夫树(Contourlet domain Hidden Markov Trees)CHMT来进行红外图像的去噪.将算法应用于几种红外图像,对红外图像去噪视觉效果和峰值信噪比两方面进行比较,文中提出的去噪方法取得了较好的效果,尤其是在边缘保持方面.     

小波阈值去噪的改进方法

利用小波方法去噪,是小波应用于工程实践一个重要的方面;本文指出了采用常见的阈值确定方法对含有较强高频分量的信号进行小波阈值去噪时,去噪效果与实时性存在着矛盾,不利于信号特征的提取。提出了一种新型的阈值确定方法,进一步提出了以小波去噪后特征频率分量的功率谱密度值的下降程度为依据的待定因子确定方法。以Mallat算法为例,对新型阈值确定方法进行了分析和比较,指出运用该方法进行小波去噪处理,增强了算法的实时性,同时信号拟关注的信息损失较小,去噪效果比较理想。交-交变频器输出电流的小波去噪实验结果表明,该方法行之有效。     

干涉型光纤传感信号去噪方法的研究

针对干涉型光纤传感信号的特点,采用数字滤波和小波去噪两种方法对干涉信号进行了消噪处理,并对去噪效果进行了比较和分析。结果表明,截止频率为4 kHz,阶次为3的Butterworth低通滤波器和Birge-Massart阈值小波去噪算法在干涉型光纤传感系统中有较好的使用价值。     

两种改进型中值滤波算法比较

重点介绍了综合型中值滤波算法以及一种自适应中值滤波算法．针对这两种改进型中值滤波算法,对含有高斯噪声,椒盐噪声,混合噪声以及高密度噪声图像进行去噪处理,比较综合型中值滤波算法（文中采用了十字型和交叉型）和自适应中值滤波算法对不同图像的去噪效果．     

基于最小线性均方估计的小波去噪算法

提出一种新的基于最小线性估计正交小波图像去噪算法。该算法把降噪过程直接看作是一个小波系数的加权和,而不是为小波系数假设一个统计模型。在此,基于最小线性均方估计构造去噪函数,然后最小化均方误差,得到一组估计参数,从而得到线性去噪函数,实现对非线性去噪算法的改进,其最大的好处就是不用先验知识;最后通过使用该去噪算法对一定噪声级数的标准图像进行处理,并与目前去噪效果最好的BLS-GSM方法进行了比较。结果表明了该方法的有效性。     

基于小波变换的图像阈值去噪分析

小波阈值去噪是小波域去噪的主要方法之一,该方法通过对合适阈值的选取,采用阈值函数对小波系数进行相应的非线性处理,获得基于均方差的最佳去噪效果。针对图像去噪,将图像分别进行软阈值、硬阈值、软硬折中法和模幂次法去噪,对各个阈值去噪效果进行了比较分析,得到相对有效的处理方法,为小波去噪方法的选择提供了参考。     

探测因子优化的多尺度形态滤波器去噪方法

采用形态滤波器对信号进行去噪,结构元素尺寸的确定是最重要的一环。然而绝大多数的确定方法都是凭借经验或者同理想波形对比来优化结构元素尺寸,前者缺乏精确性,后者则缺少实际意义。针对这些问题,提出了一种通过探测因子函数来确定结构元素尺寸的新方法。首先,通过一个探测因子函数获得信号的尺寸信息。然后,对获得信息求导以找到合适的结构尺寸。最后采用多尺度金子塔形态滤波器来实现去噪。随机信号的仿真去噪以及激光脉冲雷达回波信号的去噪实验表明,该方法有着比较好的去噪效果,并且与其他常用形态滤波方法相比,既不依赖经验,也不引入理想波形。因此该方法有着非常好的前景。     

复信号去噪的正则化方法

针对复信号,提出了一种新的基于正则化的去噪方法。在借鉴Tikhonov正则化参数选择方法的基础上,给出了最优正则化参数的自动选择方法。与目前大多数仅在实数域的去噪方法不同,它可直接对复信号进行处理。仿真计算结果表明,该方法有较好的去噪能力,同时能够有效地保护信号中的重要特征。     

基于新阈值函数的小波阈值自适应去噪

针对传统小波阈值去噪算法中阈值估计和阈值函数选取的不足,提出一种高阶可导的阈值函数,并利用牛顿迭代法求得Sure无偏估计意义下的最佳阈值,从而实现阈值估计和阈值函数相关联的小波阈值自适应去噪.仿真实验表明,新算法可获得比传统阈值去噪算法更理想的去噪效果.     

