一种采用多个小波基的图像融合去噪方法

提出了一种新的基于多个小波基的图像融合去噪方法.首先利用多个不同的小波基对含噪图像进行阈值去噪,得到多幅恢复图像.然后对这些图像采用小波融合方法进行融合.对于低频系数采用基于边缘的融合算法,在多幅恢复图像中选择最有可能是边缘的点加以保留;对于高频系数,采用了平均的融合算法.最后得到一幅去噪图像.实验结果表明,无论是在视觉效果上还是在峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均明显优于单一小波基去噪.     

一种基于小波变换的图像自适应去噪新方法

针对图像在日常拍摄和传输过程中极易受到干扰,造成图像模糊,分辨困难的问题。文章中首先对利用滤波去除图像噪声的方法以及利用常见的小波系数变换去除图像噪声的方法进行了说明并给出了小波变换去噪的步骤和流程图,进而针对性的提出了一种基于小波变换的自适应图像去噪方法。利用信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）两种客观评价方法将文章方法与其他方法进行了比较,数值仿真结果表明文章中提到的方法大大提高了图像去噪的水平,达到了自适应去噪的效果,说明该方法具有很好的实用性。     

基于小波变换的MR图像的去噪处理

根据小波变换多尺度下图像信号与噪声不同性质的理论,提出了一种新的MR图像去噪处理 算法,这种算法直接比较相邻小波域的系数,根据比较结果设立滤波器去除噪声。计算机模拟结果表明:这种算法的速度快,能去除渗噪图91%的噪声,图像的信噪比从3.1861提高到了13.4784。     

小波阈值去噪法的改进算法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法.其中阈值函数关系着重构信号的连续性和精度,硬阈值函数的不连续性和软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,也限制了它的进一步应用.本文通过数学方法的引入,对阈值函数进行了改进.仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果.     

检测技术中新的小波阈值函数的信号去噪

在信号检测技术中,构造了一个新的阈值函数,与传统的软硬阈值函数相比,连续性好,高阶可导,便于进行各种信号处理和检测。实验仿真结果表明,采用新的阈值函数的去噪效果在信噪比增益和均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法,给检测技术带来了新的发展。     

自适应模糊小波阈值去噪算法在图像中的应用

消除在图像中产生的噪声,为了使图像清晰,污染度小,成了数字图像处理信息传播的重要部分。本文分析了中值滤波法、维纳滤波法、邻域平均法等几种传统的方法,着重研究自适应模糊小波阈值算法在图像去噪中的应用。运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声）进行仿真去噪,仿真结果分析比较,得出了自适应模糊小波阈值去噪算法比传统方法去噪效果更好,更明显。     

基于小波系数变换的小波阈值去噪算法改进

小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的。通过使用传统阈值去噪算法和该改进算法进行仿真,结果表明改进算法对去噪指标SNR、SME（平均方差）都有所改善。另外本文实验也表明改进算法可以更好的去除噪声,且较好的重现原信号的细节特征。     

Canny算子在马赛克图像检测中的应用

若要检测图像是否存在马赛克,就要用到马赛克图像的特征,其特征主要表现在存在有色彩灰度都单一的块,这些块的边缘很有规律,而canny边缘检测就可以很好的得到图像的边缘。     

基于Lipschitz指数的小波阈值去噪方法

对于非平稳信号,小波多尺度分解是一种有效的信号去噪工具.在D.L.Donoho的多分辨率小波阈值去噪方法的基础上,提出了基于Lipschitz指数的小波阈值去噪方法.仿真结果表明,采用基于Lipschitz指数的小波阈值去噪方法不仅有效抑制了由于硬阈值函数的不连续性而在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,而且在更加彻底去噪的前提下很好地保留了信号的边缘信息.无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法.     

基于小波影响锥分析的小波域阈值去噪方法

分析了传统的小波域阈值去噪方法在信号的奇异点附近产生震荡的一方面原因.基于尽可能的保留携带奇异点信息的小波系数的思想,提出了一种基于小波影响锥分析的小波阈值去噪方法首先通过阈值确定重要小波系数的时间位置,然后在小波影响锥分析的基础上保留所有影响锥内的小波系数.试验表明,本文方法与传统的阈值去噪方法相比在抑制震荡的同时能显著地提高信噪比.     

