基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的.通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高.     

基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的。通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高。     

阈值改进算法在小波去噪中的应用

针对用小波变换进行图像去噪的阈值设定问题,本文在经典的小波软、硬阈值消噪方法的基础上,提出了一种新的阈值选取方法。该算法采用一个矫正因子来构造新的阈值函数,调整了软硬阈值的恒定偏差。Mat-lab仿真结果表明,此法同时克服了软、硬阈值方法的缺点,其去噪效果也有了显著提高。     

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.     

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。     

基于上下文的高阶可导图像阈值去噪方法

针对传统的硬软阈值函数不连续以及非自适应的缺陷,分别探讨了具有连续性和高阶可导特性的阈值函数、基于局部上下文自适应的阈值函数的构造,并提出基于局部上下文的连续高阶可导阈值函数的构造,并用于图像去噪,实验结果证明了这些方法的有效性。     

一种新的基于平衡阈值的小波去噪方法

小波阈值去噪在信号处理中提供了一种新的去噪方法，然而，软阈值和硬阈值在信号去噪方面存在各自的局限性．为了能在软硬阈值两种方法结合之间找到折衷的方法，提出了一种平衡阈值处理方法．它不仅有效地去除噪声，而且去除噪声后的信号较为光滑．仿真结果表明，平衡阈值方法在信号去噪中要优于软硬阈值方法．     

改进的小波阈值语音去噪算法

小波阈值去噪算法简单,计算量小,但是硬阈值函数的不连续性会造成信号的振荡,软阈值函数太过光滑会造成信号高频信息丢失.基于两种阈值函数存在的缺点,在小波变换理论基础上研究了一种改进的小波阈值语音去噪算法,提出了一种改进的阈值函数,同时也提出了修正阈值的修正系数.最后通过MATLAB仿真结果证明该方法在一定程度上可以去除噪声,减少信号的振荡,保留原信号的特征尖峰点信息,降低了信号的失真,更好地估计原始信号,明显改善了语音质量.     

基于形态学的自适应扩散滤波方法

基于图像在切线方向和法线方向上的不同扩散要求,分别设定了不同的扩散系数．在切线方向上,图像中各个位置都要求大的扩散作用以有效去除噪声,故设定扩散系数恒为1．在法线方向上,内部和边缘具有不同的扩散要求,可利用数学形态学的方法估计每步迭代扩散后即时图像的梯度模阈值,用自适应阈值取代Perona-Malik扩散系数中的固定阈值,从而得到适合即时图像的法向扩散系数,目的是有效区分内部区域和边缘以确保尽可能多地保留边缘信息．实验表明,该方法在细小边缘信息的保留方面具有较明显的效果．     

改进型小波多分辨率分析及小波梳状滤波器

为克服小波多分辨率分析在高频段频率分辨率低的缺点,提出一种改进型小波多分辨率分析算法,并在此基础上给出一种新型小波梳状滤波器(WCF)的实现方法.改进型小波多分辨率分析算法对高频段进行逐级细分,得到一系列窄带的共轭正交滤波器(CQFs)及其输出信号序列.利用共轭正交滤波器的频率响应特性,将这些窄带滤波器通道组合成WCF.理论分析与仿真结果均表明,WCF在各频段都具有相同的频率分辨率,并能够检测子频带交界处的频率分量.WCF不仅易于实现,而且可以根据问题需要设定子带带宽,得到足够高的频率分辨率,适用于时变和非平稳信号时频特征的检测.     

