基于图像边缘信息的多小波阈值去噪方法

基于小波变换的图像去噪方法是小波应用较成功的一个方面,阈值大小的确定是该方法最终去噪效果好坏的一个决定性因素.基于图像边缘信息的多小波闽值去噪方法充分研究了信号与噪声在小波变换各分解层上的不同传播特性,在保留代表边缘信息的小波系数的基础上,对不同方向、不同分解层的小波系数分别选取最佳阈值处理.与Donoho等人提出的Visu shrink去噪方法相比,此方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),使图像更加清晰,去噪效果更好.     

河流表面图像小波阈值去噪方法研究

河流表面图像分析是河流流速监控的一种重要手段,去噪方法是保证河流表面图像质量的关键技术。针对大气风力,太阳紫外线等自然因素影响造成的图像噪声等问题,文中选定了适用于河流表面图像去噪的小波基与小波阈值,提出了一种提升小波阈值去噪效果的函数,提高了河流表面图像数据的质量,为提高非接触式河流流速测量的准确度提供一种有效的方法。该方法应用于某市不同河流的航拍图像分析,结果表明,提出的阈值函数相较于硬阈值函数以及软阈值函数在阈值处保持连续,峰值信噪比均优于传统去噪算法。     

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...     

基于小波变换的图像阈值去噪分析

小波阈值去噪是小波域去噪的主要方法之一,该方法通过对合适阈值的选取,采用阈值函数对小波系数进行相应的非线性处理,获得基于均方差的最佳去噪效果。针对图像去噪,将图像分别进行软阈值、硬阈值、软硬折中法和模幂次法去噪,对各个阈值去噪效果进行了比较分析,得到相对有效的处理方法,为小波去噪方法的选择提供了参考。     

基于贝叶斯阈值的多小波基联合去噪

本文用贝叶斯阈值法来确定阈值,提出在不同子带和不同方向上使用不同的阈值,结合改进的软阈值函数,并采用2个小波基加权联合去噪.实验证明,此法与Visushrink、Sureshrink、Bayesshrink及Wiener滤波相比,在去噪的同时保留了更多的图像纹理,峰值信噪比也提高0.1～1.45dB不等,充分说明了该方法的有效性.     

基于遗传算法的多小波自适应去噪方法研究

针对噪声在多小波分解后的尺度性以及图像本身的特性,提出了一种基于遗传算法的多小波自适应去噪算法,该方法能通过遗传算法自适应地寻求去噪后图像的最小均方误差.实验结果表明,该算法优于传统算法,不仅能有效滤除图像的噪声,而且能较好地保留图像的边缘信息,具有更加理想的去噪效果.     

基于改进阈值函数的小波域去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

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。     

基于小波变换的信号去噪方法研究

对小波闽值去噪方法进行了研究,阐述了小波变换和小波去噪的基本原理和方法,利用四种自适应阈值规则对含噪信号分别进行去噪处理,并比较了去噪效果。以采集到的语音信号为例,采用不同的阈值去噪方法去噪,在MATLAB下进行仿真,结果表明小波变换既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

一种新的小波消噪阈值的估计方法

小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法,对于非平稳信号的消噪,主要是选取合适的小波及每层小波系数的阈值。基于传统的阈值去噪方法,在分析研究了它们的优缺点之后,本着改进滤波效果,提高去噪质量的目的,提出了一种改进方案。该改进方案克服了传统阈值去噪方法的缺陷,并适用于进一步的自适应滤波的需求,仿真试验证实了该改进方案的有效性和优越性。     

一种改进的嵌入式图像EZW编码算法

介绍了在利用小波变换进行图像压缩时,小波基选择一般需要考虑的几个方面.并通过实验数据说明了不同的小波基对BMP类图像压缩产生的影响.然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的EZW编码算法的原理进行了分析,并通过实验对EZW算法进行了性能分析及其改进,给出了实验结果.     

