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。     

基于改进小波阈值函数的指纹图像去噪

针对指纹图像的特点,在分析了传统的软、硬阈值函数去噪原理的基础上,提出了一种新的小波阈值函数。新阈值函数克服了软、硬阈值函数存在的不足。通过选择不同的参数,可适应不同的图像。仿真实验表明,新阈值函数较传统阈值函数具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比（PSNR）。     

基于改进阈值函数的分数阶小波电能信号去噪

为了消除电力系统中噪声对电能质量扰动信号的影响,且能保留突变点信息,提出了一种基于改进阈值函数的分数阶小波电能质量扰动信号去噪方法.该方法采用离散分数阶小波变换对含噪信号进行多尺度分解,并根据信号和噪声在不同尺度上的分数阶小波域系数的分布特点,通过改进阈值函数对各层系数进行处理,将处理后的系数进行重构得到去噪后的信号.仿真结果表明,该方法弥补了软、硬阈值函数的缺点,能较好地去除噪声并保留突变点信息,且提高了输出信噪比.     

基于一种新的阈值函数的小波图像去噪

文中在D. L. Donoho和I. M. Johnstone提出的小波阈值去噪基础上,提出了一种改进的阈值函数。该阈值函数采用双阈值模式,通过逐渐增大对小波系数的缩减力度来处理双阈值之间的小波系数,尽可能多地保留有用信息,直至小波系数缩减为零。在这里引入了一个控制变量来调节系数的缩减幅度。与传统的软、硬阈值方法相比,改进的阈值函数最大的优点是函数连续且减小了估计系数的误差。通过仿真实验,从视觉和客观评价标准（峰值信噪比和均方根误差）上验证了新阈值函数去噪的有效性。     

基于平滑阈值函数的小波图像去噪

本文在分析软阈值函数的基础上通过对软阈值函数进行修正,提出了平滑阈值函数。此种函数因在整个取值区间内保持平滑性,所以在去噪中可保存图像的部分细节。本文将此种函数与基于贝叶斯风险估计求阈值相结合,用于自适应的小波阈值去噪,提高了图像的信噪比,减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。     

基于一种新阈值函数的小波医学图像去噪

医学图像去噪是医学图像处理的重要组成环节,小波阈值去噪是信号处理中的一种重要方法.本文在介绍了Donoho小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数,与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数不仅克服了软硬阈值函数的缺点,而且易于计算,具有优越的数学特性和清晰的物理意义,通过调节N(任意正常数)取值可以改变新阈值的趋向,体现了其灵活性.通过实验对结果加以比较分析,证明这种方法应用于医学图像去噪,得到令人满意的结果.     

多层阈值函数下的小波图像去噪

传统的硬软阈值函数在阈值处不连续,容易产生振荡,且估计小波系数与实际小波系数有恒定偏差,存在过扼杀现象。为此,提出一种多层改进型的阈值函数,该函数不仅在阈值处连续,而且估计的小波系数能够渐进实际小波系数。通过加入阈值调节因子,根据采样点长度的不同调节阈值因子,解决固定阈值偏大的问题。实验结果表明,改进后的阈值函数无论在视觉效果上,还是在峰值信噪比和均方误差性能上均优于传统阈值函数。     

基于小波变换的多阈值图像去噪改进方法

图像去噪就是在保留图像边缘及其他特征的基础上去除噪声,小波变换域的阈值去噪方法是图像去噪众多方法中最有效的方法之一,本文对多阈值图像去噪方法进行了改进,得到一种新的图像多阈值图像去噪方法,实验证明该方法可以有效地提高图像去噪效果。     

改进阈值函数的图像去噪方法

针对传统阈值函数的不连续性、高阶不可导和信号振荡等问题,提出了一种改进阈值函数的图像去噪方法。方法在定义域内连续且高阶可导,表达式构造简单易计算,通过调节参数来控制估计小波系数与噪声污染的小波系数间的偏差,抑制了图像模糊的问题。采用传统阈值函数、半软阈值函数与改进的阈值函数法分别进行去噪的仿真试验,并从主观和客观角度对4种去噪效果进行对比分析。实验结果表明:改进的阈值函数法不仅能有效去除不同程度的高斯噪声,同时能更好地保留图像边缘和细节信息,去噪效果优于传统方法,而且峰值性噪比(PSNR)和均值绝对误差(MAE)的性能也显著优于其他算法。     

基于小波变换的图像自适应阈值去噪算法

针对传统小波阈值去噪算法的不足,提出了一种新的自适应阈值去噪算法.该算法引入了一个新的阈值函数,利用GGD模型对小波子带内的系数进行建模,再根据小波子带系数的局部邻域信息进行方差估计,从而得到自适应最优阈值.实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉效果上都比传统小波阈值去噪算法具有明显改善.     

基于小波自适应阈值图像去噪方法的研究

利用小波变换对图像去噪是一种非常有效的方法。传统的小波去噪算法对图像去噪后的平滑效果不是很好,图像细节清晰度不够高,甚至会产生伪吉布斯现象。针对这些现象,文中提出了一种改进的基于小波变换的多尺度自适应阈值图像去噪方法。该方法根据图像小波分解的特性,确定适合小波分解后不同层系数去噪的较优阈值,然后结合恰当的阈值函数对各层高频系数进行处理来达到去噪效果。实验结果表明,与传统方法相比,该方法运算量较小,能有效去除高斯白噪声,进一步提高峰值性噪比,同时能够很好地保留图像细节信息。     

基于提升小波的自适应阈值图像去噪

介绍了提升方法(Lifting Scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法.在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阈值的图像去噪方法--AdaptThr Shrink去噪法.这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阐值.结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且使图像更加清晰.基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好.     

基于提升小波的自适应阈值图像去噪

介绍了提升方法（Lifting Scheme）的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法。在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阚值的图像去噪方法——Adapt Thr Shrink去噪法。这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值。结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比（PSNR）,而且使图像更加清晰。基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好。     

一种改进的小波阈值图像去噪方法

分析小波阚值去噪特点,针对软、硬阈值去噪存在伪吉布斯和边界模糊现象,提出一种改进的阈值函数和阈值估计方法,该阈值函数具有连续可导且偏差可变的特性,新的阈值估计方法具有较好的自适应性.实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论从视觉效果上还是信噪比上,都优于软、硬阈值去噪方法.     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.     

基于小波变换的图像去噪

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。针对传统去噪方法的缺陷,从理论上推导了二维小波分解和重构具体算法,研究了小波图像去噪的基本理论和方法,在此基础上利用Matlab7．0．1对含有两种不同高斯白噪声的图像进行了仿真实验,实验表明,基于小波变换的图像去噪可以有效地提高图像的去噪效果。