基于小波分析的储粮害虫图像去噪研究

以储粮害虫为研究对象,阐述了小波去噪的基本原理和高频系数置零、硬阈值法、软阈值等几种方法,并提出了一种改进的小波阈值去噪方法,比较了这几种方法在粮虫图像去噪上的优缺点。实验结果表明,改进的新阈值方法能更好的去除噪声,收到更好的效果。     

基于小波变换的图像去噪研究

根据噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数的分布差异,将全局阈值法改进为在不同尺度、不同方向采用不同的阈值进行去噪。该方法与全局软阈值与硬阈值相比,有更好的视觉效果。通过比较去噪图像的峰值信噪比和均方根误差的数据可以看出,此法较全局软、硬阈值法有更好的去噪效果。     

基于贝叶斯阈值的小波域图像去噪研究

根据噪声能量在经小波变换后不同尺度不同方向上的高频系数的分布差异,利用贝叶斯阈值公式计算出不同尺度不同方向上的阈值,针对传统的软、硬阈值函数的缺点,采用一种改进的阈值函数进行去噪。该方法在视觉效果、峰值信噪比上均优于两种传统的阈值去噪方法。     

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。     

基于小波阈值的图像去噪方法研究

本文概述了小波阈值去噪的基本原理,对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果,讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中,小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。     

基于小波变换的图像去噪

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。针对传统去噪方法的缺陷,从理论上推导了二维小波分解和重构具体算法,研究了小波图像去噪的基本理论和方法,在此基础上利用Matlab7．0．1对含有两种不同高斯白噪声的图像进行了仿真实验,实验表明,基于小波变换的图像去噪可以有效地提高图像的去噪效果。     

Daubechies提升小波在图像去噪中的仿真研究

在介绍了一般小波理论和小波图像去噪的基础上,重点阐述了提升小波算法(lifting scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的普遍实现方法,按照提升小波的一般理论,对Daubechies(9/7)小波进行提升格式处理,并将Dau-bechies(9/7)提升格式小波应用到二维图像去噪研究中.计算机仿真试验结果表明,在去掉噪声后图像信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单,编程容易,速度快.     

基于小波阈值的图像去噪

研究了图像优化问题,图像中噪声经常会影响图像的清晰度,造成图像模糊等。为了更好的去除图像噪声并较好的保留图像细节信息,选取合适的小波阈值去噪法。比较了小波软、硬阈值去噪法与基于SURE阈值去噪法,选取较佳的图像去噪法。在Matlab上仿真结果表明,基于SURE阈值去噪法有效提高了图像去除噪声能力,保留较好的图像细节。     

基于小波阈值的图像去噪算法研究

对基于小波阈值的图像去噪算法研究进行了深入的讨论,详细介绍了几种比较常用的小波阈值去噪算法。对于图像的小波分解和重构,详细介绍了其分解步骤和算法,分析了小波分解过程中层数的选取和小波重构图像的问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数的处理过程以及不同处理方式的去噪原理;对小波变换阈值去噪的不同方法和原理进行了阐述。     

基于小波分析的自适应阈值改进算法

针对小波边缘检测阈值设定问题。本文提出了一种基于小波分析的改进阈值设定方法,采用一个矫正因子β来构造一个新的阈值函数,调整软硬阈值的恒定偏差。实验证明新阈值函数不但整体上连续性好而且在在克服硬阈值函数的不连续和软阈值函数在处理较大小波系数时总存在恒定偏差这两个不足的同时,又保留了软、硬阈值函数原有的优点。     

基于自适应阈值的小波图像去噪法研究

小波阈值去噪方法是众多图像去噪方法的理想之选,其算法简单,计算量小,得到了广泛的应用.在小波阈值去噪法中,单一阈值函数不能在每级尺度上将信号与噪声做很好的分离.针对这种情况,本文提出了一种新的阈值函数,仿真结果表明,这种新的阈值函数能更好地保留图像边缘信息,在视觉效果和信噪比上优于单一阈值法.     