A new adaptive coupled diffusion PDE for MRI Rician noise

Among different methods of image de-noising, partial differential equation (PDE)-based de-noising attracted much attention in the field of medical image processing. The benefit of PDE-based de-noising methods is the ability to smooth image in a nonlinear way, which effectively removes the noise as well as preserving edge through anisotropic diffusion (AD) controlled by the diffusive function. Today, AD filtering such as Perona and Malik (P–M) model is widely used for MR Image enhancement. However, the AD filter is non-optimal for MR images that have Rician noise. Originally, the PDE-based de-noising designed for additive Gaussian distributed noise was signal independent, but the Rician noise was signal dependent. In this paper, we proposed a new adaptive coupled diffusion PDE fitted with MRI Rician noise which not only preserved the edges and fine structures, but also performed efficient de-noising. Our method was an improved version of AADM (automatic parameter selection anisotropic diffusion for MR Images). For this purpose, we have presented a new adaptive method to estimate the standard deviation of noise. As the simulation results showed, our proposed diffusion effectively improved the improved signal-to-noise ratio (ISNR) and preserved edges more than P–M, AADM and unbiased NLM (UNLM—unbiased non-local means) methods to remove Rician noise in MR Images.     

小波降噪及其在MATLAB中的仿真与比较

随着小波理论的日益完善,小波分析在信号降噪领域已经得到越来越广泛的应用.首先讨论了小波分析的基本特点;其次通过理论分析和MATLAB仿真实验,详细讨论了四种降噪方法:阈值降噪法、平移不变量小波阈值降噪法、模极大值降噪法、基于各尺度下小波系数相关性降噪法.最后,对这几种算法的降噪效果进行了比较.     

基于小波变换的分层阈值去噪算法研究

在研究各种软硬阈值噪声滤除方法的基础上,考虑到噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数分布不同,提出了一种基于非线性小波变换的分层阈值去噪方法。该方法与全局阈值去噪相比较,具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比。文章方法与全局软硬阈值去噪处理的峰值信噪比和均方误差进行对比,可以看出,文章方法具有更好的去噪效果。     

基于集成经验模态分解的海杂波去噪

针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占主导作用的IMF选用Savitzky Golay(SG)滤波方法进行消噪,将滤波后的模态分量和剩余的分量进行重构得到削噪后的信号.结合最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测淹没在海杂波背景中的微弱信号,比较去噪前和去噪后的均方根误差,利用均方根误差评价去噪效果.实验结果表明,EEMD算法对海杂波数据去噪是有效的,去噪后所得的均方根误差0.0028比去噪前所得的均方根误差0.0119降低了一个数量级.     

自适应小波包分解门限去噪新算法

提出了自适应小波包分解门限去噪的新方法。该方法自适应地对信号进行小波包分解,根据小波包子域的信噪比自适应选取去噪门限,并判定是否对该子域的信号进一步分解。与传统方法不同,新方法只需对不同尺度的部分概貌信号和细节信号根据该子域的信噪比大小进行分解,去噪后的信号按分解的逆过程进行重构。仿真结果表明,该方法相比于传统的小波去噪方法计算量有所降低,且去噪后的信号更接近真实的原始不含噪信号。     

一维小波变换在时域光学相干层析成像中的应用

时域光学相干层析(OCT)系统通常采用短时傅里叶变换(STFT)完成干涉信号的解调和图像重构。短时傅里叶变换算法简单,但是在干涉信号解调时难以获得好的去噪效果,通常还需在二维(2D)图像域对重构图像进行去噪。该方法数据运算量大,集成度不高。将一维(1D)小波变换(WT)应用于时域光学相干层析成像技术,同时实现干涉信号解调、去噪和图像重构。算法将时域光学相干层析的干涉信号分解到各个不同的频率空间,保留包含调制频率的频率空间的小波系数,对保留的小波系数进行滤波去噪后进行逆变换即可实现对干涉信号的解调和去噪,对解调信号等间距采样实现图像重构。该方法数据运算量小,集成度高,结合先进的小波去噪技术可以大大提高重构图像的分辨率,具有良好的应用前景。