一种结合小波神经网络的脉冲噪声滤波方法

采用小波神经网络对噪声像素进行模式识别,将其与无噪像素区分开,然后对噪声像素按照域值为其分配相应的比例系数,最后与中值滤波相结合输出.既能够有效地保护无噪像素,又能够对噪声像素进行合理的去噪.实验结果表明:无论是PSNR,SNR对比,还是视觉效果,该方案较以往常见的滤波器都得到了很大的提高.当噪声强度为20%时,本文方案较传统中值滤波器和自适应长度中值滤波器PSNR值分别提高了11.8 dB和7.59 dB.     

一种基于小波变换的SAR图像斑点噪声抑制方法

给出了一种抑制合成孔径雷达斑点噪声的方法,它以小波多分辨分析理论为基础,通过对小波分解后细节子空间像素的幅度值进行处理,来抑制斑点噪声,并且设立适当的阈值对图像的边缘进行增强。使得在噪声抑制的同时达到保留图像边缘结构信息的效果。经过和现有的几种抑制班点噪声的滤波器进行定量和定性的实验比较,由实验结果可以看出使用小波方法处理的图像效果好于其他方法。     

基于2级检测的脉冲噪声滤除算法

以图像结构和噪声的特征分析为基础,提出了一种新的脉冲噪声滤除算法. 算法在噪声检测阶段采用2级开关检测,即先以极值法进行初步检测,然后利用像素邻域的结构信息,并借助设定的阈值识别出该点的性质（信号点或噪声点）. 最后以滤波窗口内像素的灰度排序均值（ROM）替换噪声点的灰度值. 实验表明,本算法在滤除固定值脉冲噪声的同时可以有效地保护图像细节.     

基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法

在对中值滤波及其他改进算法进行研究分析的基础上,提出了一种基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法。通过设定阈值标记出可能的噪声点,再根据相邻像素的相关性对可能的噪声点进一步判断,精确确定噪声点,只对噪声点进行中值滤波。实验结果表明,相对于中值滤波及其他改进算法,新算法获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和主观视觉效果。     

基于小波双重噪声抑制的卫星信号检测

信号检测是信号解调、译码、信息还原的重要前提。针对传统小波变换方法对基底噪声较强的卫星信号检测效果不佳的问题,本文在大尺度小波变换噪声抑制的基础上通过加窗求和实现噪声的再次抑制,有效提高了卫星信号的检测性能。通过实验可以看出此方法无论对于低信噪比下的仿真信号还是实际卫星信号都有着很好的检测性能。     

基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除

为了兼顾与平衡在图像脉冲噪声滤除和细节保留两方面的内容,提出了基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其它改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

基于提升小波变换的视频图像处理

根据提升小波变换的双向预测运动补偿以及动态自适应调整的特性,对MPEG-4标准编码产生的相邻图像质量剧烈波动的缺陷进行调整.利用三次样条函数进行样条逼近得出的算法,对调整后的图像进行压缩.通过对图像进行分析与仿真,结果提高了图像质量和压缩比,同时优化了边缘效应.     

图像脉冲噪声消除算法研究

为改善消噪后图像的质量,提出一种在保留图像细节信息的同时,能够消除污染图像脉冲噪声的有效算法．该算法采用模糊噪声检测技术,结合差分绝对值顺序（ROAD）统计量和开关函数构造模糊噪声检测器,采用像素原始值、中值和像素噪声疑似度的线性组合消除噪声．该算法不需预先训练,通过脉冲噪声检测和消除两个步骤即可消除图像脉冲噪声．实验结果表明,该算法在峰值信噪比和视觉效果方面优于其它图像消噪算法．     

一种亮暗比例悬殊的脉冲噪声重污染图像去噪方法

虽然目前边界分离噪声检测（BDND）算法被普遍认为是一种较好的去除图像脉冲噪声方法,然而研究发现当盐或胡椒噪声污染比例之一超过50%,其性能却急剧下降,几乎无法去噪.为此在BDND算法基础上提出了改进的噪声检测方法（Mod ified BDND）,对每个子图,新方法选取与128最接近的灰度值作为分界点,从而避免原方法因选取中值为分界点而可能落入污染区域的问题.该方法既可保留BDND算法优点,而且还能明显提高此时图象的重建效果.通过对Lena图象仿真处理说明了本算法的有效性和优越性.     