基于小波分析的医学超声图像去噪与增强研究

去除超声斑点噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。论文提出基于小波分析的超声图像去噪与增强方法。首先是结合自适应方向加权中值滤波和小波半_软阈值去噪法有效抑制了斑点噪声,保留必要的细节;然后采用基于小波变换高频增强法增强图像并用同态增晰法增强对比度,有效地改善图像的质量;最后从去噪图像和评价指标上与常用斑点去噪法进行了比较。实验表明,该方法优于其他方法,具有实际的应用价值。     

基于平滑阈值函数的小波图像去噪

本文在分析软阈值函数的基础上通过对软阈值函数进行修正,提出了平滑阈值函数。此种函数因在整个取值区间内保持平滑性,所以在去噪中可保存图像的部分细节。本文将此种函数与基于贝叶斯风险估计求阈值相结合,用于自适应的小波阈值去噪,提高了图像的信噪比,减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。     

基于邻域的自适应小波阈值图像去噪

本文在贝叶斯萎缩(BayesShrink)去噪方法的基础上,提出了一种改进的方法,称为邻域贝叶斯萎缩方法NBayes Shrink(Neighboring BayesShrink).在原方法中,每一小波子带仅有一个阈值.改进的方法对每一小波系数基于其邻域进行参数估计,为每一系数得到一个阈值.实验结果表明,该方法比原方法在PSNR与主观视觉效果上得到了明显的改善.     

小波阈值图像去噪研究与应用

目前,对于图像去噪的理论和应用都已基本完善,但是对于保留图像边缘的图像去噪的研究仍然有很多学者专家在研究。小波域阈值图像去噪是能够保留图像边缘及其他特征的去噪方法之一。本文系统地研究了最常用的几种小波阈值去噪方法及阈值函数,然后在MATLAB环境下对几种小波阈值方法进行了试验,最后对各种阈值去噪方法的去噪效果进行了比较。     

基于小波分析的自适应阀值改进算法

针对小波边缘检测阈值设定问题.本文提出了一种基于小波分析的改进阈值设定方法,采用一个矫正因子β来构造一个新的阈值函数,调整软硬阈值的恒定偏差.实验证明新阈值函数不但整体上连续性好而且在在克服硬阈值函数的不连续和软阈值函数在处理较大小波系数时总存在恒定偏差这两个不足的同时,又保留了软、硬阈值函数原有的优点.     

基于小波的红外图像去噪算法研究

研究红外图像优化预处理问题,针对红外图像噪声分布的特点,提出一种新的去噪算法.对红外图像进行两次小波分解与重构,对分解后小波系数采用不同的阈值策略,分别消除加性噪声和乘性噪声.由于乘性噪声与红外图像相关,利用红外图像与乘性噪声在统计上独立的特点,在进行第二次小波分解之前先对含有乘性噪声的红外图像进行对数运算,这样才能消除乘性噪声.仿真结果表明,无论是视觉效果,还是客观评价指标,采用上述算法均优于传统去噪算法.并可广泛应用于红外成像领域.     

基于小波变换的多阈值图像去噪改进方法

图像去噪就是在保留图像边缘及其他特征的基础上去除噪声,小波变换域的阈值去噪方法是图像去噪众多方法中最有效的方法之一,本文对多阈值图像去噪方法进行了改进,得到一种新的图像多阈值图像去噪方法,实验证明该方法可以有效地提高图像去噪效果。     

一种改进的小波域贝叶斯图像去噪方法

基于对小波分析理论的深入学习,本文对小波测值萎缩去噪方法的关键环节进行了研究。本文在分析小波系数的分布特点的基础上,根据贝叶斯估计理论,得到贝叶斯收缩阈值,采用软阈值收缩去噪,行基于空间自适应例值和边缘检测的思想改进了一种新的自适应贝叶斯阈值萎缩去噪算法,仿真实验效果良好。