用方向小波域的维纳滤波图像去噪算法

方向小波是在多尺度几何分析(MGA)的思想下产生的一种新的图像处理工具.针对含高斯噪声图像的方向小波系数仍服从高斯分布的特点,提出一种方向小波域的维纳滤波去噪方法.修正了多方向框架,给出了维纳滤波处理方向小波系数的方法及过程.并将其分别应用于不同纹理复杂程度和信噪比的图像,利用信噪比进行了验证.实践证明了方向小波域的维纳滤波算法具有计算简单、去噪效果好、保持纹理等特点.     

一种图像脉冲噪声小波域广义滤波算法

提出了一种脉冲噪声滤波算法.首先对噪声图像进行二维小波分解,得到高频和低频子图像;其次对高频子图像序列采用改进自适应加权中值滤波进行处理,以排除水平、垂直、对角方向的噪声;然后对于低频子图像引入基于修正系数的维纳滤波进行处理,并进行小波系数重构;最后设计出一种小波域图像增强模型,通过设置调节系数,将图像分为不同区域分别进行相应比例的对比度拉伸处理,结合实验定量讨论了噪声强度与模型系数的函数关系.实验表明,该滤波算法不仅优于几类单一滤波算法,相对于某些组合滤波算法而言,也具有一定的优势.     

频域正则求逆小波域维纳滤波图像复原

采用频域正则化求逆和小波域维纳滤波去噪的方法对已知线性降晰模型的含噪图像进行图像复原。实验结果表明,本文算法的复原效果明显优于频域维纳滤波复原和小波域正则反卷积复原。     

自适应滤波算法研究与DSP实现

自适应滤波算法是自适应滤波器实现过程中较为重要的环节,数字信号处理器的出现为数字信号处理算法的实现和大规模数据的实时处理提供了可能。通过对自适应最小均方算法(LMS)及其各种改进算法的Matlab仿真,进行分析及归纳比较,得出结论,并在此基础上,提出算法的优化方案,以DSP为平台,用汇编语言对自适应算法进行了描述,最终以DSP为平台完成了自适应滤波器的设计。     

基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究

本文综合应用小波变换理论和维纳滤波技术,提出一种语音降噪算法,该算法不仅能够较好地提高信噪比,而且能够有效地抑制传统的维纳滤波所产生的音乐噪声。本文最后提供的实验结果表明,该算法对于受自噪声干扰的语音具有较好的降噪效果。     

基于自适应维纳滤波的单幅图像快速去雾算法

在雾霾天气中,摄像头拍摄图像的对比度和清晰度都会受天气影响而降低,针对这类问题,提出一种基于自适应维纳滤波的快速去雾算法。算法基于大气散射物理模型,通过软件阈值分割法估计全局大气光,利用自适应维纳滤波算法估计大气光模型。实验结果表明,该算法具有较高的处理效率,能够较好还原无雾图像和保持图像的边沿细节。     

小波变换域的自适应彩色水印算法

提出一种基于小波变换域的新自适应水印嵌入算法。阐述从嵌入零树小波算法中零树结构概念出发，利用人眼的视觉掩蔽特性搜索重要小波系数，对其采用自适应嵌入水印过程。     

一种小波变换与维纳滤波结合的语音抗噪研究

语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现,而且,浊音和清音也各有其特性。给出了一种基于小波变换的维纳滤波语音增强方法;采用维纳滤波对浊音和清音信号的小波变换系数进行不同的处理,既抑制了噪声,又减少了语音段信息的损失,提高了信噪比。仿真结果说明,这是一种有效的语音增强方法。     

一种小波变换域的自适应视频水印算法

稳健性是数字水印算法的主要问题之一.根据视觉特点和信号特性实现水印分量的自适应嵌入是提高水印稳健性的有效途径.本文提出了一种基于小波变换域的自适应视频水印算法.水印根据2-D小波系数的特点嵌入在低频子带系数中,以获得较好的稳健性.为了在保证不可见性的前提下尽可能提高水印分量的强度,本文提出根据物体的运动和视频信号内容的纹理复杂度将低频子带中的系数进行分类,根据分类结果,自适应地调整嵌入水印的强度.实验结果表明:嵌入水印对多种攻击,如加性Gaussian噪声、高压缩比的MPEG-2压缩编码、时域抽样和丢帧、以及空域抽样等具有很好的稳健性.     

