基于小波变换的图像去噪研究

根据噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数的分布差异,将全局阈值法改进为在不同尺度、不同方向采用不同的阈值进行去噪。该方法与全局软阈值与硬阈值相比,有更好的视觉效果。通过比较去噪图像的峰值信噪比和均方根误差的数据可以看出,此法较全局软、硬阈值法有更好的去噪效果。     

基于平滑阈值函数的小波图像去噪

本文在分析软阈值函数的基础上通过对软阈值函数进行修正,提出了平滑阈值函数。此种函数因在整个取值区间内保持平滑性,所以在去噪中可保存图像的部分细节。本文将此种函数与基于贝叶斯风险估计求阈值相结合,用于自适应的小波阈值去噪,提高了图像的信噪比,减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。     

基于小波阈值的图像去噪方法研究

本文概述了小波阈值去噪的基本原理,对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果,讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中,小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。     

基于小波域加权阈值的图像去噪方法

针对小波全局阈值去噪的缺点,介绍了一种子带自适应的阈值加权算法。通过对图像小波分解系数统计特性的分析,提出了一种近指数模型作为分解层之间小波系数的先验分布。在此基础上,对比噪声图像和无噪图像在各尺度下统计特性,给出了一种子带自适应的加权阈值计算方法,避免了各层子带去噪的不平衡。实验表明,与全局阈值和其它子带自适应阈值去噪方法相比,基于加权阈值的图像去噪方法能获得更高的信噪比和更好的视觉效果。     

基于小波阈值的图像去噪算法研究

对基于小波阈值的图像去噪算法研究进行了深入的讨论,详细介绍了几种比较常用的小波阈值去噪算法。对于图像的小波分解和重构,详细介绍了其分解步骤和算法,分析了小波分解过程中层数的选取和小波重构图像的问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数的处理过程以及不同处理方式的去噪原理;对小波变换阈值去噪的不同方法和原理进行了阐述。     

一种改进的小波域贝叶斯图像去噪方法

基于对小波分析理论的深入学习,本文对小波测值萎缩去噪方法的关键环节进行了研究。本文在分析小波系数的分布特点的基础上,根据贝叶斯估计理论,得到贝叶斯收缩阈值,采用软阈值收缩去噪,行基于空间自适应例值和边缘检测的思想改进了一种新的自适应贝叶斯阈值萎缩去噪算法,仿真实验效果良好。     

基于免疫算法的自适应小波阈值图像去噪

本文提出一种基于免疫算法求阈值的方法,它与小波变换及Bayesian Risk相结合,提高了图像的信噪比,减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。     

基于自适应阈值的小波图像去噪法研究

小波阈值去噪方法是众多图像去噪方法的理想之选,其算法简单,计算量小,得到了广泛的应用.在小波阈值去噪法中,单一阈值函数不能在每级尺度上将信号与噪声做很好的分离.针对这种情况,本文提出了一种新的阈值函数,仿真结果表明,这种新的阈值函数能更好地保留图像边缘信息,在视觉效果和信噪比上优于单一阈值法.     

基于小波分析的储粮害虫图像去噪研究

以储粮害虫为研究对象,阐述了小波去噪的基本原理和高频系数置零、硬阈值法、软阈值等几种方法,并提出了一种改进的小波阈值去噪方法,比较了这几种方法在粮虫图像去噪上的优缺点。实验结果表明,改进的新阈值方法能更好的去除噪声,收到更好的效果。     

基于多参数小波阈值函数的图像去噪

针对图像中的强高斯噪声提出了一种新的小波阈值降噪函数。传统的软阈值法对图像去噪有明显的效果,但对强高斯噪声效果不甚理想,于是构造出一种新的小波阈值函数,此函数包含阈值[λ],调节因子[t]和[n]三个参数,能够自适应地调节阈值的变化。实验以噪声图像与去噪后图像之间的峰值信噪比（PSNR）最大化为准则,采用PSO粒子群算法优化阈值函数中参数[n]和[t]的选取。仿真实验结果表明该方法不仅可以有效地去除噪声,又能避免有用高频信息的损失,提高了图像的信噪比;尤其在强高斯噪声下,相对软阈值法PSNR可提高6~7 dB,表明了此改进阈值法对于强高斯噪声图像降噪的有效性。     

