一种基于多通道联合估计的非局部均值彩色图像去噪方法

提出一种基于多通道联合估计的非局部均值彩色图像去噪方法,包括彩色通道联合去噪和彩色通道融合去噪两个步骤：在彩色通道联合去噪步骤,采用经典的彩色图像非局部均值去噪算法对噪声彩色图像去噪,得到预去噪图像作为彩色通道融合去噪步骤的输入;在彩色通道融合去噪步骤,采用广义多通道非局部均值去噪算法对预去噪图像再次去噪,去噪过程应用预去噪图像三通道高频成分的相似性。实验结果表明,与其他经典彩色图像去噪方法相比,本文方法在主观和客观上均具有竞争性。     

基于分数阶Riemann-Liouville积分的图像去噪

为了在获得更好去噪性能的同时更多地保留图像纹理信息,介绍了分数阶Riemann-Liouville(R-L)积分算子在信号滤波中的作用,将分数阶R-L积分理论引入到数字图像去噪中,并利用阶梯逼近方法来实现数值计算。模型通过设定微小的积分阶次来构建相应的图像去噪掩模,由此实现噪声图像的局部微调,并利用迭代的思想来控制模型的去噪强度,从而获得较好的图像去噪效果。实验结果表明,基于分数阶R-L积分的图像去噪算法较传统的去噪方法不仅可以提高图像的信噪比(SNR),所提出的算法去噪后图像的信噪比为18.3497dB,较传统去噪方法最低也提升了大约4%,而且可以更好地保留图像的弱边缘和纹理等细节信息。     

基于稀疏性的图像去噪综述*

利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法,在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上,回顾稀疏性去噪研究的发展,阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法,介绍利用稀疏性在图像去噪中的分解与重构过程,并将小波法去噪、多尺度几何分析法去噪、独立成分法去噪中所涉及的传统稀疏性与当前的稀疏与冗余表达模型去噪对比分析。最后基于对稀疏性去噪方法的分析,提出对稀疏去噪研究方法的一些展望。     

语音小波去噪效果的复倒谱分析

小波阈值去噪方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。本文在对所采集的带噪语音信号进行了小波阀值去噪以后,利用复倒谱对去噪前后的效果进行了对比,结果显示去噪后的语音信号的复倒谱相对于去噪前的相比,明显降低了峰值,说明小波去噪取得了良好效果。     

基于多级去噪模型的路面裂缝检测方法

为了去除路面裂缝检测中的各种噪声,在分析对比了目前常用去噪模型优缺点的基础上,根据路面图像中的噪声及裂缝信息的特点,结合已有去噪算法的优点,提出了一种新的基于路面裂缝检测的多级去噪模型。整个去噪模型包括灰度去噪模型、空间滤波去噪模型、裂缝特征去噪模型与几何特征去噪模型。实验结果表明,该模型在路面图像的去噪、裂缝信息提取等方面有较大改进。     

基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪

冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染;为研究冲击信号去噪的问题,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法;单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息;EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变;对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。     

基于小波变换的图像去噪

与传统的傅里叶变换去噪相比,小波能去噪同时保留图像细节特征。针对较好的小波去噪,本文研究了小波阈值去噪的阈值函数选取,阈值大小确定和小波去噪方法。     

基于微分方程和小波图象去噪研究

小波图象去噪是目前图象去噪的主要方法之一,它可以在很好去除噪声的前提下保持图象的细节特征。近年来基于偏微分方程的图象去噪方法得到了广泛的关注。在一定的约束条件下,求解方程的最优解可以达到比较好的去噪的目的。实验结果表明,该方法在图象去噪的效果上要比小波去噪好,去噪后图象的信噪比高。     

小波阈值去噪在图像去噪中的应用

小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,它们的去噪思想都是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理.本文主要针对图像去噪,将一幅图像分别进行软和硬阈值去噪的方法进行比较,得出无论阈值门限设为何值,软阈值的去噪效果总是比硬阈值的去噪效果好这个结论.     

基于小波与小波包的变速器故障特征提取

本文结合自适应小波变换滤波去噪方法与小渡阈值去噪方法,提出了一种可用于变速器故障振动信号去噪的双层滤波去噪算法.该算法的滤波过程分为两层,第一层滤波采用自适应小波变换滤波算法;第二层滤波采用经典的小波阈值去噪算法对信号进行二次去噪.最后,将去噪后的故障信号采用小波包进行了分解,并提取了小波包频带能量作为故障特征向量.     

