基于MAS小波的噪声污染图像边缘检测方法

提出了一种基于MAS小波变换多尺度相关的噪声污染图像边缘检测方法.该方法采用二进MAS小波对图像进行多尺度分析,由于小波变换的模极大值充分刻画了图像的奇异点,利用模极大值得到所有的奇异点包括边缘和噪声的图像;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声,得到边缘轮廓不太光滑的图像;将两幅图像进行融合,得到最终检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地对噪声污染的图像进行边缘检测.     

小波变换理论在变压器绕组图像降噪中的应用

针对变压器绕组超声成像检测系统在检测过程中不可避免地会受到噪声干扰,使得系统采集到的变压器绕组图像中的有用信息无法正常地呈现等问题,提出一种改进的阈值降噪方法对变压器绕组图像进行降噪。首先将变压器绕组图像进行小波变换;然后对变换后的变压器绕组图像小波系数进行阈值量化处理;最后得到降噪后的变压器绕组图像。通过与传统阈值降噪方法的对比,该方法能够取得较好的降噪效果。     

一种基于小波变换和数据融合降噪的图像边缘检测方法

提出的一种基于小波变换和数据融合降噪的边缘检测方法,是在边缘检测前先进行去噪处理,为避免去噪不完全、微分算子对噪声敏感,在边缘检测的同时增强了噪声,并把微分算子检测得到的边缘幅值图像融合与去噪相结合。最后,对融合后的图像进行灰度阈值处理和细化,得到边缘二值图像。实验结果表明:该方法在抑制噪声的同时能较好的检测出图像的边缘。     

一种基于小波变换和数据融合降噪的图像边缘检测方法

提出的一种基于小波变换和数据融合降噪的边缘检测方法,是在边缘检测前先进行去噪处理,为避免去噪不完全、微分算子对噪声敏感,在边缘检测的同时增强了噪声,并把微分算子检测得到的边缘幅值图像融合与去噪相结合.最后,对融合后的图像进行灰度阈值处理和细化,得到边缘二值图像.实验结果表明：该方法在抑制噪声的同时能较好的检测出图像的边缘.     

一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法

斑点噪声是超声成像机制引起的固有噪声形态,它给超声图像的特征提取、识别和分析造成了困难.基于各向异性扩散方程的滤波技术能够有效地抑制斑点噪声,提出了一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法,该方法改进了林石算子,设置了扩散门限,并将各向异性扩散方程的常规扩散方向扩展为8方向.仿真医学超声图像降噪实验表明了该方法的滤波和保边性能都明显优于经典的PM方程和林石算子,而该方法在实际医学超声图像降噪上的成功应用表明了其临床应用价值.     

基于局部化自适应阈值的小波图像降噪

为了能在去除图像噪声的同时有效地克服Gibbs现象,得到令人满意的视觉效果,提出了一种基于局部自适应阈值的小波图像降噪方法.该算法利用局部化信息和层间相关性理论,对小波系数进行分块分类处理.该算法首先把图像划分成子块,通过调节全局阈值得到各个子块阈值,从而有效地利用了局部信息,有选择地对图像进行降噪处理.算法加入自适应的步骤,对于不同尺度的子带,分别赋予大小不同的阈值,使算法具有更好的自适应性.试验结果表明,与其他几种传统降噪方法相比,该方法能获得较好的降噪效果.     

基于小波收缩及变指数和片相似的最小二乘重建算法

在低剂量计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)重建方法中,针对最小二乘重建算法收敛速度慢,由于噪声而导致图像退化的问题,提出一种结合小波收缩以及基于变指数和片相似的最小二乘重建算法.它结合了小波收缩和各向异性扩散的优点,在最小二乘重建算法的每次迭代中对图像进行离散平稳小波分解,在小波域的高频部分使用小波收缩方法,低频部分使用基于变指数和片相似性的各向异性扩散进行消噪,最后用中值滤波处理图像残留的脉冲噪声点,从而进一步优化图像.仿真实验结果表明,混合去噪算法可以有效地去除低剂量图像的噪声,且在保持图像边缘和细节方面效果较好,从而可获得高质量的图像.     

基于Curvelet和Wavelet结合的SAR图像降噪方法

提出一种新型的曲波和小波的结合降噪方法,可有效降低合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声,同时更好的保持图像边缘信息。采用16个方向检测模版扫描图像,根据检测规则区分边缘区域和均匀区域,同时标记图像边缘区域。分别使用改进软阈值的曲波降噪方法和小波降噪方法处理SAR图像的边缘区域和均匀区域。最后组合2种降噪结果,生成完整降噪图像。作者提出的结合方法和目前已经提出两种结合算法(联合滤波算法、自适应结合算法)相比,在灰度均值比、等效视数等指标上都有一定提升。实验结果表明,新方法既能更有效去除SAR图像斑点噪声,又能更好地保持图像边缘信息。     

小波自适应阈值和双边滤波的图像去噪

针对VisuShink阈值去噪参数选取仅考虑到噪声标准差和信号长度的不足,提出一种自适应小波阈值并结合双边滤波实现图像去噪的方法。从分析小波子带系数的统计特性出发,选取小波分解层数与子带之间相互关联的自适应阈值,实现图像小波分解自适应去噪,再结合双边滤波去噪方法,以获得能保留图像丰富细节信息的图像降噪效果。通过多幅图像加不同强度噪声所做测试显示,新方法相比传统的软硬阈值函数去噪方法更有效,尤其是对高强度高斯噪声图像去噪,可得到较好的峰值信噪比和视觉图像质量。     