基于噪声方差小波阈值去噪算法研究

为了克服小波阈值去噪中硬阈值小波系数不连续和软阈值估计小波系数与分解小波系数之间恒定偏差的缺点,改进的阈值去噪方法被相继提出。文章根据高斯白噪声和信号在小波变换以后得到的小波系数呈现不同的特性,基于噪声方差提出一种新算法。最后通过MATLAB仿真验证该算法在信噪比、均方根误差、相关系数、信噪比增益4个去噪指标的效果。     

基于粒子群优化算法的小波阈值去噪方法研究

研究粒子群优化算法的特性,将其应用于小波域,对阈值进行寻优,并使用garrote阈值函数量化小波分解系数,而garrote阈值函数既克服了硬阈值函数的不连续性,也减小了软阈值函数存在的恒定偏差。实验仿真结果表明,提出的方法较传统方法具有更好的去噪效果。     

基于改进小波阈值函数的指纹图像去噪

针对指纹图像的特点,在分析了传统的软、硬阈值函数去噪原理的基础上,提出了一种新的小波阈值函数。新阈值函数克服了软、硬阈值函数存在的不足。通过选择不同的参数,可适应不同的图像。仿真实验表明,新阈值函数较传统阈值函数具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比（PSNR）。     

一种基于新的阈值函数的小波去噪方法

在D.L.Donoho提出的小波阈值去噪方法的基础上，提出了一种新的阈值函数。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点，而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差；同时新函数不需要进行参数选择。仿真结果显示，该阈值函数较其他阈值函数具有明显的优越性。     

一种改进的小波消噪阈值选取方法

在3σ准则及半硬取阈值(SHT)的基础上，介绍了一种新的阈值函数。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点，并且解决了软阈值函数存在的恒定偏差。仿真结果表明，消噪效果有了明显的改观。     

一种改进的小波域阈值去噪算法

在D.L.Donoho和I.M Johnston提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数.采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点.通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性.     

基于小波阈值去噪的收缩函数改进方法

经典的小波去噪方法有软阈值、硬阈值滤波两类。软阈值收缩函数滤波后信号过于平滑,而硬阈值收缩函数滤波后在信号突变处伴有吉布斯现象。因此,提出介于软、硬阈值之间的一种收缩函数,通过其对小波系数的估计,使滤波后的信号在过分平滑与边缘振荡现象之间达到合理的平衡。在分析的基础上,给出了各种方法滤波后的PSNR对比值以及图像。实验结果表明,该方法在去噪的同时既有效地消除了振荡现象,又保留了部分细节信息。     

基于低成本MEMS陀螺的小波阈值去噪应用研究

通过有效抑制微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差,实现了提高低成本MEMS陀螺的测量精度.研究了小波阈值去噪算法的基本原理,分析了影响小波阈值去噪质量的主要因素;确定了小波函数类型、小波分解的层数、去噪阈值以及去噪阈值函数;利用小波阈值去噪算法对实际陀螺信号进行了去噪处理,结果表明:陀螺随机漂移得到了明显的抑制,取得了良好的去噪效果.     

一种基于改进阈值函数的小波阈值降噪算法

针对小波阈值降噪中硬阈值函数和软阈值函数的不足,结合现有文献提出一种新的阈值函数。新阈值函数克服了传统阈值函数的缺点,保证了阈值函数的连续性,同时可以通过改变参数灵活地调节函数。在新阈值函数的基础上结合改进的阈值确定方法,提出一种新的降噪算法。通过MATLAB仿真,对几种小波降噪算法进行了试验分析,利用信噪比和均方根误差两个指标进行评价。结果表明,相比于传统的降噪算法,新降噪算法取得了更好的降噪效果。