一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法

该文提出了平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform, SWT )域自适应多尺度积阈值的图像去噪算法(SWT domain Multiscale Products, SWTMP)。与传统的阈值去噪算法不同,该阈值不是直接作用于小波系数,而是作用于小波系数的空间多尺度积。分析了SWT域含噪图像多尺度积的特点,提出了SWT域自适应多尺度积阈值的计算方法。多尺度积强化了图像的重要结构信息,弱化了噪声,在有效去噪的同时更多地保留了图像的边缘和细节。实验结果表明,所提算法对自然图像去噪后的视觉效果和性能指标均好于二进小波域多尺度积阈值(Adaptive Multiscale Products Thresholding, AMPT)去噪方法。     

基于K-SVD算法改进BayesShrink小波阈值去噪

提出了一种基于BayesShrink小波阈值去噪算法和稀疏字典学习算法(K-SVD)相结合的图像去噪算法.针对现有的小波去噪算法只处理了细节子带系数,而没有处理近似子带的系数最终导致去噪效果带有局限性的问题,在实际应用中,噪声不仅改变了细节子带系数同时还改变了近似子带的系数,提出了使用K-SVD算法处理图像小波变换近似子带系数以改进现有小波阈值图像去噪算法的效果的缺陷,仿真实验结果表明:改进后的算法能够有效的去除图像的高斯噪声,提高图像的峰值信噪比,明显的改善图像的视觉效果.     

基于小波变换的红外图像去噪

提出一种基于新型阈值函数的小波域红外图像去噪法,其阈值函数表达式简单且连续,既克服了硬阈值函数不连续的缺点,又克服了软阈值函数中估计小波系数与含噪小波系数间存在恒定偏差的缺陷。同时新的阈值函数还有效地利用了小波系数的成串性,即在小波系数的估计计算中考虑了邻域小波系数的大小。仿真结果表明,在去噪红外图像视觉效果和峰值信噪比两个方面,文中提出的去噪法优于已有的各种门限去噪法和Matlab-wiener2滤波算法。     

一种改进的小波阈值去噪方法

在原有的小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种改进的图像去噪方法 Fast ICA-MPSO-WTD。该方法将快速独立主元分析(Fast ICA)和WTD相结合进行图像去噪,为了使小波阈值去噪效果更好,使用改进粒子群算法(MPSO)优化小波阈值参数。为了证明该方法的有效性,选择测试图像进行去噪对比实验,实验使用峰值信噪比(PSNR)评价去噪效果,实验结果表明改进方法 Fast ICA-MPSO-WTD能够有效地提高去噪效果。     

一种基于连续小波阈值的图像去噪新算法

基于图像小波分解的特点和小波分解后高频小波系数的统计特性,构造了一种新阈值函数的去噪算法。对比传统的硬阈值、软阈值去噪算法,介绍了新阈值函数的原理,推导了算法公式。该阈值函数连续、可导。实验结果表明,利用新阈值函数进行图像去噪,能够有效地抑制图像噪声及马赛克效应。     

一种高效的小波Contourlet变换阈值去噪算法

针对现有图像去噪算法去噪效率与信号保真度不高的现象,通过研究小波变换与Contourlet变换,将其有机的结合在一起从而实现优势互补,并提出一种高效的阈值去噪算法,通过建立最大值列表,引入适当的阈值将其系数进行分类,并使用优化后的软阈值去噪算法与边缘优化算法对其分类处理,实验表明,该算法能够有效的对含噪图像进行去噪的同时保留其边缘信息,具有高效性、保真度高的图像去噪特性,在图像去噪领域有较好的发展前景。     

一种新的自适应小波阈值SAR图像滤波算法

为有效降低乘性斑点噪声对合成孔径雷达（SAR）图像的影响,提出了一种新的基于小波系数广义高斯分布（GGD）模型的自适应阈值估计去噪算法。首先分析了经对数变换的SAR图像小波系数的统计分布特性,然后提出了子带自适应阈值估计方法,通过对数变换,将该算法应用于含斑点噪声的SAR图像去噪。仿真图像和真实SAR图像的实验结果表明,该算法同目前流行的其他阈值算法相比,运算复杂度低,算法高效,并且在保留原始图像重要细节特征和图像后向散射特性的同时,显著地减少相干斑噪声。     

基于MATLAB不同小波基的小波阈值图像去噪算法

通过介绍小波图像去噪的方法和小波阈值去噪的步骤,讨论小波基在小波阈值去噪中的作用,阐述了常见的几种小波基的特征及其相关性质的比较。最后通过在MATLAB下,分别选择了db2和sym4两种小波基,进行小波阈值去噪实现图像高频系数的滤波并重建,得到采用不同的小波基影响图像去噪效果的结论。     

基于B样条小波的偏微分方程图像去噪方法

提出一种基于B样条小波的偏微分方程图像去噪方法.先对图像进行B样条小波变换,将得到的高频系数采用偏微分方程方法去噪,迭代次数采用去相关最优停止准则进行控制;将得到的低频系数进行阈值处理,阈值选取采用基于信息熵的阈值选择策略,然后对处理后的小波系数进行B样条小波逆变换,得到去噪后的图像.数值实验表明,改进算法能克服B样条小波变换与偏微分方程去噪的不足,增强去噪能力,同时有效保护图像边缘和细节信息.     