基于M带小波提升理论的多载波调制系统

对M带小波的基本理论及其提升格式进行了较深入研究,基于提升理论提出了一种新的多载波调制系统——M带小波提升多载波调制（LWMT）系统. 通过在多径信道、加性高斯白噪声（AWGN）信道及存在脉冲干扰情况下对其误比特率(BER)进行详细的分析及系统仿真,得到了基于提升的M带小波多载波调制系统在多径信道下及存在脉冲干扰时其系统性能优于传统的正交频分复用（OFDM）系统,而在AWGN下其性能与传统OFDM系统相当的结果.     

基于提升小波分解曲波变换的雷达影像消噪法

利用提升法对传统小波进行提升,将提升小波对雷达影像进行分解,形成子带影像,再将子带影像进行脊 波变换,并对变换结果进行消噪处理,然后进行脊波逆变换和提升小波重构,得到新的雷达影像。试验结果表 明:基于提升小波分解的曲波变换比传统小波分解的曲波变换对雷达影像消噪效果好,同时与传统的均值滤波 相比效果更好。     

基于提升小波和图像融合的数字图像隐藏技术

提出了一种基于提升小波变换的彩色图像融合算法.首先阐述提升小波变换的基本原理,然后根据人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q 色彩分量采用改进的混沌序列来代替融合参数融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回到 RGB颜色空间,在该图像融合方法的基础上,给出了针对相同大小图像的数字图像隐藏的方法,在图像融合过程中,用改进的混沌序列来代替融合参数,使得该方法具有很好的安全性.实验表明,该方法具有较好的效率和安全性.     

基于多尺度提升小波的边缘检测

通过比较第一代和第二代小波的特点,研究了第二代小波在边缘检测中的方法.基于多尺度提升小波的边缘检测弥补了传统边缘检测算法的不足,有效地抑制了噪声并且提高了其边缘定位精度.提出了一种提升方案的边缘检测算法.最后,通过仿真验证了该算法的有效性和快速性.     

基于提升小波变换的图像认证数字水印

目前基于小波变换的数字水印算法主要根据频域小波系数的幅值大小确定是否嵌入水印,这种算法的缺点是嵌入水印后的图像的视觉透明度不够好.该文提出了一种基于提升小波变换的盲水印算法,利用提升小波变换将原始图像进行多分辨率分解,利用低频部分系数来生成水印,基于密钥来选取高频部分的小波系数,并根据小波系数的奇偶性嵌入水印.在水印提...     

基于第二代小波变换的图像消噪

为了减少图像消噪后发生的边缘模糊现象,在第二代小波变换的基础上,提出了采用最小二乘法获得预测系数进行图像消噪的方法．仿真结果表明,当噪声概率达到0．5时,采用该方法滤波后图像的峰值信噪比可达到27．744dB,效果明显优于其他方法．     

基于提升方案的整数小波图像编码

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大，对图像的编码提出了新的要求，即不仅要求具有高的压缩比，还要求有许多新的功能，如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想，因此奠定了它在图像编码中的地位。提升框架可以实现整数到整数的小波变换，克服了第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用第二代小波变换的特性，提出了一种基于整数小波变换的图像压缩方法。首先充分利用小波系数的分布特性，将图像进行整数小波变换，然后对最低频子带采用DPCM预测编码，对其它子带采用零树加熵编码的方法进行编码。实验结果表明，该方法有较好的压缩性能。     

ALOS影像提升小波融合的土地覆被分类研究

根据提升小波变换原理,结合小波变换和色调、强度、饱和度变换(IHS变换)融合方法的优点,提出了提升小波变换影像融合模型,用于提高遥感影像土地利用/土地覆被基础信息解译精度.采用对比分析方法,以长江口北岸的日本先进陆地观测卫星(ALOS)影像融合为例,综合影像主客观综合评价和影像分类Kappa系数值,将提升小波融合方法与传统融合方法进行对比分析研究.结果表明:提升小波融合模型优于传统融合方法,该模型在提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,从而有效地提高了遥感影像解译土地利用/土地覆被基础信息的精度.     

基于提升小波的电压暂态奇异点检测

电压暂态扰动是影响电能质量的重要因素之一,对电力系统和用电设备均产生危害.提升小波可以在时域、频域表征信号的局部特征,具有发现突变信号、处理非平稳时变信号的能力.分别采用提升小波和傅里叶变换检测脉冲暂态和振荡暂态电压扰动的奇异点.仿真结果表明,与傅里叶变换相比,提升小波能有效检测暂态电压扰动的奇异点.