基于提升小波的自适应阈值图像去噪方法

利用提升法对传统小波进行提升,给出了用提升方法构造lifting-9.7小波的实现方法.针对图像去噪传统阈值选取的不足,研究了一种基于提升小波的自适应阈值图像去噪方法.实验表明:该方法实现简单,计算速度快,处理后的图像清晰,能量保持能力强,提高了去噪后图像的信噪比,去噪效果好.     

一种基于小波变换的图像去噪算法

利用小波方法去噪,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。针对图像存在大量噪声的情况,阐述小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。在综合考虑图像去噪平滑效果和图像的清晰程度的基础上,提出一种多方向多尺度的自适应小波去噪算法。通过试验数据验证了该算法的可行性和鲁棒性。实验结果表明该方法增强了图像的视觉效果。     

基于提升小波的自适应阈值边缘检测新算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等缺点,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测.首先,对原始图像进行多层小波分解;对分解后的图像低频部分用提出的改进提升算法进行边缘检测,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测边缘;通过将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到一个组合边缘,最后细化图像边缘.实验证明,这种方法相对于传统小波分析有着计算量小,计算速度快和要求存储空间小等诸多优势,同时,也能做到不丢失图像信息,保证了边缘的连续性和封闭性,检测效果较好.     

基于小波变换的图像去噪算法研究

小波变换作为一种重要的工具,已经在图像处理中得到了广泛的应用。我们所获得的图像一般信噪比比较低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只针对单一噪声进行去除。文章提出了一种基于小波变换的混合噪声的去除方法:首先使用改进的中值滤波算法去除脉冲噪声,然后采用小波去噪方法去除高斯噪声。通过Matlab仿真得出去噪效果。     

基于小波变换的边缘保留图像去噪改进算法

针对在图像去噪过程中,如何有效地保留图像边缘等重要特征信息的问题,提出了一种基于小波变换的图像去噪改进算法。对图像进行多尺度小波分解,将各子带小波系数进行自适应阈值化处理,边缘成分的阈值由子带阈值和给定的相关权重计算得到,从而有效保留图像边缘信息。分别对Tracy和Building图像进行处理,实验结果表明,与BayesShrink等4种传统方法相比较,改进算法不仅可以有效去除不同程度的加性高斯白噪声,很好地保留图像边缘等重要特征信息,而且具有较高的峰值信噪比。     

基于小波和NSCT的图像自适应阈值去噪方法

提出了一种基于小波和非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像自适应阈值去噪方法.先用小波估计噪声图像的噪声强弱,再根据噪声的强弱以及NSCT的分解特点及系数所在邻域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值.仿真实验结果表明,与小波硬阈值、Contoudet硬阈值和基于非下采样Contourlet硬阈值去...     

基于自适应阈值的图像去噪新算法

提出了一种具有自适应阚值的图像去噪算法.首先,阚值函数具有连续性,高阶可导性,充分体现了小波分解后系数的能量分布,且函数表达式简单易于计算,适合各种数学处理.其次,阈值的选取考虑了分解过程中小波系数的相关性和过程性等因素,减小了对噪声的误判率,具有更强的实用性.仿真实验结果表明,新算法不仅比传统算法运算量小,而且取得了更高的峰值信噪比(PSNR)和更小的均方误差(MSE),更加有效地去除了图像的噪声.     

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。     

基于Contourlet变换自适应阈值的图像去噪算法

综合利用Contourlet变换和图像在各个尺度各个方向上的轮廓细节的大小,一定程度上改进了Donoho阈值"过扼杀"其分解系数的缺点,同时还考虑图像的轮廓细节.实验结果表明,与小波阈值,Contourlet阈值和多尺度Contourlet阈值相比,这两种方法更好的提取了图像的轮廓细节,提高了图像的PSNR值.     

基于小波域上各向异性扩散的图像去噪算法

给出一种将小波阈值和偏微分方程相结合的去噪算法。首先对图像进行小波分解,在小波域上用改进的Perona Malik模型进行各向异性扩散,保留或较小程度的伸缩幅值大的系数,平滑幅值小的系数,较好地保留自然图像在小波域上的非线性相关性的同时实现小波系数伸缩,然后进行小波重构。仿真实验表明,该算法能获得较高的信噪比和较好的主观质量,且运算量比Perona Malik方法要小。     

一种基于小波变换的自适应图像降噪法

提出了一种基于二进小波变换的图像降噪方法,通过对小波变换系数进行阈值处理实现降噪。该方法结合图像的自身邻域信息,具有一定的自适应性。实验结果证明能够产生较好的效果。     

基于小波变换的红外图像去噪

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。本文介绍了小波阈值去噪的基本原理,并将其应用于红外图像去噪。实验结果表明,该算法优于传统滤波去噪方法,能有效地抑制噪声,可用来对红外图像做进一步的分析与处理。     

一种基于提升小波变换的图像融合方法

在针对传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、内存需求量大，不适于实时应用的局限性的基础上，提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合图像质量上都优于传统方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

基于正交小波变换的图像去噪算法研究

提出了一种基于正交小波变换的图像去噪方法,首先利用离散小波对图像信号按Mallat算法进行分解,然后采用软闽值与小波重构的算法进行去噪。深入研究了小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,并保留了图像细节部分的有用信息。     

图像的提升小波变换的FPGA实现

由2D图像转换到3D图像,关键是从原始已知的2D图像(images of limited depth of field(DOF))中生成深度图像。文章提出的是如何在FPGA上实时的对图像进行小波分析,以便后续利用小波分析的结果得到深度图像。与传统的卷积方法相比,该硬件框架提升了运算速度,简化了结构。     

基于Curvelet变换与小波包变换联合的图像去噪算法

小波包变换在处理图像中的平滑区域时能够起到较好的效果,而Curvelet变换可以更好地逼近线性奇异高维函数,对图像的边缘区域有最稀疏的表示.在此基础上提出了基于二者联合的图像去噪算法,在对含噪图像进行分割后,分别对线性区域和平滑区域采用Curvelet阈值去噪处理和小波包阈值去噪处理.该方法充分发挥了二者各自的优势,实验表明,它对图像的去噪效果要优于单纯的Curvelet或小波包去噪方法.     

基于小波变换的图像去噪虚拟仪器系统

图像去噪一直是图像处理领域中重要而较难的研究课题.近十几年来随着虚拟仪器技术逐渐成熟和其应用领域的不断扩展,也为图像去噪研究提供了新的思路.基于小波变换,借助虚拟仪器平台构造了一种图像去噪的仪器处理系统,通过调用不同的小波基MATLAB算法和变换阀值系数控制实现了图像去噪的功能.示例结果表明该系统具有良好的图像去噪效果.     

基于离散分数阶正交小波变换图像降噪新方法

分数阶小波变换是小波变换时间-频域的分析方法在时间-分数阶频率域的推广,在时间和分数阶频率域具有表征信号特征的能力.本文在离散分数阶正交小波变换(DFRWT)多分辨率分析(MRA)理论基础上,推导出DFRWT系数分解及重构新形式并作二维扩展.根据图像DFRWT子带系数能量随不同阶数p变化的特点,提出基于DFRWT阈值降噪新方法.该方法在保持子带低频能量为绝对大值条件下,适当提高子带高频能量值,更利于抑制图像噪声.实验结果表明,与传统小波阈值降噪方法相比,该方法主观质量得到了明显增强,提高了峰值信噪比.