基于中值滤波和小波变换图像降噪的新算法

针对小波变换去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到良好的降噪效果的问题,文中构造了一个新的小波阈值函数,并对中值滤波进行了改进,将此两者方法相结合进行图像去噪。仿真实验结果表明,新算法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声,而且去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都较单一算法得到改善,从而证明了该方法的有效性。     

基于Bior小波变换和中值滤波的图像去噪

中值滤波是一种常用的滤波方法,它可以较好地滤除脉冲噪声,但滤除高斯噪声效果不理想,而小波变换可以较好地滤除高斯噪声。本文将Biorthogonal小波变换与中值滤波相结合,同时滤除图像中的高斯噪声和脉冲噪声。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波。     

基于双正交小波和边缘加权的图像去噪算法

文中针对现有去噪算法存在的问题,提出了一种基于双正交小波和边缘加权的新的图像去噪算法.该算法对图像进行基于图像移位相关性的自适应二叉分解,研究了白高斯噪声在双正交小波分解下的功率谱,并结合图像的边缘信息,对不同区域的去噪阈值以不同权重加权.实验结果表明,文中算法去噪所得图像的MSE优于小波变换全局阈值去噪,视觉效果明显优于维纳滤波去噪.     

基于小波域HMT模型的图像去噪研究

研究小波域隐式马尔可夫模型树(HMT),提出了一种基于小波域HMT模型抑制高斯白噪声的改进图像去噪算法.首先将噪声图像沿水平、垂直及对角方向进行平移变换;然后对平移后的图像进行小波变换,建立其对应的小波域HMT型,分别进行去噪处理.最后取所有去噪图像的均值作为最终的去噪图像.在仿真实验中,对不同程度污染下高斯白噪声的Lena图像分别采用该文算法、小波域硬阈值与软阈值去噪进行比较.结果表明,该文算法很好地保留了图像的细节和边缘信息;提高了图像的峰值信噪比;抑制了Gibbs效应;具有较好的去噪效果.通过实验仿真可以看出,这种方法较好地去除了白噪声;提高了图像的峰值信噪比;较好地保存了图像的边缘和细节信息;抑制了振铃现象.     

基于小波变换及隐式马尔科夫树模型的图像信号去噪

研究基于小波变换的隐式马尔科夫模型树(HMT)方法,用于去除图像信号中的白噪声。该方法利用了小波变换域系数间的相关性和自相似信息,并在Lenna图像中验证了方法的有效性。对不同程度污染的高斯白噪声图像的去噪效果与传统方法进行比较;结果表明,基于小波变换的HMT方法有更好的去噪效果,所建立的HMT模型更能体现图像的特征。     

混合噪声环境下一种图像降噪的新算法

针对某些图像中背景复杂,目标对比度和信噪比低等特点,提出了一种基于邻域阈值分类的小波域去噪和改进的中值滤波相结合的方法对图像的混合噪声进行降噪.仿真实验结果表明,新算法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声.新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.     

基于小波影响锥分析的图像去噪方法

采用非抽取小波变换(UDWT),在小波影响锥(COI)分析的基础上,提出一种新的图像去噪方法,能够有效地去除脉冲噪声同时保护图像的边缘.该方法与传统小波阈值去噪法结合,可以很好地抑制高斯噪声和泊松噪声,甚至混合形式的噪声.实验结果证实了该方法的有效性.     

基于图像边缘信息的多小波阈值去噪方法

基于小波变换的图像去噪方法是小波应用较成功的一个方面,阈值大小的确定是该方法最终去噪效果好坏的一个决定性因素.基于图像边缘信息的多小波闽值去噪方法充分研究了信号与噪声在小波变换各分解层上的不同传播特性,在保留代表边缘信息的小波系数的基础上,对不同方向、不同分解层的小波系数分别选取最佳阈值处理.与Donoho等人提出的Visu shrink去噪方法相比,此方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),使图像更加清晰,去噪效果更好.     

基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法

针对VisuShrink小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况,提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应混合图像去噪算法.算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声,然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪.实验表明,该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,并较好地保存了...     

