基于第二代轮廓波变换的消噪方法

提出一种基于第二代轮廓波变换的消噪方法,该方法在阈值选取上采用基于自适应冲激响应的多尺度多方向阈值,在硬阈值处理之后采用自适应维纳滤波。该方法充分利用了第二代轮廓波变换在频域和时域的局部化、多尺度、多方向和低冗余特征;能够利用更多较小的轮廓波变换系数以减轻轮廓波硬阈值消噪带来的纹理效应,并能更好适应人类的视觉特征。实验结果表明提出的消噪方法在峰值信噪比和视觉效果上都优于第一代轮廓波和小波的消噪效果。     

轮廓波消噪中消噪效果与噪声强度的关系*

首先简单回顾了轮廓波变换的基本原理和实现方法;然后阐述了基于轮廓波变换的图像消噪实现方法,针对包括小波消噪、第一版轮廓波变换消噪和第二版轮廓波消噪变换消噪在内的三种变换域消噪方法在不同噪声强度下的消噪效果进行了实验和分析.实验表明,第一版轮廓波变换在噪声强度较大时,比小波有较高的信噪比;在噪声强度较小时,比小波有更低的信噪比;第二版轮廓波变换则总是在信噪比上优于小波.     

基于轮廓波变换的织物疵点图像消噪新方法

为了实现织物疵点图像的有效消噪,使其更有利于特征提取和疵点检测,提出了基于轮廓波变换的织物疵点图像消噪新方法。综合考虑轮廓波方向子带能量的大小与织物疵点图像轮廓细节之间的关系,对Donoho多尺度分解阈值进行修正,改进了Donoho多尺度分解阈值对图像细节"过扼杀"的缺点。实验结果表明,对织物疵点图像进行基于轮廓波变换改进阈值消噪时,该方法更好地保留了织物疵点图像的轮廓细节,峰值信噪比显著提高。采用改进的轮廓波Donoho多尺度分解阈值消噪后的图像,可以更好地应用于织物疵点图像的特征提取和疵点识别。     

基于最佳门限消噪语音增强一种新方法的研究与实践

针对软门限对信号噪声的滤除方法,在分析小波变换消噪原理和方法的基础上,具体分析了阈值对小波变换消噪的影响.提出了改进阈值的阈值函数,给出更好的滤波结果.实验表明这种改进的算法有效地提高了增强效果.     

基于白化检验和3􀀁 准则的小波阈值去噪算法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中自噪声的有效算法。其中，分解层数、门限阈值以及阈值函数的选取是关键。本文分析了白噪声和有用信号的小波变换系数的特点，在此基础上提出了一种分解层数的自适应确定方法以及一种基于3σ准则的各层小波空问阈值的选取方法，并结合硬阈值和软阈值方法各自的优缺点，提出了一种改进的小波系数阈值估计的模型。仿真结果表明，该方法具有较好的去噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

数字图像的固定基稀疏表示方法*

提出了一种采用小波与轮廓波混合的固定基数字图像描述和变换方法,该变换在较粗糙的尺度上采用小波变换,在细节尺度上采用轮廓波变换,既能够克服可分离小波在图像描述方面高频子带方向分辨率较低的缺陷,又能够降低轮廓波变换的计算复杂度。实验结果表明,本方法在具有良好的数字图像逼近能力的同时,还具有很好的消噪结果。     

小波阈值去噪技术研究及其在信号处理中的应用

阈值函数的选取以及阈值的确定是小波收缩消噪的关键问题,阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理.基于噪声和信号在小波变换下表现出截然不同的性质:噪声对应的小波变换系数将随着尺度的增大迅速衰减,建立了小波收缩消噪的统一框架.在该框架下总结了各种阈值函数的形式以及阈值确定的方式,研究了它们的性能及特点.仿真实验结果表明,该方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息.     

