基于小波变换与改进中值滤波的红外图像去噪

红外图像去噪研究是红外研究领域的热点问题,热图的去噪效果对后期的图像处理起着重要的作用。在此针对于红外热像传统去噪算法中无法有效保持红外热像差细节的不足提出了一种改进算法。该方法采用改进的中值滤波结合小波变换对红外热图进行去噪处理,结果实验仿真表明该方法能够有效保持红外图像热差细节的同时,对噪声抑制也具有理想的效果,对于后期处理具有很好的鲁棒性。     

基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究

针对实际拍摄的背景复杂、目标对比度和信噪比低的图像,在综合考滤图像去噪平滑效果、图像清晰程度和时间复杂度的基础上,提出一种基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法.首先对含噪图像进行提升小波分解,再在图像高频部分进行中值滤波以改善图像的消噪效果,最后采用信噪比(SNR)与均方根误差(RMSE)和图像灰度曲面图作为图像去噪效果的评估,将提升小波变换和中值滤波相结合的图像去噪方法与小波去噪、小波与中值滤波结合消噪等进行对比实验.实验结果表明,该方法既能消除图像噪声又能达到保持其图像边缘要求,且时间度较低.     

基于中值滤波和小波变换的红外图像去噪方法

针对红外图像对比度差、信噪比低、红外目标易被噪声干扰的缺点,提出一种自适应中值滤波和小波变换相结合的去噪方法.首先对图像进行小波变换,得到各频带子图像,对不同子图像采用不同的滤波模版进行自适应中值滤波,最后对图像进行小波重构,实现图像的去噪.将该方法与目前常用的去噪方法进行对比实验,结果表明,该算法简单有效,突出目标图像细节,可获得更好的图像视觉效果.     

基于Bior小波变换和中值滤波的图像去噪

中值滤波是一种常用的滤波方法,它可以较好地滤除脉冲噪声,但滤除高斯噪声效果不理想,而小波变换可以较好地滤除高斯噪声。本文将Biorthogonal小波变换与中值滤波相结合,同时滤除图像中的高斯噪声和脉冲噪声。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波。     

基于中值滤波和小波变换的图像去噪

针对混合噪声的特点,提出一种中值滤波和小波变换相结合的去噪方法。首先对噪声图像进行中值滤波,然后再通过小波阈值法对噪声进行去除,达到去噪目的。最后进行了Matlab仿真实验以及客观标准评价,结果表明:这种方法改善了图像质量,去噪效果优于传统的软、硬阈值方法以及单纯的中值滤波方法,可以有效的去除混合噪声。     

基于小波变换和均值滤波的图像去噪研究

针对均值滤波现有的缺点和小波变换存在的优势,特提出将小波变换和均值滤波相结合的算法,在该算法中,首先通过小波去噪进行图像处理,将处理后的图像通过小波变换得到近似图像、水平、垂直和对角三个高频细节提取出来,针对含噪图像的特点,对水平、垂直和对角三个高频细节采用不同的滤波模板进行中值滤波变换,最后将近视低频细节和变换后的三个高频信号采用逆小波变换得到再一次去噪后的图像。经过仿真实验结果可知,该算法在有效降低噪声的同时,保留了尽可能多的图像细节信息,其去噪效果优于单一的小波变换去噪、均值滤波去噪。     

基于小波和灰度形态学的红外图像增强方法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,提出了一种基于小波变换和灰度形态学的红外图像对比度增强的算法,对红外图像进行小波分解后,利用灰度形态学对低频系数进行对比度增强,同时计算局部阈值,并利用确定的阈值对小波系数进行去噪处理,最后重构得到去噪后的增强图像。实验结果表明,本文算法有效的提高了目标的对比度,同时突出了目标的细节信息,算法在性能优于传统的中值滤波与直方图均衡法相结合、维纳滤波与灰度变换法相结合的对比度增强算法。     

中值滤波和小波变换相结合的图像去噪研究（英文）

为了保持原始图像在去噪过程中的边缘信息,文章提出了小波变换与中值滤波相结合的办法来处理含噪图像。首先对含噪图像进行小波分解,然后用中值滤波和不同的阈值(硬阈值、软阈值)处理小波分解后的子频带。该方法在去噪的同时保留了图像的边缘信息。实验证明,该方法的去噪效果优于单独使用小波去噪或中值滤波的方法。     

基于方向的自适应多级中值滤波

针对传统多级中值滤波在所能保护的线特征方向上的不足,提出了一种基于方向的自适应多级中值滤波方法。该方法通过对小窗口内线特征走向的判断在大的窗口中选择不同的多级中值滤波方式,使滤波子窗口方向与线特征走向相一致。实验证明与传统的多级中值滤波相比,该方法能够在各个方向上更好地保留图像地线特征,同时与传统的多级中值滤波一样能够有效抑制噪声。     

小波变换模极大值域的一种自动滤波算法的实现

本文给出一种对小波变换模极大值进行自动滤波的算法.该算法可以自动寻找不同尺度之间对应同一边缘的模极大值,以实现非人工干预下的自动检测和去噪;并为采用小波变换模极大值法对边缘进行实时检测提供了可能性.     

