采用小波构造的图像阈值去噪算法

通过分析小波阈值去噪的特点,采用定长紧支撑双正交小波参数化构造方法构造滤波器长度为(13-3),并具有2、4、6阶消失矩的零点偶对称双正交小波。针对全局阈值算法的不足,提出了自适应分层阈值去噪算法,由小波分解细节系数中噪声的衰减速度来计算分层阈值。仿真测试结果验证了构造的小波具有良好的去噪能力,并能保留更为完备的图像细节信息,说明结合自适应分层阈值去噪算法可以明显改善去噪图像的质量和信噪比指标。     

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。     

多小波图像去噪算法的研究

尽管多小波相比于单小波,具有正交性、紧支撑、实对称、高阶消失矩等性质,但是多小波进行图像去噪效果并不是很理想,其主要原因是没有充分利用图像在多小波域内所特有的性质.通过将含噪图像变换到多小波域,在小波域内应用Laplace算子的一种特殊差分格式,并考虑小波域内各个子带的分形维数,提出了一种自适应的多小波阈值算法,即AMT算法.对于欲去噪的图像,AMT算法能够在多小波域内自动确定去噪的小波伸缩阈值,而不需要知道图像的任何先验知识,例如图像中噪声的方差等等.仿真实验结果表明,该算法去噪效果好,特别是对于高度污染的图像,AMT算法的去噪效果更加显著.     

基于小波变换的自适应阈值图像去噪技术研究

主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。     

自适应单尺度Ridgelet声呐图像去噪方法

声呐图像背景复杂,对比度差,边缘恶化,不易判读图像边缘．对声呐图像执行小波变换能够有效去除噪声,但是由于小波的局限性,其对图像边缘的保持效果不佳．正交有限Ridgelet （FRIT）变换能够有效克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号新方法．针对水下声呐图像特点及噪声分布情况,提出单尺度自适应去噪处理算法,既削弱了单独使用FRIT处理时出现的环绕现象,又克服了单独使用小波去噪时无法保持边缘的缺点,同时提高了图像信噪比．与其他经典方法及单独使用FRIT方法比较,此改进方法在水下声呐图像去噪输出信噪比及边缘保持等方面均获得理想效果．     

一种基于小波阈值改进的图像去噪方法

为了更有效地去除图像中的噪声,对小波阈值图像去噪算法进行了研究,针对常规的软、硬阈值函数在图像去噪中存在的缺陷,在此基础上提出了一种改进的阈值去噪算法,通过小波系数和阈值的比较,自适应地改变控制系数,能够较多的保留图像的边缘和细节信息,还在一定程度上避免了小波系数的盲目置零。通过实验仿真,相比传统的阈值去噪算法,改进的阈值算法在图像去噪中具有更高的信噪比(SNR)和更低的均方误差(MSE),取得了更好的视觉效果,具有较好的实用性。     

一种基于多小波变换的自适应图像去噪算法

介绍一种新颖的自适应图像去噪算法.通过将图像变换到多小波域,并利用分形几何和图像的偏微分方程知识,提出一种新的图像软阈值去噪算法.对于欲去噪的图像,该算法能够在多小波域中,自动确定去噪阈值.实验结果表明,该算法不仅去噪效果好,而且运行稳定.     

基于3σ准则的小波阈值法在去除红外图像噪声中的应用

针对红外图像去噪领域中,传统小波阈值选取不当造成的图像模糊、峰值信噪比低等问题,提出采用以“3σ”准则确定小波阈值的方法。该方法以高斯噪声的统计特性为基础,若分解后的小波系数幅值大于3σ则保留,小于3σ则置零。将保留的小波系数采用小波逆变换重构,可得去噪后红外图像。去噪实验表明,该方法有效可行,与传统硬、软阈值法、SVD分解法相比,该方法还原红外图像效果更佳。     

基于平稳小波的自适应阈值MR图像去噪法

针对小波空间Donoho阈值在图像去噪中的缺陷,提出一种基于平稳小波变换的自适应阈值MR图像去噪方法,即由 Lakhwinder Kaur小波阈值选取法,根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,对平稳小波变换后的各层细节信号分别进行阈值化处理.该方法能很好的抑制小波空间Donoho阈值去噪法出现的伪Gibbs现象,弥补了正交小波变换存在的不足,在滤出噪声的同时,较好地保留了MR图像的细节信息.实验结果表明该算法在性能指标和视觉质量上的优越性.     