小波分析用于织物疵点检测的图像增强研究

对采用小波分析去除噪声来进行疵点图像的增强以用于织物疵点自动检测进行了探索。借助MATLAB小波分析工具箱,研究了小波分析在对疵点图像进行去噪等图像增强方面的实际应用,并对全局阈值降噪和分层阈值降噪两种方法做了比较。实验结果表明,小波变换可以较容易地分离出噪声或其他不需要的信息;小波分析用于疵点识别的图像增强,能有效地消除噪声,去除织物纹理的影响,分层阈值法在此应用上更优于全局阈值法。     

一种复合的SAR图像去噪算法

针对SAR图像噪声影响分辨率的问题,提出一种新的复合SAR图像增强和去噪方法．该方法首先利用信号的小波相邻尺度相关性将信号和噪声分离,然后根据SAR图像近似瑞利分布的特点把SAR图像转换为近高斯分布,再分别利用复数扩散震动滤波器对SAR图像信号部分进行增强,用各项异性扩散方程对含噪部分进行去噪,最后用小波平稳变换对图像进行重构．实验结果表明,与传统的SAR图像去噪算法相比,新算法在边缘增强和噪声去除能力方面均有显著提高．     

Anisotropic diffusion denoising method based on image feature enhancement

This paper presents an image feature enhancement diffusion model. Since the coherence-enhancing anisotropic diffusion model, proposed by J.Weickert, often induces false edges in slippy regions and can not preserve the detail features effectively, the new model poses two characteristic indexes and one gradient variance index to finely describe much more image information than the previous work, such as corners and isolated noises except with slippy regions and edges, and defines eigenvalues based on the classification results such that the new diffusion tensor has large eigenvalues along both the gradient direction and edge direction in the slippy regions and at isolated noises, but has small eigenvalues along the two directions at corners, and has small eigenvalue along the gradient direction and large eigenvalue along the edge direction at edges. So it can remove noises efficiently and at the same time enhance edges and detail features. Theoretical analysis and numerical experiments show the effectiveness of the proposed model.     

基于小波变换的内燃机瞬时转速信号的分析

使用非线性离散序列的小波变换 (DTWT)对同时存在高频噪声和高斯白噪声的内燃机瞬时转速信号进行去噪 .通过对此信号进行频谱分布的分析 ,用Donoho的阈值去噪法去除高斯白噪声之后 ,根据小波变换的多分辨率思想 ,提出了仅使用小波变换的尺度系数进行小波反变换来去除高频噪声 ,然后运用小波反变换来恢复内燃机瞬时转速信号的方法 .实验结果表明 ,此方法能够较精确的去除噪声 ,恢复内燃机瞬时转速信号 .     

基于小波变换的人体图像边缘检测

根据人体图像的特点 ,利用三次样条二进小波 ,采用Mallat快速算法进行小波分解 ,提取了人体图像的正面和侧面边缘 .结果显示 ,提取图像的边缘连续性较好 ,弯曲部分边缘也能准确提取 ,为人体着装图像的边缘检测提供一种新的方法     

基于子波域隐含马尔可夫模型的SAR图像斑点抑制

为了抑制合成孔径雷达成像中的“斑点效应” ,提出了一种新颖的基于子波域隐含马尔可夫树的信号处理方法 .首先对图像进行对数变换 ,转换噪声的统计特性 ,然后在子波域建立隐含马尔可夫树模型 .根据此模型 ,进行最大似然估计 ,恢复图像并抑制斑点噪声 .实例显示 ,该方法在平滑斑点噪声的同时又保留了边缘信息 ,使得处理后的图像比较自然 .     

图像小波系数的自相似性在图像去噪中的应用

讨论了图像小波系数的四叉树结构及统计规律,指出在四叉树各层节点的小波系数具有自相似性,利用这种自相似性建立混合高斯模型对小波系数进行描述;此外,四叉树层与层间的节点之间具有相关性,利用小波域系数间的自相似性信息和相关性建立隐式马尔科夫树模型(HMT),用于去除图像信号中的高斯白噪声,并利用Lenna图像进行试验仿真;与传统的低通滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时更好地保存了图像的细节和边缘信息.结论表明,隐式马尔科夫树(HMT)模型较精确的体现了图像的特征,具有较好的去噪效果.     

利用各向异性扩散去除SAR图像中的斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像受到相干斑点噪声的干涉,严重影响合成孔径雷达图像的质量。我们利用各向异性扩散方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声,只要选择合适的扩散方向和速度,就能较好地保留图像的边缘和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,并与小波去噪滤波方法进行比较,各向异性扩散方程具有更好的抑制噪声的效果。     

一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．     

考虑小波系数相关性的超声图像降噪算法

为了抑制超声图像中的斑点噪声,提出一种考虑小波系数尺度间相关性的超声图像降噪算法.该算法采用Rayleigh分布对超声图像斑点噪声的统计特性建模和Laplacian 分布对小波系数的统计特性进行建模,进而利用贝叶斯最大后验的方法获得对无噪图像的估计.为了更好地保留图像细节,在阈值计算过程中,该算法通过考虑下一尺度对应的小波系数来构造一个尺度间相关因子.实验结果表明,所提出算法在有效减少斑点噪声的同时,更好地保持了图像边缘和细节.