全封闭设备舱对隧道内160 km/h地铁气动声源影响#br#

随着地铁列车速度提升至160 km/h,隧道环境下地铁列车表面气动激励显著增强。应用大涡模拟对隧道内160 km/h 地铁列车脉动流场结构和表面气动噪声源进行数值仿真,定量评估全封闭设备舱设计对地铁列车气动声学性能的优化效果。结果表明：全封闭设备舱设计能够疏导车底气流,使车底气流更多集中在转向架舱两侧溢出,同时引起车下主要涡结构尺度增大。对应的,列车整车车体气动噪声源能量减小约2.9 %;其中头车、中车1 分别增大5.7 %和9.4 %,中车2 和尾车分别减小4.2 %和13.8 %,各节车体声源能量分布更加均匀;列车高频声源能量减小,整车800 Hz峰值频谱能量减小约4.0 %。研究成果将为160 km/h地铁列车气动降噪设计提供参考。     

基于小波收缩策略的一种新阈值去噪方法研究

分析了信号处理中相干噪声的特点,针对小波变换标准软阈值去噪法处理相干噪声能力相对差的弱点,介绍了一种基于SURERisk理论建立的自适应阈值去噪法,但其数字计算能力较差。基于同样理论,提出一种新的阈值函数,具有二阶导数和实际应用数字特性。并在此基础上确定了自适应阈值计算方法,建立了新的阈值去噪法,可用于去除相干噪声。计算机仿真表明,对于受相干噪声干扰的数字信号,该方法能较大提高信噪比,较好恢复信号。     

基于线性混合小波基的图像去噪

单小波基由于时频特性难以与复杂的图像特征相匹配,限制了小波闽值算法在图像去噪效果上的进一步提高.提出了一种基于线性混合小波基的图像去噪方法,将多个不同特性的正交小波基进行线性混合构成一个新的小波基,用该混合小波基对图像进行分解后再通过阈值处理实现去噪.调节混合系数,可使混合小波基的时频特性与图像特征相匹配,从而提高小波阈值去噪效果.实验结果表明,该方法去噪效果优于参与混合的各单小波基去噪效果,其峰值信噪比(PSNR)最大可提高3.5 dB.     

采用零树结构分类小波系数的红外图像降噪

红外图像易受噪声污染,为了改善红外图像的质量,提出了一种基于零树结构分类小波系数的红外图像降噪算法.该算法利用小波零树结构表达尺度间的相关性,通过空间自适应阈值将小波系数进行分类,并根据不同类系数的统计特性采用不同的先验分布模型,在贝叶斯框架下实现降噪.实验结果表明,本文算法在峰值信噪比(PSNR)指标上优于传统算法;从视觉效果来看,该算法在有效去除图像噪声的同时能较好地保持空间细节,可以满足当前红外图像降噪的需求.     

自适应二进小波去噪法

本文通过引入一类新的可微阈值函数,建立了信号的能量同它的二进小波变换系数之间的关系.利用Stein无偏风险估计和梯度下降法,给出了迭代求解各尺度二进小波系数最优阈值的自适应去噪算法.数值实验结果表明,同现存的小波去噪技术相比,该算法的去噪结果具有更高的重构信噪比和更光滑的外观.     

基于小波变换的STM图像处理

根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,阐述了将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合的方法,对于STM扫描获得的石墨原子图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到了明显提高。     

改进的小波阈值去噪方法及其在MATLAB中的仿真

对比分析各种小波去噪方法,在此基础上构造一个新的阈值函数,并对阈值的选取做了一定的改进利用MATLAB软件进行信号降噪仿真实验,结果证明改进后的方法优于传统方法,取得较好的去噪效果。     

自适应小波阈值去噪在重力仪信号处理中的应用

为了有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响,提高重力异常测量值的精度,在分析了小波阈值及自适应小波阈值去噪算法的基础上,将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中,并与自适应卡尔曼滤波做了对比,以处理后信号的信噪比作为衡量3种数据处理方法优劣的依据.理论分析和仿真实验表明,自适应小波阈值去噪方法、传统的小波阈值去噪方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除噪声信号对重力仪测量信号的影响,但在相同情况下,自适应小波阈值去噪方法具有明显的优越性.     

基于小波变换的Nanoindenter图像处理

根据纳米压痕仪的特点,对小波变换应用于纳米压痕仪图像的降噪、增强及融合方法进行了阐述。采用纳米压痕仪对单晶Al进行纳米级压痕,利用纳米定位平台原位扫描技术获得了三维图像,使用bior3.3,coif2,sym8分别对所得图像进行降噪、增强、及融合处理。结果表明,利用小波变换对纳米压痕仪图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到明显提高。     

信号去噪阈值参数选择的自适应退火遗传算法

提出了一个用于小波阈值去噪中最优阈值参数选取的自适应退火遗传算法,提出一种新的自适应退火策略用于选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了自适应处理,以进一步改善算法的稳定性和收敛性.计算机仿真结果表明,该算法可稳定有效地选取最优的去噪阈值参数.