一种改进的小波阈值去噪法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法,其中阈值函数的选择关系着重构信号的连续性和精度。但是硬阈值函数在阈值点具有不连续性,软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,这些缺点限制了阈值去噪法的进一步应用。将硬阈值和软阈值函数进行加权平均,选取适当的权值函数,可以构造出一种克服了软硬阈值缺点的新的阈值函数。仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果。     

一种基于小波变换的自适应阈值图像去噪方法

0 引言 由于小波变换有良好的局部特性,作为一种信号和图像处理工具,它得到了广泛应用。1995年,Donoho首次提出了小波阈值,小波阈值是一种非线性的方法,它是在小波域内通过对小波系数进行处理来达到去噪的目的,其理论前提是认为图像的小波系数是服从广义高斯分布且绝对幅值较大的小波系数主要由信号变换后得到,而绝对幅值较小的小波系数则主要是由噪声变换后得到的,这样就可以通过设定阈值将较小的噪声系数清除来达到去噪的目的。     

一种新的小波图像去噪方法

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一，目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果。边缘信息是图像最为有用的高频信息，在图像去噪的同时，应尽量保留图像的边缘信息，基于这一思想，提出一种新的小波图像去噪方法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理，以去除具有较小支持域的噪声，保留具有连续支持域的边缘。实验结果表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保留图像的边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2～5dB，提高信噪比6～10dB。     

基于小波阈值的医学图像去噪研究

在分析目前广泛应用的软阈值和硬阈值函数去噪方法的基础上,提出了一种改进的小波阈值函数的医学图像去噪方法.这种方法既兼顾了软、硬阈值函数的优点,同时又有效克服了软阈值法细节模糊和硬阈值法去噪信号的失真现象.仿真结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,较好地保留了MRI图像的细节,有利于医生的诊断.     

一种改进的小波阈值去噪算法

为了有效滤除信号中的噪声,在提出的软、硬阈值函数去噪方法的基础上,结合已有的改进小波阈值去噪算法,新构造一种小波阈值函数。文中新构造的阈值函数结合软、硬阈值函数的优点,有较好的降噪效果和灵活性。通过Matlab仿真对比几种算法的信噪比(SNR)和均方误差(MSE)去噪指标,结果表明,新构造阈值函数的去噪指标优于传统阈值函数,具有一定的实用价值。     

一种改进阈值函数的小波语音去噪方法

在分析了软阈值法和硬阈值法等常用用值函数的优缺点基础上,提出了一种改进的阈值函数,该阈值函数结合了折中阈值函数和μ律阚值函数的优点.实验仿真表明,不管语音信号输入信噪比高低,改进的方法均可获得满意的去噪效果.     

一种新的小波阈值函数改进方法及实现

局部放电信号是一种弱信号,受周围复杂电磁环境的干扰较大,利用小波分析对它进行去噪处理是当前研究的一个热点.传统的小波阈值去噪方法主要包括硬阈值方法和软阈值方法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些需要改进的地方.文章在传统软、硬阈值函数的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数,并分别利用软、硬阈值函数和新阈值函数对局部放电仿真信号进行了小波去噪分析,仿真结果表明,通过调节两个可变参数,新阈值函数可以获得具有最佳信噪比和最小均方误差的去噪信号,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,而且更具灵活性.     

基于GCV理论的小波自适应多阈值图像去噪方法

小波图像去噪是小波应用较成功的一个领域,而其中最重要的一个环节就是最优阈值的确定问题。提出了一种基于小波变换的多阈值图像去噪的改进方法。这种方法是在各分解尺度上的各子带选择不同的最佳阈值,而最佳阈值的选取是基于GCV理论。利用此理论不仅能获得最小均方意义上的渐进最优解,而且不需要知道噪声的先验知识。通过实验证明,这种方法不仅能获得很好的去噪效果,而且由于不需要对噪声进行估计从而减小了计算量。     

一种改进的小波变换阈值去噪方法

Donoho等提出了一种基于小波变换的阈值去噪方法,这种方法在信号去噪及数据压缩等领域得到了广泛的应用。但是,Donoho设计的阈值处理方法对脉冲噪声的抑制效果不明显,因此在脉冲噪声存在的情况下,Donoho的阈值处理方法受到了限制。本文在Donoho方法基础上,设计了一种改进的阈值去噪方法,该方法对一大类的噪声信号有效,特别在保护信号边缘的同时去除脉冲噪声方面表现出了很好的特性。实验结果证实了该方法的有效性。     

