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。     

基于非抽取小波变换的遥感图像贝叶斯去噪

图像去噪是遥感图像处理的一个重要方面。文中基于非抽取小波变换,提出了一种贝叶斯图像去噪方法。对小波系数采用广义高斯分布建模,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。实验结果表明：该去噪方法能够有效地抑制正交小波变换产生的人为干扰和伪Gibbs现象,与正交小波变换阈值去噪方法相比具有明显的优越性。     

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.     

基于离散平稳小波变换和Bayes估计的红外图像去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换与Bayes估计的红外图像去噪方法。针对红外图像信号与噪声的不同特点,对红外图像进行离散平稳小波变换后,采用Bayes估计方法自适应地从带噪信号的小波系数观测值中估计信号的小波系数值。该方法不仅有效克服了传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,也避免了常用小波去噪算法对小波系数截断式处理可能造成的图像细节模糊和信息丢失。最后,通过对实际电力设备红外图像的去噪实验,验证了方法的有效性。     

一种利用像素分类的自适应小波图像降噪方法

提出了一种结合像素分类与小波变换的图像去噪方法.首先用常用方法获得初步去噪图像,并将其分割为若干图像块,分别计算每个图像块的空间频率.利用归一化的空间频率,对不同的图像块采用不同的阈值进行去噪,空间频率高的图像块采用较小的阈值,反之采用较大阈值去噪.实验结果表明:该方法可在初步去噪图像的基础上进一步提高图像去噪的效果,同时较好地保持图像细节;其去噪效果优于常用的小波图像去噪方法,峰值信噪比(PSNR)相对常用方法最高可提高3.4 dB.     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

针对传统正交小波变换在图像去噪时存在的边缘失真,提出了一种基于平稳小波变换的图像去噪方法。使用系数关联法将图像小波分解后的高频分量像素标记为噪声和边缘,如果小波系数被标记为边缘,则保持其系数不变,否则采用基于邻域的方法进行系数收缩。当噪声方差较大时,收缩后最小尺度的高频分量中会存在一些孤立的亮点或暗点,借助次大尺度高频分量将其去除,对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到去噪图像。实验结果表明,本文方法能够在去除噪声的同时较好地保持图像的边缘,是一种有效的图像去噪方法。     

一种新的小波图像去噪方法

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一，目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果。边缘信息是图像最为有用的高频信息，在图像去噪的同时，应尽量保留图像的边缘信息，基于这一思想，提出一种新的小波图像去噪方法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理，以去除具有较小支持域的噪声，保留具有连续支持域的边缘。实验结果表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保留图像的边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2～5dB，提高信噪比6～10dB。     

一种高效的小波变换去噪方法

小波变换用于图像去噪的思想已经提出了很久,然而前人所提出的这种方法对于去噪的效果并不理想。图 像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘出现较明显的Gibbs效应,图像变模糊。针对以上问题,本文提 出了一种高效的小波变换去噪方法(HPID)。此去噪方法是基于小波变换的新方法,与经典的小波去噪方法不同,该方法不 依赖图像大小来判定去噪门限,不需方差信息,且适用于不同类型噪声。采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,不 仅消除了Gibbs效应,而且图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力得到改善。     

基于尺度间和尺度内相关性的平稳小波红外图像去噪

提出了一种基于尺度间和尺度内相关性的平稳小波变换红外图像去噪方法.首先对红外图像进行离散平稳小波变换,分别对各个分解层的高频子带,利用不同尺度小波系数形成的系数向量,通过线性最小均方误差估计小波系数,获得各个高频子带的估计系数,再利用小波系数尺度内的邻域相关性对小波系数进行修正,然后通过小波反变换得到去噪图像.仿真结果表明,考虑尺度间和尺度内相关性的平稳小波红外图像去噪算法能有效地去除红外图像噪声,在信噪比和视觉质量上要优于单纯考虑尺度间相关性的去噪方法.     