基于Deslauriers-Dubuc(4,2)小波的提升方案图像去噪方法

提升小波具有结构简单、运算量低、原位运算、节省缓存空间，逆变换通过结构翻转得到等诸多易于实现的特点。将基于Deslaufiers-Dubuc（4，2）小波的提升方案应用于图像的去躁处理中，能快速有效去除信号中的高斯白噪声等。将提升方案与中值滤波相结合，可同时滤除图像中的高斯白噪声和脉冲噪声等。     

含裂纹缺陷的红外热图像处理算法研究

针对含裂纹缺陷的红外热像图对比度差、信噪比低的特点,提出了一种涉及噪声消除、图像细节增强、区域分割等多个方面的红外图像处理算法。算法首先通过时域有限冲激响应（FIR）滤波去除了图像中的部分噪声,然后利用提升小波变换与模糊逻辑非线性算子相结合的方法实现了对红外图像的增强,最后采用改进的区域生长方法对图像中的裂纹区域进行了分割处理。实验结果表明,本文算法有效地滤除了噪声干扰,提高了裂纹图像的对比度,同时很好地保留了整条裂纹中各小段灰度等级不同的特征,为后续测量裂纹深度奠定了必要的基础。     

小波变换在消除干扰中的应用探究

小波分析理论是近年来迅速发展起来的新兴学科,文章从接收到的干扰信号入手运用小波变换所具有的分频处理的特征进行信干分离,在分离的过程中作者运用了中值滤波等处理技术,实验结果表明此方法是有效的。     

Single Channel Speech Enhancement by De-noising Using Stationary Wavelet Transform

It is classical problem to extract signal itself from noise signal in speech processing. We can separate them according to their different statistic characters. Commonly the frequency band of noise is wide but that of original signal is limited and mainly lies in low frequency bands. How to eliminate noise effect becomes a challenging problem in speech processing. Speech enhancement algorithms have been developing considerably, many theories and approaches have been brought forward to suppress…     

一种结合图像增强的高斯噪声组合滤波算法

为了有效滤除图像高斯噪声,将滤波算法与增强技术有机结合,提出了一种具有增强效果的组合滤波算法.该算法首先针对经典中值滤波无法有效滤除高斯噪声的缺陷,从滤波模板的角度对其加以改进,对高斯噪声进行多角度、多尺度、多级串联滤波处理,以滤除一部分噪声;然后将均值滤波引入到小波域中,对图像残余噪声实现小波域逐级均值滤波,实现对噪声的基本滤除;最后设计出一种新型小波域增强函数模型,通过设定阈值,将滤波后图像分为若干个区域,分别进行不同程度的增强处理,通过结合具体实验对不同强度下噪声与增强函数系数的取值进行定量分析,给出两者之间的函数关系式.实验证明,该滤波算法对于高强度的高斯噪声有较好的抑制效果,并且具有一定的自适应性.     

基于小波变换的图像去噪方法

针对传统小波去噪时图像边缘被破坏因而丢失有用细节信息的问题,基于小波去噪的优点,研究了几种改进的基于小波变换的图像去噪方法。分别是基于小波变换和中值滤波的去噪方法,雏纳滤波和小波域滤波相结合的方法,小波变换去噪与高阶统计量滤波法去噪相结合的方法等。经过大量的计算机仿真试验,最后所得结果表明这几种改进后的基于小波变换的去噪方法均可以有效地降低图像的噪声干扰,比较好地保留图像中重要的细节信息,具有一定的实际应用价值。     

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。     

基于多级中值滤波和小波域HMT的图像去噪

介绍了小波域HMT模型和基于阈值分解的多级中值滤波,提出了一种基于多级中值滤波和小波域HMT模型的混合噪声抑制算法。在仿真实验中,将这种方法应用于混有椒盐噪声和高斯白噪声的Lena图像,并与其他的图像去噪方法相比。试验结果表明,这种方法在去除混合噪声、提高图像峰值信噪比的同时,具有更好的保持图像细节和边缘信息的能力。     

路面横向轮廓信号的车辙特征提取与计算方法研究

车辙特征提取和指标参数计算是路面横向轮廓处理的重要部分.通过对路面横向轮廓信号的分析,针对不同滤波方法的特点,提出了小波和中值滤波相结合的车辙信号特征提取方法.其中,小波降噪用于平滑线性叠加的高斯噪声,中值滤波用于处理信号中的强脉冲分量.同时基于路面车辙现场测试规程,提出了针对straight-edge模型的虚拟直尺算法,实现了车辙指标参数的计算.实验结果表明采用方法简单有效.