基于小波变换的自适应模糊阈值去噪算法

文章提出了一种适合于消除混合噪声的去噪算法——自适应模糊阈值去噪算法。该算法根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的传递性,结合中值滤波和模糊理论,自适应地进行软阈值滤波,然后进行小波重构,得到去噪图像。实验表明,与软阈值去噪和改进软阈值去噪算法相比,该算法具有良好而稳健的去噪效果,能够更有效地去除噪声和保持图像边缘细节。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

一种简单的椒盐噪声滤波算法

文章提出了一种基于先定位、后滤波思想的椒盐噪声滤除算法。该算法根据噪声特点,将图像像素分为信号像素或可能的噪声像素两种类别,对于可能的噪声像素,采取去噪中值滤波算法进行滤波,而对于信号像素则不做任何处理,以保留更多的图像细节。文中给出了标准的中值滤波算法、极值中值滤波算法和该文的算法的比较实验,结果表明,该文算法对噪声高度污染图像的去噪能力明显比其它两种算法强,且能较好地保留图像细节。     

图像去噪算法的研究

主要针对图像的高斯噪声和椒盐噪声的去噪算法进行研究,分别使用到中值滤波、均值滤波和维纳滤波三种滤波算法。实验结果表明中值滤波对于椒盐噪声有更好的去噪效果;维纳滤波对高斯噪声有明显的作用,相比中值滤波和均值滤波,维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果,与此同时,维纳滤波却容易丢失边缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪作用。     

重复利用噪声信息的图像去噪的研究

该文主要考虑利用图像噪声再生技术来提取图像细节.其思想是利用被滤除的噪声信号进行回收再利用.通过对噪声信号和初步去噪信号进行小渡变换.比较它们的小波系数,当噪声信号的小波系数达到一定的阈值时,将噪声信号的小波系数保留叠加至初步去噪信号的小波系数,然后利用传统的软阈值去噪的方法来进行图像的去噪,从而达到既能够去除噪声,又能保留图像细节的目的.实验证明,该方法较传统的方法在去噪和细节保持上有改进.     

基于均值滤波和小波变换的图像去噪技术研究

采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像。这种方法与全局Donoho软、硬阈值小波去噪方法和Birge-Massart策略软、硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明显。它在降低了图像的噪声的同时,又尽可能地保留图像的细节,且图像更加平滑。仿真实验证明,该方法是一种有效的图像去噪方法。     

基于中值的自适应均值滤波算法

中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用那种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.针对该问题,提出了一种基于中值的改进自适应加权均值滤波算法.该算法采用了一种基于自适应阈值的方法对滤波系数加以优化,使其可以更有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息.实验结果表明,该算法能较好的滤除混合噪声,且滤波效果优于传统的滤波算法.     

基于小波分析的医学超声图像去噪与增强研究

去除超声斑点噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。论文提出基于小波分析的超声图像去噪与增强方法。首先是结合自适应方向加权中值滤波和小波半_软阈值去噪法有效抑制了斑点噪声,保留必要的细节;然后采用基于小波变换高频增强法增强图像并用同态增晰法增强对比度,有效地改善图像的质量;最后从去噪图像和评价指标上与常用斑点去噪法进行了比较。实验表明,该方法优于其他方法,具有实际的应用价值。     

改进的基于中值滤波和小波变换的图像降噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将基于高斯模型的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。仿真实验结果表明,结合算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善,从而证明了该方法的有效性。     

基于均值滤波和小波变换的图像去噪技术研究

采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像.这种方法与全局Donoho软、硬阔值小波去噪方法和Birge-Massart策略软、硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明显.它在降低了图像的噪声的同时,又尽可能地保留图像的细节,且图像更加平滑.仿真实验证明,该方法是一种有效的图像去噪方法.     

小波阈值降噪算法中最优分解层数的自适应选择

小波阚值降噪算法是一种去除数字信号中白噪声的有效算法．针对加性高斯白噪声的情况,提出一种自适应小波降噪算法,用于语音信号的增强．它能根据带噪信号的特点,自适应选择小波变换的最优分解层数．实验结果表明,该算法比经典的小波降噪算法具有更好的降噪效果,能有效提高算法的实用性能．     

New spatial based MRI image de-noising algorithm

Nowadays, fast scan techniques are used to reduce scanning times. These techniques raise scanning noise level in MRI systems. Instead of progress made in image de-noising, still, it is challenging. A novel edge-preserving neighbourhood filter for image enhancement is proposed. The main focus of this paper is to propose an adaptive filtering function to account for the image content while try to preserve edge of image. Proposed algorithm uses the edges of image to do edge-preserving neighbourhood filtering. Contribution of a sample, in neighbourhood of a pixel, in filtering, depends on the space between the pixel and the sample. In fact, the sample which there is edge between it and the pixel don’t contribute in the grey level estimation. Promising experimental results on simulated and real brain images and comparison with state-of-art de-noising algorithm demonstrate the potential of proposed algorithm.     