基于小波变换的图像去噪算法研究

小波变换作为一种重要的工具,已经在图像处理中得到了广泛的应用。我们所获得的图像一般信噪比比较低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只针对单一噪声进行去除。文章提出了一种基于小波变换的混合噪声的去除方法:首先使用改进的中值滤波算法去除脉冲噪声,然后采用小波去噪方法去除高斯噪声。通过Matlab仿真得出去噪效果。     

一种红外图像对比度增强的小波变换法

提出一种基于离散平稳小波变换和非线性增益的红外图像对比度增强方法．对红外图像进行离散平稳小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强;并给出一种评价增强图象质量的准则．实验结果表明,本文提出的方法在有效的增强红外图像对比度的同时,又能很好的抑制红外图像中相关噪声、加性高斯白噪声和乘性噪声．     

基于优化SVD和平稳小波的复合降噪方法

通过分析奇异值分解(SVD)和小波阈值两种降噪方法的特点,提出了基于优化奇异值分解和平稳小波的复合降噪方法。方法采用统计学习理论的结构风险最小化原则优化确定矩阵有效秩,解决奇异值分解降噪特征值选取困难的问题。针对传统二进离散小波忽略尺度噪声且在奇异点存在振荡效应的不足,运用改进的平稳小波降噪方法对奇异值分解降噪后的信号进行精细处理。通过在不同信噪比条件下与传统离散二进小波进行降噪对比试验,证明了方法的有效性和优越性。     

基于小波变换对信号噪声的处理研究

采用传统的滤波方法对信号进行消噪时,虽然方法简单,但是以牺牲信号的局部特征为代价,且信号的信噪比并未得到有效地改善。文中采用小波变换的方法对信号进行消噪,将原始信号经小波分解后,信号的小波系数大于噪声的小波系数,再选取一合适阈值,保留高于此阈值的信号小波系数,从而达到消噪的目的。实验结果表明,该方法不仅能有效地去除信号中的噪声,且能保留信号的局部特征。     

基于Deslauriers-Dubuc(4,2)小波的提升方案图像去噪方法

提升小波具有结构简单、运算量低、原位运算、节省缓存空间，逆变换通过结构翻转得到等诸多易于实现的特点。将基于Deslaufiers-Dubuc（4，2）小波的提升方案应用于图像的去躁处理中，能快速有效去除信号中的高斯白噪声等。将提升方案与中值滤波相结合，可同时滤除图像中的高斯白噪声和脉冲噪声等。     

蓝绿激光对潜通信中的弱信号去噪算法

小波分析在近年来广泛应用于信号处理中。文章根据蓝绿激光对潜通信中接收信号的特点，利用小波变换的结果估算噪声的特性，设计了一种去噪算法，得到了较好的效果。     

多尺度下低对比度红外热图像增强技术

对红外热图像进行增强时，常采用基于直方图的图像灰度线性或非线性变换技术以及中值滤波方法，使图像的目标与背景之间的灰度差别放大并且滤除噪声，从而达到增强图像的目的，其缺点是灰度变换技术易放大噪声而中值滤波方法只能滤除高斯白噪声。由于梯度反映了图像灰度之间的差异，而根据二进小波变换可以建立红外热图像的梯度矢量图，通过增强红外热图像梯度的幅度，可以有效地增强图像对比度。根据脉冲噪声和高斯白噪声的多尺度下小波变换特性，抑制噪声点的梯度且增加目标的梯度幅度，能达到既增强图像又抑制多种噪声的目的。     

非采样间隔信道的LTE上行信道估计新方法

为了解决非采样间隔信道的冲激响应能量泄漏和低信噪比下高斯白噪声的干扰问题,采用一种将小波去噪技术与改进的基于DFT的估计方法相结合的LTE上行系统信道估计的新方法。仿真结果表明,基于部分加权估计的时间窗函数的正确选择能有效地改善原有方法在高信噪比下的地板效应,与小波去噪结合能有效提高低信噪比下的信道估计性能。