自适应阈值的小波变换在纸病去噪中的应用

以图像噪声会影响下一步图像处理、分析及识别为启示,分析了常用的数字滤波算法优缺点,提出一种自适应阈值小波变换去噪方法．该方法根据含噪信号特性和信噪比,自适应地选择小波变换的最优分解层数和最佳软阂值,达到最优的降噪效果．仿真结果表明,这种算法在高斯噪声和椒盐噪声滤波能有效地滤除噪声,同时还能较好地保护图像细节,使图像达到更好的视觉效果．     

基于小波变换的电能质量监测

针对噪声系数的幅度随着尺度增加而减小的特点,提出了一种改进的基于小波分解层数的波段自适应降噪算法.利用Matlab仿真软件建立了电压暂降的系统模型,运用小波分析的方法对污染白噪声的电压暂降信号进行了时频分析和降噪处理,分析了软硬阈值降噪方法.实验结果表明,该方法通过调整两个可调参数获得较优的小波系数阈值估计,与常见的三种典型算法相比不仅较好地去除了噪声干扰,且信噪比更高,均方误差更小,同时具有更优的信息保全能力.     

图像小波去噪的算子描述

给出了一种基于二维离散小波变换的图像去噪方法,并用算子的形式加以描述,通过对小波变换系数进行阈值处理实现图像的去噪。讨论了不同的阈值选取方法和阈值策略。并提出了一种自适应局部阈值法。用均方差衡量去噪性能,实验结果证明,用自适应局部阈值法去噪好于全局阈值法去噪。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

Denoising Method for Partial Discharge Signal of Switchgear Based on Continuous Adaptive Wavelet Threshold

Partial discharge(PD) is an important reason for the insulation failure of the switchgear. In the process of PD detection, PD signal is often annihilated in strong noise. In order to improve the accuracy of PD detection in power plant switchgear, a method based on continuous adaptive wavelet threshold switchgear PD signals denoising is proposed in this paper. By constructing a continuous adaptive threshold function and introducing adjustment parameters, the problems of over-processing of traditi...     

基于改进小波阈值函数的船用雷达回波去噪

为了对船用雷达（9GHz脉冲雷达）回波降噪,提出了基于小波阈值函数的改进方法,分析了中间阈值以及对应的阈值函数对船用雷达回波信号降噪的影响.在模拟雷达回波信号的降噪实验中,对新的阈值方法与软阈值、硬阈值、Firm阈值、Yasser阈值方法进行了比较.通过对阈值函数参数的调整,使得新的小波阈值函数得到更高的信噪比、更小的均方根误差和更大的能量比,证明了新方法的有效性;在实测雷达回波信号的降噪实验中,得到了一致的结论,证明了新方法的实用性.     

一种基于小波阈值去噪的改进方法在气液两相流图像中的应用

利用高速摄影机拍摄了气液两相流的图像,它们往往会伴随一些噪声,因此,去噪处理成为图像预处理的一个重要环节。通过对小波变换及阈值去噪的分析,在Donoho等人提出的传统阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数去噪方法。该方法与传统的软硬阈值函数相比,能够有效保持图像边缘信息,并能避免硬阈值函数的不连续性。实验结果表明,新的方法优于传统的阈值去噪方法,而且信噪比较高。     

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.     

基于小波变换的数字全息再现像质量提高方法

数字全息再现像中存在的散斑噪声严重影响了数字全息的应用,通过分析边缘检测方法和小波变换阈值去噪方法的原理,提出了一种基于边缘检测的小波变换散斑噪声去除方法。首先利用高斯-拉普拉斯算法获得边缘图像,进而通过Neyman-Pearson准则获得自适应阈值,并采用改进折中阈值函数对边缘图像和非边缘图像小波系数进行处理,将两者处理后的小波系数相加,并进行反变换得到处理后的图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

一种新的自适应多阈值小波去噪算法

小波阈值法在图像去噪中应用较广泛,该方法最重要的一个环节是最优阈值的确定.为此,提出一种新的自适应多阈值的阈值计算方法.由于小波分解后,信号小波系数的绝对值较大,噪声小波系数的绝对值较小,并且不同尺度不同方向上噪声的方差不同,方差和信号小波系数的个数存在一定的关系,这样就可以根据信号小波系数的个数确定最佳阈值在小波系数绝对值序列中的位置,得出最佳阈值.实验表明,使用本方法从RMSE和SNR两个客观指标上看,能得到更好的效果,同时更适合人眼的视觉特性.