基于小波变换和改进SVD的红外图像去噪

针对小波变换红外图像去噪需要已知噪声先验知识的缺点,提出了一种基于分块奇异值分解的正交小波变换红外图像去噪新算法。首先对红外图像进行离散正交小波变换,并对高频图像采用改进的分块奇异值分解估计小波系数,其中对奇异向量采用傅里叶变换进行了修正;最后将低频图像与估计的高频图像通过小波反变换得到去噪图像。仿真结果表明,该图像去噪算法能在无噪声先验知识条件下有效去除图像噪声,信噪比有了明显提高,并获得了良好的主观视觉效果。     

基于小波变换的信号去噪

小波分析是现代数字信号处理的重要分支。为实现基于小波变换的图像去噪,以小波变换为基础,对一维信号及二维图像信号进行去噪。实验结果表明,基于小波变换的图像处理可以有效地去除噪声,与传统的信号分析技术相比,小波变换能在对信号进行消噪的同时,更好地保留原始信号。     

Study on Denoising Based on the Wavelet Transform

The wavelet transform has remarkable advantages and wide applications in denoising because of its characteristic of good time-frequency. Based on the analysis of traditional wavelet denoising methods, which are based on Fourier transform, an improved method is proposed. It overcomes the shortcomings of the traditional Fourier denoising method. In this paper, the denoising procedures are introduced respectively based on the wavelet transform and the method of connecting the wavelet threshold with the wavelet...     

一种基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法

提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法.实验证明,该算法相对于小波变换和Contourlet变换能更稀疏的表达图像,并利用此优越性进行图像去噪,可以达到更好的效果和更高的PSNR值.     

Image denoising algorithm based on even step-length generalized cross validation model

Generalized cross validation (GCV) is a significant mean square error (MSE) estimator. It is widely used for image denoising because it can provide an optimal denoising threshold for these wavelet coefficients of noise image. However, the computational complexity of GCV is higher than that of the universal threshold denoising algorithm. In this study, an efficient and fast image denoising algorithm is proposed based on even step-length (ESL) GCV model. In ESL-GCV model, only the thresholds on even points are calculated from four to the maximum wavelet coefficient. In addition, the ESL-GCV model is optimized using the integer wavelet transform (IWT). These experimental results show that the IWT-based ESL-GCV model can provide lower computational complexity and the better peak signal-to-noise ratio (PSNR) than those of the traditional GCV. The proposed algorithm has important theoretical and practical value for image denoising in the future.     

BM3D视频去噪算法实现与评估

一些传统的图像视频去噪算法,会在滤除噪声的同时引入人工噪声,存在很大的局限性。而基于块匹配和三维变换域滤波(BM3D)的图像视频去噪算法则采用了不同的去噪策略。对BM3D算法进行了深入的研究并实现了算法,对算法进行了深层次的评估。通过评估结果,证明了BM3D算法在视频去噪方面取得了非常好的效果。     

一种抗噪的红外图像对比度增强方法

提出一种基于离散平稳小波变换和非线性增益的红外图像对比度增强方法。对红外图像进行离散平稳小波变换后,利用所提出的去噪方法对分辨率较好的各高频子带直接去噪;并利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法对分辨率较差的各高频子带进行增强。实验结果表明,提出的方法在有效地增强红外图像对比度的同时,又能很好地抑制相关噪声。算法在视觉质量上优于传统的反锐化掩膜法、直方图均衡法。     

基于单小波和多小波的红外图像盲去噪

Introduction Infrared Image denoising is a basic problem of image processing.It is well known that the more prioriknowledge is used,the better filtering effect is gotten.Usually,we can only get a contaminated image and prioriknowledge of noise can not be gotten accurately so the filtering effect is not good.Wavelet denoising algorithmproposed by Donoho et al.[1]is widely used.It is considered the better denoising algorithm recently.However,itrequires size of image to determine the important …     

基于复合脊波变换的图像去噪

脊波变换是在小波变换的基础上提出的多尺度分析方法,对于图像中直线状和超平面的奇异性问题,脊波变换比小波变换有更好的处理效果。应用数字复合脊波变换去除嵌入在图像中的白噪声,并使用一个简单的复合脊波系数的硬阈值来实现。实验结果表明,这种算法比VisuShrink算法、普通脊波算法和Wiener 2滤波器图像去噪的去噪效果更好,同时复合脊波算法也能应用于图像去噪和模式识别特征提取。     

基于Contourlet变换的红外图像梯度自适应去噪

对Contourlet变换图像去噪阈值的选择进行了研究.分析了可见光图像去噪和红外图像去噪的特点,提出了红外图像梯度能量自适应去噪算法.通过实验证明,与传统的几种去噪相比,这种方法更好的保留了图像的轮廓细节,提高了图像的PSNR值,增强了去噪后的视觉效果.     

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。