一种新的高密度椒盐噪声滤波算法

针对现有算法对高密度椒盐噪声滤波不足的问题,提出一种新的高密度椒盐噪声滤波算法。通过噪声检测将含噪图像的像素分为信号点和噪声点,对每一个椒盐像素,计算以该像素为中心的窗口内非椒盐像素中值,信号点则保持其灰度值不变直接输出,重复以上过程,直到没有噪声点被替换。实验结果表明,该算法能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节,较传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能。     

一种基于脉冲噪声检测的图像去噪方法

针对标准中值滤波在去除强噪声时存在的不足,提出一种改进的去噪方法.该方法通过多尺度窗口对图像脉冲噪声进行检测,其中判断噪声点的阈值可由图像中不同区域的灰度值自适应地调整,然后根据检测结果进行选择性滤波.该方法可以有效滤除图像中的脉冲噪声,又能较好的保持图像的边缘细节,尤其在强噪声情况下的效果更为明显.最后给出了滤波实验的仿真结果,说明了该方法的有效性.     

一种图像自适应Wiener组合滤波方法

利用小波域Wiener滤波和空间域自适应Wiener滤波的特点,提出一种基于小波域自适应Wiener滤波和空间域自适应Wiener滤波的组合滤波方法。该方法首先在小波域进行自适应Wiener滤波,对恢复图像中的残留噪声方差进行重新估计,再在空间域进行自适应Wiener滤波,这种方法提高了恢复图像的精度。仿真实验表明,与单独的小波域和空间域Wiener滤波相比,该方法的均方误差最小,去噪效果更优。     

基于改进阈值的地质雷达图象多小波去噪

探讨了基于DG H M多小波、多分辨分析下的地质雷达(GPR)图象阈值化去噪方法,在分析Donoho D L和Johnstone I M提出的小波阈值去噪方法的基础上,提出了一个改进的阈值函数,并对不同阈值函数下的去噪效果进行了比较分析。实验结果表明,利用这一改进的阈值函数和DGH M多小波对GPR图象进行去噪,可获得比传统软、硬阈值方法更好的效果。     

An automatic filtering convergence method for iterative impulse noise filters based on PSNR checking and filtered pixels detection

Whether input images are corrupted by impulse noise and what the noise density level is are unknown a priori, and thus published iterative impulse noise filters cannot adaptively reduce noise, resulting in a smoothing image or unclear de-noising. For this reason, this paper proposes an automatic filtering convergence method using PSNR checking and filtered pixel detection for iterative impulse noise filters. (1) First, the similarity between the input image and the 1st filtered image is determined by calculating MSE. If MSE is equal to 0, then the input image is unfiltered and becomes the output. (2) Otherwise, one applies PSNR checking and filtered pixel detection to estimate the difference between the tth filtered image and the t–1th filtered image. (3) Finally, an adaptive and reasonable threshold is defined to make the iterative impulse noise filters stop automatically for most image details preservation in finite steps. Experimental results show that iterative impulse noise filters with the proposed automatic filtering convergence method can remove much of the impulse noise and effectively maintain image details. In addition, iterative impulse noise filters operate more efficiently.     

一种改进的形态-小波阈值降噪方法

现场采集的旋转机械振动信号中一般存在强脉冲干扰和白噪声,小波阈值滤波对白噪声的滤波效果好,但对脉冲干扰的滤除效果不佳,而形态滤波虽然可以有效地剔除脉冲干扰,但不易滤除白噪声。针对这些问题,提出了一种基于形态滤波和改进的小波阈值滤波相结合的综合滤波方法。该滤波方法结合了两种滤波方法的优点,能够同时有效地滤除旋转机械振动信号中的脉冲干扰和白噪声。通过仿真信号和现场采集的转子振动信号进行了实验验证,结果表明,形态滤波与改进的小波阈值滤波相结合的滤波方法很好地滤除了转子振动信号中的噪声成分,进而提取出淹没在噪声中的转子振动信号。     

基于噪声检测和动态窗口的图像去噪算法

针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基 于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴 BDND 方法,将图像的像素初分成信号点 和疑似噪声点,以减少需要处理的像素点;然后设计一种窗口自适应的噪声检测方法对疑似噪 声点进一步检测,判断其是真噪声点还是细节点,以加强图像细节信息的保护;最后通过改进 的自适应中值滤波器滤除检测出的噪声,并融入窗口自适应控制,窗口的大小可以根据噪声情 况自适应地调整,在去除噪声的同时尽可能地保护图像细节。实验表明,该算法在噪声处理和 细节保护上要优于其他典型算法,能有效地提高图像的峰值信噪比,对于高密度噪声的图像, 也可以获得较好的去噪效果。     

基于自适应阈值的脑电信号去噪方法

脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换对EEG信号分解,得到多层的高频系数和低频系数;根据分解层次不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪后的EEG信号。以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将改进算法与硬阈值法、软阈值法、Garrote阈值法进行比较,结果表明,改进阈值法优于其他3种阈值法。