一种图像去噪的小波相位滤波改进算法

大多数的小波去噪方法都是基于图像小波幅度信息的,但对于低SNR图像来说,其小波域中的图像边缘信息被噪声掩盖,所以有人提出了对幅度不敏感的小波相位滤波算法,利用含噪图像分解后的相位信息来恢复图像,本文对这种算法作出了一些改进。在相位滤波的基础上,考虑Laplace邻域,试验结果表明比原算法效果好。     

改进小波阈值去噪在PCB图像检测中的应用研究

应用自动光学检测仪检测印刷电路板图像的过程中,图像去噪是至关重要的一个步骤,针对PCB板图像对比度差、动态范围小、图像模糊等问题,提出了一种改进的小波阈值去噪算法。该算法对含噪声的PCB图像进行小波分解,在对分解后不同尺度下的小波系数按照改进的阈值方法进行处理的基础上,进行PCB图像重构。实验结果表明,该方法的均方根误差以及峰值信噪比值均优于传统的软硬阈值去噪方法,是一种有效的图像滤波算法。     

用于光纤传感的可调半软阈值小波去噪算法

针对大容量超弱FBG传感网络解调系统的干涉噪声和固有电子学噪声,基于传统小波阈值算法去噪时软、硬阈值函数存在恒定偏差及连续性差的缺点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。该算法引入了调解因子和半软阈值因子,完成向软、硬阈值函数的转变,保证了连续性且降低重构误差。仿真结果表明,该函数不仅在连续性上优于传统的阈值函数,重构时对信号的还原度较高,信噪比(SNR)相比于软、硬阈值函数均有所提高,平均提升了0.1034 dB、2.4327 dB,而均方根误差(RMSE)相比于软硬阈值函数均有所降低,平均降低了0.1665、0.1687。新阈值函数相比于传统阈值算法能够获得更优良的去噪效果,可为光纤布拉格光栅传感网络高精度寻峰解调去噪提供参考。     

图像小波阈值去噪算法研究

图像去噪的目的是在满足最小均方误差准则的条件下,将原始图像从观测到的含噪图像中还原出来.在Dohono提出的多分辨率分析小波阈值去噪的基础上,对阈值函数进行了改进.实验结果表明:与传统软阈值和硬阈值函数相比,改进的阈值函数通过调整参数的取值,可以取得较好的去噪效果,证明了在多数情况下,传统阈值函数并不能达到最佳的去噪效果.     

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。     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012 a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

一种改进的小波阈值图像去噪方法

介绍了小波阈值图像去噪的原理,并对常规的软、硬阈值函数在图像去噪中存在的缺陷进行分析,在软、硬阈值函数的基础上提出了一种改进的阈值函数。通过对含噪声图像分别采用常规的软、硬阈值函数和改进的阈值函数进行去噪处理,实验对比得出:当选取了合适的控制系数时,改进的阈值函数在图像去噪中不仅保留了常规软、硬阈值函数的去噪优越性,而且还克服了常规软、硬阈值函数存在的去噪缺陷,比常规的软、硬阈值函数去噪效果更好。     

基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法

提出了基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法 （WT-AL）。首先利用正交小波变换降低含噪兰姆波信号的自相关性,然后利用自适应阈值方法自适应地对不同尺度的正交小波变换系数进行阈值处理,最后利用小波重构获得重构信号。实验结果表明：该方法去噪后信号信噪比明显提高,均方误差明显降低。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

针对传统小波阈值去噪算法中软阈值函数和硬阈值函数的不足,在现有文献设计的阈值函数的基础上,构造一个新的阈值函数,它不仅能克服软、硬阈值函数的缺点,同时对噪声的处理更具有灵活性。通过Matlab仿真,对软、硬阈值函数以及本文构造阈值函数的去噪效果,在信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)两个方面进行对比。结果表明,本文提出的阈值函数在信号去噪处理中,能获得更高的信噪比以及更小的均方根误差,具有很好的降噪效果。