基于小波变换和脊波变换的自适应图像去噪算法

为了克服单纯小波变换或脊波变换的不足,提出了基于小波变换和脊波变换的自适应去噪算法。实验结果表明,在处理点奇异性和线奇异性的图像时,该方法比单纯小波变换或脊波变换的阈值去噪算法更具优越性,在实际应用中更为有效。     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。     

基于水平集的并行融合图像分割

针对复杂背景和多目标空中运动物体的定位和跟踪问题,研究了基于小波变换阈值去噪方法、数学形态学去噪方法与水平集方法结合的图像分割方法,提出了基于小波变换阈值去噪与水平集结合方法以及基于小波变换阈值去噪、数学形态学去噪与水平集结合方法的并行融合图像分割方法,对运动目标进行边缘检测。实验结果说明,基于小波变换、数学形态学与水平集方法结合的并行融合图像分割方法能够有效地提取目标物体的轮廓,抑制背景噪声。     

一种改进的小波去噪方法在红外图像中应用

针对小波软阈值去噪函数会产生恒定误差导致图像边缘模糊的缺点,提出了一种改进阈值函数的去噪算法。该算法中当小波系数较大时,阈值函数趋向于硬阈值函数;当小波系数较小时,趋向于软阈值函数,具有自适应性。采用维纳滤波消除图像小波变换中低频频带中残留的噪声。实验结果表明,改进后的阈值函数结合贝叶斯阈值的方法与传统小波软阈值去噪相比,能够有效去除红外图像中的噪声,同时保持红外图像热差细节,具有较高的峰值信噪比,非常适用于去除红外图像中的噪声。     

喷油泵校正器技术参数测试方法研究

针对喷油泵校正器的特点,介绍了对其两个技术参数预紧力和校正行程的测试方法.在小波消噪理论的基础上,给出了新的随尺度变化的阂值估计公式,采用小波软阈值消噪技术对力信号进行处理;在小波分解理论的基础上,提出了一种染噪斜坡信号的信号提取方法,并利用该方法对位移信号进行处理.经过小波消噪处理后的位移和力信号,再进一步的处理,可以得到很好的测量曲线,从而能够精确求出喷油泵校正器的预紧力和校正行程.     

基于NSCT的红外图像小目标检测技术

红外图像小目标检测是精确制导武器的关键技术之一。将小波或Contourlet多尺度分析用于红外小目标检测具有一定的局限性。无下采样Contourlet变换（NSCT）是基于Contourlet变换的一种扩展,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解。提出了一种基于NSCT的红外小目标检测算法。该算法首先对图像进行NSCT变换;然后利用能量法提取其局部纹理特征,并计算各点的特征向量与中心向量间的距离,得到一个相关的多尺度距离像;最后根据该距离像进行直方图统计,从而实现红外小目标的检测。与基于小波变换的红外小目标检测算法进行了比较。实验结果表明,该算法能较精确地检测出红外小目标,优于基于小波变换的方法。     

基于新阈值函数的小波去噪方法

小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法,针对常用硬阈函数不连续的特点以及软阈值函数存在偏差的问题,提出了一种新的阈值处理方法,在matlab7．0中的仿真试验结果表明,新的阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值和软阈值。     

Contourlet变换低通滤波器对图像融合算法影响的讨论

根据Contourlet变换多尺度、多方向的特性以及自然图像的频谱特点, 分析了Contourlet变换低通滤波器对图像融合算法性能和融合结果中伪轮廓的影响, 讨论了低通滤波器与分解层数选取之间的关系. 理论与实验证明, 使用带宽较窄的低通滤波器能够得到较好的融合结果, 当低通滤波器系数均为正数时融合图像的伪轮廓显著减少. 本文比较了使用不同低通滤波器和不同融合准则时得到的融合结果, 实验结果证明, 使用合适的低通滤波器, 可以在选用较简单的融合准则和分解较少层数的情况下, 得到很好的融合结果, 大大减小了融合算法的复杂度.     

基于多小波变换的图像去噪

小波分析是目前国际上最新的时间频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具.小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号.多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.提出了一种新的图像去噪方法,该方法以多小波变换为基础.实验证明,去噪效果良好.     

一种新的基于多小波的图像去噪算法

图像去噪是最基本的图像处理技术,小波分析是目前国际上最新的时间．频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具。通过小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号。多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足。本文提出了一种新的图像去噪方法,该方法以多小波变换为基础。实验证明,具有很好的去噪效果。     

自适应阈值小波滤波及其在ECG消噪中的应用

采集的心电信号,各类噪声往往覆盖了其有用信号的全频段范围,通常的方法难以有效消噪。讨论了将非线性阈值函数h引入小波消噪中,通过训练信号来确定各尺度下的h函数参数,然后采用阈值自适应的小波滤波进行心电信号消噪的方法。通过和Donoho的小波阈值消噪法对实测心电信号消噪比较,说明了该方法在心电消噪方面的有效性,且在消噪后波形不失真方面具有更好的优越性。