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图像的小波指数降噪法及其应用 总被引:6,自引:0,他引:6
在图像降噪处理中,采用小波阈值降噪法会产生马赛克现象,造成降噪后图像失真。为此,提出了小波指数降噪法,即利用指数降噪因子除小波系数。降噪因子大于1,且随小波系数绝对值的增大而减小。实验表明,该算法在保持较高信噪比的条件下,减轻了马赛克现象。 相似文献
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波包理论是在小波基础上发展起来的时频分析理论,在图像降噪中取得了较好的应用。介绍小波分析和小波包的基本理论,分析几种基于小波和小波包的图像降噪的方法,并且在此基础上,利用Matlab R2008b编程与仿真,对其结果进行分析与比较,实验表明,图像降噪效果与阈值的选取密切相关,小波包降噪后的效果比小波更好。 相似文献
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提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免的存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐Markov树模型能有效刻画小波系数间的相关性和非高斯性,两种优势的结合可以获得比常规软、硬阈值小波降噪法和小波域隐Markov树模型降噪法更好的降噪效果。它不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除异常冲击干扰,仿真信号验证了这一点。对于实际滚动轴承信号,使用该方法同样可以获得满意的结果 相似文献
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简要介绍小波变换理论的发展背景,根据傅立叶变换(FFT)方法和短时傅立叶变换(SFFT)方法基本原理和处理信号的特点,结合小波变换原理的时频分析特性和对时变信号的处理能力,文章将小波变换方法引入到了图像信息处理过程中。由于此方法能从图像中获取更多的特征信息,且具有较高的分析精度,并具有较好的重构效果,所以使用该方法对图像进行分析和处理时,效果显著。 相似文献
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小波变换具有优良的时频局部特性,但由于其尺度是按二进制变化的,存在“高频低分辨”这一缺陷.正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分.推导了小波包分析的基本原理,给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法.最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性. 相似文献
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小波分析在图像处理中的应用 总被引:23,自引:0,他引:23
本文介绍小波分析在图像处理中的应用,有多尺度边缘检测、图像识别、图像分割.边缘检测包括可去除多余边缘的一般灰度图像实例,彩色肿瘤图像的边缘提取,汉字放大.图像识别中,对于汉字或字母的识别,是将二维图像信号降维后再进行小波分解,通过计算各层次的分形维数形成特征向量从而可以进行识别;仿射变换后的汉字或其它图像可用多尺度小波的仿射不变函数进行对比识别.最后介绍了两种图像分割算法,首先利用基于能量分析的方法将纹理部分和平滑部分先分开,然后再利用基于奇异性分进行细分,得到最终分割的结果. 相似文献
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很多小波去噪方法认为小波系数是相互独立的,然而大量实验表明实际图像的小波系数之间是有较强的依赖性。在本文中,我们将利用复小波变换的优势以及小波系数之间的依赖性,提出一种新的图像去噪方法。该方法先确定滤波器系数,再对复小波变换系数建模,并根据MAP准则给出系数的收缩方法进行去噪处理,最后作复小波逆变换。同时在变换的系数抽取之前估计系数的方差,可以使方差估计更准确。 相似文献
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基于小波域局部统计模型的图像去噪方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于小波域局部统计模型图像去噪方法.该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性:将小波系数尺度内的相关性建模为一种各向异性马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)先验概率模型,将小波系数尺度间的相关性建模为局部奇异性的条件概率模型.通过在贝叶斯框架中采用这种先验概率模型和条件概率模型可以得到一种具有自适应性的贝叶斯萎缩函数.利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正.实验结果表明利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节. 相似文献
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全变分自适应图像去噪模型 总被引:11,自引:1,他引:10
通过分析三种主要变分去噪模型(调和、全变分以及广义全变分模型)的优缺点,提出了一种基于全变分的自适应图像去噪模型。该模型根据噪声图像的信噪比,采用高斯滤波器对图像进行预处理,克服了全变分模型引入的阶梯效应;利用图像中每一像素点的梯度信息,自适应选取去噪模型中决定扩散强弱的参数p(x,y),使接近边缘处平滑较弱,远离边缘处平滑较强。数值实验表明,本方法在去除噪声的同时保留了图像的细节信息,取得了很好的降噪性能,其峰值信噪比(PSNR)在高噪声水平下,较其他变分方法至少提高1.0dB左右。 相似文献
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一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法 总被引:11,自引:6,他引:11
提出了一种基于低频系数局部区域梯度信息的多分辨率图像融合方法。根据局部梯度信息对源图像的小波低频系数进行选择,获取融合图像的对应低频系数。依照平均误差、峰值信噪比、均方根误差以及偏差度、熵等评价标准,将该方法的多聚焦图像融合效果与其他三种常用低频系数融合方法的效果进行了比较。实验结果表明,该方法获得的大部分评价指标都优于其他三种方法,且其最佳小波分解层数为2层,而其他三种方法的最佳小波分解层数为5层。最佳小波分解层数越少,图像融合的计算量越小。该方法在减少计算量的同时,提高了融合质量。 相似文献
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多聚焦图像融合的最佳小波分解层研究 总被引:16,自引:1,他引:15
小波变换应用于多聚焦图像融合时分解层数的选取是一个关键问题。根据区域标准偏差最小准则对小波变换后的高、低频图像分别进行融合。利用峰值信噪比、偏差度、熵等标准对融合结果进行评价。对比实验结果表明,多聚焦图像融合的最佳小波分解层数为5层。 相似文献