基于低成本MEMS陀螺的小波阈值去噪应用研究

通过有效抑制微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差,实现了提高低成本MEMS陀螺的测量精度.研究了小波阈值去噪算法的基本原理,分析了影响小波阈值去噪质量的主要因素;确定了小波函数类型、小波分解的层数、去噪阈值以及去噪阈值函数;利用小波阈值去噪算法对实际陀螺信号进行了去噪处理,结果表明:陀螺随机漂移得到了明显的抑制,取得了良好的去噪效果.     

小波图象去噪综述

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一。在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上，首先通过对小波去噪问题的描述，揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性；接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法，并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系，不同噪声场合下的小波去噪等几个方面，对小波图象去噪进行了综述，最后，基于对小波去噪问题的理解，提出了对小波去噪方法的一些展望。     

基于改进EMD的接触网绝缘子泄漏电流去噪

采集接触网绝缘子泄漏电流时存在大量干扰,且使用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法去噪时存在端点效应和虚假分量的问题。提出利用类似极值延拓法和功率比值法(The Ratio of Power,TRP)解决EMD存在的上述问题,结合小波阈值方法对泄漏电流进行去噪。选择小波阈值去噪作为对比,对泄漏电流仿真模型和高压实验采集的泄漏电流进行去噪处理。通过去噪前后的有效值、三次谐波和基波幅值之比和信噪比对去噪效果进行评价。结果表明类似极值延拓法和TRP法可有效解决端点效应和虚假分量问题,改进EMD阈值去噪方法去噪效果优于小波阈值去噪。改进EMD阈值去噪方法具有自适应性,适用于污湿情况下的绝缘子泄漏电流去噪处理。     

图像小波阈值去噪方法研究

该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。     

图像小波阈值去噪方法研究

该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。     

基于小波的图像去噪研究综述

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。在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上,通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性;阐述了小波图像去噪方法的发展历程和小波去噪的机理;概括了目前小波图像去噪的主要方法:模极大值去噪法,小波萎缩法和多小波去噪等,对小波图像去噪进行了综述;最后探讨了小波图像去噪的发展方向。     

带噪语音信号小波去噪算法研究

去噪问题是信号处理中必不可少的问题。滤波作为传统的去噪方法,主要包括线性滤波和非线性滤波。噪声与信号频率重叠,传统方法要想取得良好的去噪效果必须牺牲部分信号。现有的小波模极大值去噪方法虽然有较好的去噪效果,但是该方法计算量大。小波阈值去噪方法更简单,但小波重构后的小波系数与噪声的小波系数存在恒定的偏差。在阈值去噪方法的基础上提出一种改进算法,仿真结果表明该算法在加性高斯白噪声污染下表现出较好去噪效果。     

基于小波和EMD的语音信号去噪

为了解决语音信号问题,本文在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了提出了一种基于经验模态分解的小波阚值去噪算法,并与小波阂值去噪法和EMD去噪效果相比较,试验结果证明,基于经验模态分解的小波去噪效果是相当有效和稳定的．为研究语音信号去噪处理提供了新的手段。     

提升小波和Savitzky-Golay滤波结合的近红外光谱去噪研究（英文）

在近红外光谱数据处理中,测得的近红外光谱数据不仅有被测样品的近红外特征光谱,还包含一些随机噪声,噪声的存在会影响后续光谱分析的准确性,为提高近红外光谱分析精度,需要对近红外光谱数据进行去噪处理。单一的提升小波去噪、小波去噪以及Savitzky-Golay滤波很难获得较好的去噪效果。因此提出将提升小波变换结合Savitzky-Golay滤波方法用于近红外光谱去噪,对降噪效果进行仿真与评估并与单一去噪方法进行对比。分别对添加随机噪声的1 467 nm近红外光谱进行单一小波去噪、提升小波去噪、Savitzky-Golay滤波以及提升小波变换结合Savitzky-Golay滤波进行去噪。实验结果显示所提出的方法去噪后的信噪比比单一三种去噪方法分别提高0.336 4、1.107 4、0.128 7,均方根误差分别降低0.002 6、0.009 1、0.001,表明所提方法能够有效去除近红外光谱中的噪声信息,并提高去噪的评估指标。     

WBCT与变分正则化方法的医学图像去噪

在分析几种变分正则化去噪模型的基础上,改进了变分正则化去噪模型,它是各向异性扩散的,去噪效果好,但计算量较大.由于WBCT的阈值法去噪速度快,本文提出了混合去噪方法,充分利用两种方法的优点,先对噪声图像做WBCT,高频子带用WBCT的阈值法去噪,对低频子带用改进的变分正则法去噪,然后用WBCT逆变换重建图像.实验结果表...