基于小波分析的听觉滤波器组模型

对听觉滤波器组模型进行了研究。比较分析了伽马通(Gammatone)听觉滤波器组模型和基于小波分析的高斯小波听觉滤波器组模型,分别给出了预测听阈曲线并且与标准听闻曲线进行了比较,结果表明高斯小波听觉滤波器组模型更接近实际人耳滤波效果。将高斯小波听觉滤波器组模型的预测特征响度与德国朗德(Head Acoustics)公司的Artemis软件计算出的特征响度进行分析比较,结果表明,每个特征频带的响度差值都小于0.6 sone。     

频域滤波的水泥路面图像降噪增强方法

针对在水泥路面裂缝图像识别中刻槽和纵向条带状形成的噪声干扰,提出了一种基于频域滤波的降噪增强方法。首先,分析了这两类噪声的频谱特征,并根据空域图像中刻槽的周期性,推导了频域图像中刻槽谱峰的位置,设计了消除这些谱峰的系列滤波器。根据纵向条带状干扰属于低频成分的特性,设计了抑制低频、增强高频的滤波器,经优化滤波器参数达到消除这类干扰的效果。实验结果表明,该方法能够消除两类噪声干扰,同时,增强了裂缝的对比度,为水泥路面裂缝识别提供了理论基础。     

一种适于硬件实现的提升9-7小波滤波器

小波提升方案是继多分辨分析之后。另一种非常有效的构造小波滤波器的方法．文中从一般的9-7小波提升方案出发，给出了一种新的更适于硬件实现的提升9-7小波滤器。其图像压缩性能与CDF97相当。但计算复杂度由于引入了大量的移位运算而大大降低，非常适于ASIC实现．     

基于小波变换的光声成像算法

为了进一步提高光声重建图像的质量,利用小波变换的多维多分辨率特性对光声图像进行消噪,将小波包的分解和重构理论与统计差值相结合对光声图像的细节部分进行增强。由仿真和实验结果表明,重建图像经过小波降噪和图像增强后,其对比度相对滤波反投影算法的光声像得到了明显的提高,其分辨率由0.55 mm提高到0.48 mm,该算法将为病变组织的正确诊断与治疗提供了更高的精度和准确度。     

轧辊偏心自动分层确定阈值滤波法

为计算板带轧机中的轧辊偏心信号,对轧制过程中采集的信号进行滤波是一个关键环节。本文提出一种轧辊偏心自动分层确定阈值滤波法：通过使用第二代小波变换方法,根据由轧辊转速计算得出的轧辊偏心频率来确定小波分解层数,并根据不同层中信号频率范围选取不同的阈值,从而对信号进行滤波。通过与类似工况下小波阈值滤波法比较,轧辊偏心自动分层确定阙值滤波法能更准确的反映轧制过程中的检测信号,为更精确提取轧辊偏心信号、进行有效的轧辊偏心补偿奠定基础。     

小波瀑布型多重网格法

为了提高偏微分方程的计算精度,由瀑布型多重网格的速度收敛快以及小波多分辨分析的性质,通过改进传统瀑布型多重网格算法中的插值算子,提出一种新的小波瀑布型多重网格方法。数值结果表明,小波瀑布型多重网格方法比传统的瀑布型多重网格方法具有更高精度。     

基于小波变换的地震映像法资料去噪研究

本文介绍了小波分析方法在地震映像法资料去噪处理中的应用研究。首先,通过对球体模型进行射线追踪,得到了球体反射点与反射时间。然后,在MATLAB环境中采用一维小波变换和二维小波变换分别对地震映像资料进行去噪效果研究,进行阈值滤波试验结果表明Bal．sparsity_norm（sqrt）阈值计算方法的处理效果较好。通过一维小波变换和二维小波变换的对比分析,对于二维地震图像的处理,二维小波变换处理效果较佳。在此基础上,采用二维小波分析阈值滤波法,对中国地质大学数理楼西侧路面下方防空坑道的地震映像法资料进行了处理,取得了较好的去噪效果。     

一种有效的小波-Wiener滤波去噪算法

把Wiener 滤波和小波变换结合起来,提出了一种小波-Wiener 滤波去噪算法. 仿真结果表明,利用该算法去噪后的图像主观质量和峰值信噪比比Wiener 滤波去噪和小波变换门限去噪后的图像都要好.