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为了准确检测煤粒相关信息,有必要对煤粒图像进行消噪处理。Contourlet变换具有多尺度、多方向性及各向异性等特点,可用于煤粒图像消噪。首先将图像进行多尺度分解及方向滤波,然后运用软、硬阈值进行消噪处理,接着进行Contourlet逆变换,得到消噪后图像。实验结果表明,采用Contourlet变换能有效去除煤粒图像噪声,并能保持煤粒图像纹理细节,提高图像信噪比(SNR),其消噪效果优于传统小波消噪。 相似文献
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几种基于小波阈值去噪的改进方法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,而在其去噪过程中,硬阈值函数在一些不连续点处有时会产生伪吉布斯现象;软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号之间存在恒定偏差.为了去除这些现象,本文提出了几种新阈值函数的改进方案.实验结果表明,新阈值函数消噪后的视觉特性较好,并且信噪比提高,均方根误差有所降低.从而说明这些方法的有效性. 相似文献
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小波变换是一种把时间和频率结合起来的时频分析方法,D.L.Dohono在小波变换的基础上提出了小波软、硬阈值消噪法,此方法简单有效,得到了广泛的重视和研究。在经典的小波软、硬阈值消噪方法的基础上,提出了一种基于小波包分析的改进方法。Matlab仿真结果表明,此法同时克服了软、硬阈值方法的缺点,而且其消噪效果比小波消噪方法要好。 相似文献
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图像去噪的目的是在满足最小均方误差准则的条件下,将原始图像从观测到的含噪图像中还原出来.在Dohono提出的多分辨率分析小波阈值去噪的基础上,对阈值函数进行了改进.实验结果表明:与传统软阈值和硬阈值函数相比,改进的阈值函数通过调整参数的取值,可以取得较好的去噪效果,证明了在多数情况下,传统阈值函数并不能达到最佳的去噪效果. 相似文献
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小波分析在图像消噪中的应用研究 总被引:9,自引:4,他引:5
文章通过分析小波分解系数在不同方向高频子波系数的特性,比较几种小波系数的阈值选取,提出了一种小波局部阈值消噪方法,对图像进行有效降噪,并给出了局部阈值的设置。最后通过实验结果论证,该方法在图像降噪中是有效可行的。 相似文献
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传统的软、硬阈值去噪方法在去噪前后小波系数之间分别存在恒定偏差和阈值函数不连续等缺点,达不到对信号去噪的理想效果。针对软、硬阈值函数的优缺点,提出了一种新的阈值去噪函数。在 Matlab 环境下分别使用3种阈值函数进行去噪实验,对比由3种方法得到的信噪比及均方误差。仿真结果表明,该函数不但具有很好的连续性,而且显著减小了软、硬阈值函数中估计小波系数与真实小波系数间存在的恒定偏差,证实了新阈值函数更加灵活,能更好地消除白噪声干扰。 相似文献
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基于 LoG 算子改进的自适应阈值小波去噪算法 总被引:4,自引:2,他引:2
图像在传输过程中会受到各种噪声干扰,为了实现消除噪声的目的,提出一种基于LoG算子改进的自适应阈值去噪算法。首先,利用LoG算子提取图像的边缘特征信息。接着,根据图像的边缘特征和非边缘特征分别求取改进的阈值函数:对于图像非边缘部分的阈值函数,在软阈值函数的基础上添加一个阈值修正系数,构建新的阈值函数;对于图像边缘部分的阈值函数,将边缘部分小波系数附近的能量和阈值相结合,构建新的阈值函数。最后利用改进的阈值函数对图像R、G、B 3个通道分别处理,保留图像所有的细节信息。实验结果表明,消噪后图像与含噪图像的PSNR值高于传统自适应算法12.09%;MAE值低于传统自适应算法22%。该算法有效保存了图像的边缘信息,综合去噪效果明显提高。 相似文献
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在B超三维成像中,采用了一种新的基于非线性域值小波包的闪斑(Speckle)噪声抑制方法来提高成像质量。首先将一幅原始图像经过预滤波分解为高频噪声图像和低频主体图像两部分,然后分别经过多分辨率小波包处理,得到一组小波包域的系统。该系统采用一种软阈值滤波算法处理,去除掉其中的噪声并保留下各自的有用信息。两组分别去噪后的小波包系数经反变换回到时域并相加,得到消除了噪声的图像。该算法的性能在计算机仿真图像上进行了验证。采用该方法处理了一组水槽中的碗状物体的B超图像,并进行了三维体视化重构。实验表明,这种方法可以有效地抑制超声闪斑噪声并在重构中保留对象的细节特征。 相似文献
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基于小波变换的红外图像去噪 总被引:11,自引:7,他引:4
提出一种基于新型阈值函数的小波域红外图像去噪法,其阈值函数表达式简单且连续,既克服了硬阈值函数不连续的缺点,又克服了软阈值函数中估计小波系数与含噪小波系数间存在恒定偏差的缺陷。同时新的阈值函数还有效地利用了小波系数的成串性,即在小波系数的估计计算中考虑了邻域小波系数的大小。仿真结果表明,在去噪红外图像视觉效果和峰值信噪比两个方面,文中提出的去噪法优于已有的各种门限去噪法和Matlab-wiener2滤波算法。 相似文献