一种改进的零树结构编码算法研究

现在大部分图像压缩技术都利用了小波变换后图像不同分辨率反相同方向子带之间的相关性。采用双正交提升小波将图像变换到小波域,通过增加熵编码的符号集,提出了一种基于正交小波变换的增广零树压缩编码算法,在整个编译码过程中仅使用一个系数列表,况且不进行任何排序操作。通过相关实验,证实该方法能有效进行图像压缩,提高了压缩率。     

基于双正交小波变换的航空图像压缩研究

提出一种基于提升方案的双正交小波变换结合SPIHT编码的图像压缩方法.小波提升方案是继多分辨分析之后,另一种非常有效的构造小波滤波器的方法,在双正交条件下按所需的小波性能自由构造双正交小波基,并能加快小波变换的执行速度.分析了应用提升方案构造双正交小波的算法,选用性能优良的双正交小波,结合SPIHT编码,进行图像压缩.实验表明,通过该方法进行图像压缩,图像重建质量较高.     

基于尺度相关的CCD图像小波去噪方法研究

根据信号与噪声在小波变换下表现出的不同的传播性质,提出了一种基于空域相关的CCD图像去噪方法.该方法通过计算相邻尺度小波系数乘积的累积直方图来确定阅值,再利用改进的阈值函数对小波系数进行阈值处理.实验结果表明,该算法在有效去除噪声的同时,能够较好地保留图像的细节信息.     

基于小波变换的指纹图像压缩方法

小波分析是傅里叶分析方法的突破性进展，在非平稳信号处理中，取得了良好的效果。数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域。指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求。为此，简要的介绍了小波变换的基本原理，提出了一种新的指纹图像压缩评价准则并给出了基于小波变换的指纹图像压缩方法。     

小波变换图像压缩中最优小波基的选取方法

针对不同的小波基具有不同的时频特征,用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果.故小波分析在应用中便存在一个最优小波基的选取问题.详述了选择小波基所依据的几个重要特征,并通过实例说明了在小波应用中要把握小波基的特征,根据应用需要,选择合适的小波基.     

EZW算法在DICOM图像压缩中的研究

基于小波变换的图像编码是一种有效的图像压缩方法，近几年来得到了广泛的发展，其中最著名的是Shapiro提出的小波零树编码（EZW）方法。针对医学DICOM图像的需求和特点，本文提出了一种基于小波变换的EZW算法对DICOM图像进行压缩。     

基于小波与JPEG的VQ图像压缩算法

提出了一种改善矢量量化的方法,该方法保留小波分解后的低频信号,对其用基于ＳＯＦＭ的矢量量化形成码书和索引号,最后,传输索引号码字和ＪＰＥＧ编码后的码书码字。解码为编码逆过程。实验表明,所提出的方法在ＰＳＮＲ相同的情况下,压缩比约为原始ＶＱ算法的４倍。文末附实验结果予以说明。     

嵌入式图像压缩编码的研究

嵌入式零树小波编码(EZW)是基于小波变换的图像压缩编码方法,具有良好的局部特性和空间-频率特性,但正交变换用统一的方法分解高低频,没有充分利用高频的细节信息,而且用同样的方法扫描高频3个方向(水平、竖直、对角线)分量,不能完全利用小波变换后系数的特点。针对此,提出一种改进的EZW算法,即对原始图像采用固定格式的小波包分解,并给出一种新的小波零树结构;在对分解后的系数进行扫描时,充分利用高频信息的方向性特点,其水平分量采用水平扫描、竖直分量采用竖直扫描、对角线采用Z扫描,整体结构依然使用原始EZW的扫描顺序。通过仿真实验对比发现,提出的改进EZW算法比原始的EZW算法,无论在客观数据还是主观视觉上,都有一定的改善,从而验证了该改进算法的有效性。     

小波域BP网络图像压缩及Matlab实现

BP网络是一种非线性映射网络,三层BP网络可以很好地逼近任一连续函数.BP网络用于图像压缩是一个很好的创意.但因其训练时间过长,而没有得到应有的重视.人的视觉特性对图像的低频部分及图像的边缘部分比较敏感.经小波分解后图像的大部分能量集中在低频和图像的边缘部分,即这部分小波系数比较大,其余部分小波系数很小,接近于零.因此提出了小波域BP网络图像压缩方法.该方法是根据小波变换后小波区域重要性的不同而采用不同的压缩比.即不重要的小波系数采用大压缩比的BP网络(隐节点少),重要的系数采用小压缩比网络(隐节点多)或不进行BP压缩而直接编码.并给出Matlab仿真程序.