小波变换的图像自适应数字盲水印算法的研究

随着社会经济的发展和科学技术的进步,数字水印技术作为多媒体信息安全领域的一个重要研究课题,得到了更快、更好的研究进步。经过研究,基于小波变换的图像自适应数字盲水印算法得到广泛的应用,这种算法具有较高的安全性和鲁棒性,而且计算简单,可以实现全盲检测,适用于数字图像的版权保护。     

基于小波域的维纳滤波图像去噪技术的研究与分析

图像去噪技术的研究是图像处理领域的基本研究课题之一。文章分析了基于小波域的维纳滤波技术的原理和框架,通过在均匀噪声、高斯噪声以及椒盐噪声的条件下验证了其基本性能,并通过MATLAB对中值滤波、均值滤波以及维纳滤波算法进行了仿真比较分析,从而为后续的图像处理中提供基础支撑。     

基于小波域纹理分析的图像自适应隐藏算法

提出了一种以彩色图像为载体的变换域自适应嵌入方法,根据小波变换后的低频子带保留有原图像大部分能量和主要的视觉特性,利用熵值、标准差进行纹理分析并标记出平滑、边缘、纹理区域,再由各区域的视觉阈值决定不同的信息嵌入深度。预处理时将小波低频系数末比特清零,实现信息隐藏的盲恢复。此变换域方法对复杂纹理性的图像嵌入率可达13.89%,且常规的鲁棒性实验表明本文方法可获得较好的恢复图像。     

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。     

一种基于小波变换的自适应数字水印算法

文中提出一种基于小波变换域自适应嵌入数字水印的算法．该方法利用小波多分辨率的特性，结合图像和人眼的特性，首先将一幅有意义的水印图像置乱，然后对置乱后的图像和原图像分别做离散小波变换．根据原图像的显著性，自适应的调整加入水印的强度，最后得到加入水印后的图像．     

离散小波变换域LMS自适应消噪

本文按照自成体系的离散小波变换正交分解框架,直接从离散域出发,得出离散小波变换域ＬＭＳ（ＤＷＬＭＳ）,变换的正交性与采样率无关,并可使用Ｍａｌｌａｔ快速算法。方法可减小自适应应滤波器输入向量自相关阵的谱动态范围,提出了传统ＬＭＳ算法的收敛速度和稳定性。     

基于自适应小波变换的嵌入图像压缩算法

针对遥感、指纹、地震资料等图像纹理复杂丰富、局部相关性较弱等特点,文章通过实施自适应小波变换、合理确定系数扫描次序、分类量化小波系数等措施,提出了一种高效的图像压缩编码算法.仿真结果表明,相同压缩比下,本文算法的图像复原质量明显优于SPIHT算法(特别是对于纹理图像,如标准图像Barbara).     

基于小波域的彩色图像自适应水印算法

提出了一种小波域下,基于小波零树结构的彩色图像水印嵌入算法。该算法通过选取对彩色图像视觉效果影响较小的色彩空间进行水印的嵌入,使嵌入水印的图像透明性较好;通过对原始图像和水印图像分别进行不同级别的小波变换,自适应地选取原始图像小波重要系数,将水印图像小波系数以一定的方式嵌入进去,使图像具有很好的稳健性及抗压缩性;水印的恢复只借助少量密钥信息。实验结果表明该算法是有效和可行的。     

基于小波域低频系数的自适应盲视频水印算法

设计了一种基于小波域低频系数的自适应盲视频水印算法,先用Arnold变换对水印图像进行置乱加密,再对原始视频进行分帧处理并提取亮度分量,将水印信息嵌入到亮度分量三层离散小波变换的低频系数中,嵌入强度由低频系数自适应地选取.实验结果表明,水印的安全性和不可感知性很好,在抵抗噪声干扰、帧删除、帧剪切以及滤波等多种攻击时具有良好的稳健性.     

一种基于正交多小波的自适应均衡算法

该文提出了用正交多小波来表示均衡器,由于多小波可同时具有正交性、紧支性和线性相位等特点,因此经多小波变换后所得到的信号相关阵的稀疏化估计与单小波变换相比非零元素较少,边界效应减小,基于此,文中给出了正交多小波变换域的一种Newton-LMS类自适应均衡算法,其计算复杂性可通过有预处理的共轭梯度法进一步降低为O(N log N),仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且易于实时实现。     

多级嵌套维纳滤波降秩的空时自适应处理器

该文将空时处理技术与降秩理论结合应用,利用多级嵌套维纳滤波降秩空时自适应处理。这种设计的效果是阵的自由度大大增加,抗干扰能力有质的提高,而计算量仍维持很低水平,收敛速度不受影响。仿真试验用于验证空时处理使阵列自由度提高,具有在宽带内处理干扰的能力,同时还表明多级嵌套维纳滤波在很低的秩下就有近似满秩的MSE性能,充分证实了低秩抗干扰自适应处理器的设计合理性。