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A novel multiscale nonlinear thresholding method for ultrasonic speckle suppressing 总被引:13,自引:0,他引:13
This paper presents a novel speckle suppression method for medical B-scan ultrasonic images. An original image is first separated into two parts with an adaptive filter. These two parts are then transformed into a multiscale wavelet domain and the wavelet coefficients are processed by a soft thresholding method, which is a variation of Donoho's soft thresholding method. The processed coefficients for each part are then transformed back into the space domain. Finally, the denoised image is obtained as the sum of the two processed parts. A computer-simulated image and an in vitro B-scan image of a pig heart have been used to test the performance of this new method. This technique effectively reduces the speckle noise, while preserving the resolvable details. It performs well in comparison to the multiscale thresholding technique without adaptive preprocessing and two other speckle-suppression methods. 相似文献
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Image denoising with geometrical thresholds 总被引:2,自引:0,他引:2
Observation on the interpolation effect and selectivity of human visual perception can be used to construct a criterion to find and preserve geometrical details while denoising an image. An approach to denoise an image with such a criterion is introduced, through which the pointwise thresholding of wavelet coefficients is turned into a bandwise geometrical thresholding. Interestingly this method can make up for the loss of details in a pointwise thesholding procedure. Experimental results validate its good performance, particularly on images with dominant high frequency contents and faint directional details such as Barbara. 相似文献
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基于平稳多小波变换的红外图像噪声抑制方法 总被引:10,自引:3,他引:7
提出了一种平稳多小波变换方法,该方法结合多小波和平稳小波变换在信号去噪方面的优点,给出了二维图像平稳多小波变换的mallat分解重构算法,并对红外图像的平稳多小波变换系数进行阚值处理实现图像去噪,仿真结果表明,相对于平稳标量小波变换和多小波的噪声抑制方法,此方法对噪声有更好的抑制作用,并尽可能多的保持目标的特征和细节. 相似文献
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图像压缩感知迭代重构算法主要采用迭代阈值法解决信号的重构问题,但是迭代阈值法仅仅利用变换系数进行阈值处理,并未考虑系数的邻域统计特性,导致重构性能不高。提出一种基于小波域滤波的迭代硬阈值迭代算法,利用小波域系数的邻域统计特性修订迭代硬阈值重构算法的代价函数,进行两步迭代收缩,并在迭代中用小波域滤波除去其中的重构噪声。实验结果表明,在相同的观测数据下,相比已有的经典算法,新算法的重构图像质量较高,并且可以获得快速的重构速度。 相似文献