一种利用像素分类的自适应小波图像降噪方法

提出了一种结合像素分类与小波变换的图像去噪方法.首先用常用方法获得初步去噪图像,并将其分割为若干图像块,分别计算每个图像块的空间频率.利用归一化的空间频率,对不同的图像块采用不同的阈值进行去噪,空间频率高的图像块采用较小的阈值,反之采用较大阈值去噪.实验结果表明:该方法可在初步去噪图像的基础上进一步提高图像去噪的效果,同时较好地保持图像细节;其去噪效果优于常用的小波图像去噪方法,峰值信噪比(PSNR)相对常用方法最高可提高3.4 dB.     

基于滑动时窗的小波变换实时算法

本文针对基于滑动时窗的小波变换中小波系数重复计算的问题,通过预先存储一部分小波系数,避免重复计算过程,以较小的存储空间为代价,获得了计算效率很高的小波变换实时算法,且小波变换实时算法获得的小波系数与多孔算法计算得到的小波系数完全相同。仿真结果表明:基于滑动时窗的小波变换实时算法快速、稳定,是一种值得推广使用的高效算法。     

基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合

在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。     

Image denoising algorithm based on even step-length generalized cross validation model

Generalized cross validation (GCV) is a significant mean square error (MSE) estimator. It is widely used for image denoising because it can provide an optimal denoising threshold for these wavelet coefficients of noise image. However, the computational complexity of GCV is higher than that of the universal threshold denoising algorithm. In this study, an efficient and fast image denoising algorithm is proposed based on even step-length (ESL) GCV model. In ESL-GCV model, only the thresholds on even points are calculated from four to the maximum wavelet coefficient. In addition, the ESL-GCV model is optimized using the integer wavelet transform (IWT). These experimental results show that the IWT-based ESL-GCV model can provide lower computational complexity and the better peak signal-to-noise ratio (PSNR) than those of the traditional GCV. The proposed algorithm has important theoretical and practical value for image denoising in the future.     

Power System Harmonic Detection Using Frequency-Domain Interpolation Wavelet Transform

Multi-frequency harmonics detection is important for fault diagnosis, harmonic analysis and parameter detection in power system[1,2]. The conventional harmonic measurement methods are fast Fourier transform (FFT) and short time Fourier transform (STFT), FFT is suitable for integer harmonic analysis, but it brings large error to non-integer harmonics due to its spectral leakage, aliasing and picket fence effect. STFT can detect non-integer or non-period harmonics with low resolution, beca…     

基于整数小波变换的嵌入式零树编码算法

在讨论整数小波变换的基础上,分析了嵌入式零树小波算法,针对EZW算法存在的一些问题,提出了一种基于整数小波变换的嵌入式零树编码算法。讨论了该算法考虑的几点因素的改进方法,详细研究了该算法的搜索过程和流程,并利用一个序列进行测试,测试结果表明,EZIWT算法能够提高压缩率,减少时间复杂度,低比特率时更明显。     

基于整数小波变换与双阈值交替的遥感图像压缩

提出一种基于双阈值交替的遥感图像编码（DTAC）算法。根据整数小波变换（IWT）分解后不同阈值上的重要系数分布状况,对重要系数相对集中的区间用整数平方代替2的整数幂（IPT）作为量化阈值,在其他阈值区间中仍使用IPT,然后对每个阈值平面上的重要系数采用统一的编码策略。实验表明,新算法具有较低编码复杂度,不仅支持单一码流下从有损到无损的遥感图像编码,而且峰值信噪比（PSNR）高于采用IWT的SPECK编码算法。     

整数5/3小波变换的VLSI结构设计

在JPEG 2000中,无损图像压缩是采用整数5/3小波变换实现的.JPEG 2000也给出了5/3小波基于提升方法的算法.对提升方法的整数5/3小波变换算法进行了研究,针对二维的变换提出一种VLSI结构.该结构由4个模块构成,模块之间并行运行,模块内部采用流水线技术.对多级变换,级间的运算还可交叉,体现了提升方法的优势,较大地提高了硬件效率.其主要优点是消耗资源少且运算速度高,同时也适用于其他整数小波变换.     

MODIS多光谱图像压缩研究

为有效存储MODIS多光谱图像数据,该文提出一种基于谱间预测和整数小波变换的多光谱图像压缩算法.首先通过构造谱间最优预测器去除谱间冗余,再利用整数小波变换和SPIHT算法对预测误差图像去除空间冗余,最后进行自适应算术编码.该方法可实现MODIS多光谱图像的无损、近无损和有损压缩,取得了满意的实验结果;在不同小波基条件下与3D-SPIHT算法比较,表明了该方法的有效性.     

基于提升算法的整数小波变换在零树小波编码图像压缩中的应用

研究了提升算法和基于提升算法的整数小波变换,并将该算法应用于零树小波编码图像压缩,改进了压缩算法性能.最后,给出了实验结果,结果表明在降低了运算复杂度的情况下,仍然提高了峰值信噪比,具有良好的压缩效果.     

基于残差图像的ROI编码研究

与JPEG2000中的MAXSHIFT算法不同，本文将ROI编码与零树编码结合，给出一种基于残差图像的ROI编码算法RZ(residue zerotree）。RZ算法基于整数小波变换，对高压缩比下零树编码后ROI区域的残差图像作基于整数平方量化阈值的零树编码，并将所得残差数据熵编码后跟随原编码数据传输，可以实现ROI区域的有损或无损编码。实验结果表明，RZ算法实现了基于嵌入式零对小波变换（EZW）框架较低复杂度的ROI编码，可应用于基于网络的图像传输。