小波的循环阈值去噪方法

在D.L.Donoho提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,针对SAR图像的相干斑噪声现象,提出一种小波域SAR图像的循环阈值去噪法,通过估计的噪声标准差和滤除信号后的噪声标准差之间的循环迭代,得到最优阈值。并以峰值信噪比和平滑指数等作为评价指标,与传统的软阈值、硬阈值以及几种空域滤波方法进行了比较。仿真结果表明,提出的新的阈值去噪算法无论是峰值信噪比,还是主观质量都优于软阈值、硬阈值去噪算法和各种空域滤波方法。     

基于小波分析的自适应阈值改进算法

针对小波边缘检测阈值设定问题。本文提出了一种基于小波分析的改进阈值设定方法,采用一个矫正因子β来构造一个新的阈值函数,调整软硬阈值的恒定偏差。实验证明新阈值函数不但整体上连续性好而且在在克服硬阈值函数的不连续和软阈值函数在处理较大小波系数时总存在恒定偏差这两个不足的同时,又保留了软、硬阈值函数原有的优点。     

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。     

基于贝叶斯阈值的小波域图像去噪研究

根据噪声能量在经小波变换后不同尺度不同方向上的高频系数的分布差异,利用贝叶斯阈值公式计算出不同尺度不同方向上的阈值,针对传统的软、硬阈值函数的缺点,采用一种改进的阈值函数进行去噪。该方法在视觉效果、峰值信噪比上均优于两种传统的阈值去噪方法。     

基于小波阈值去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

基于小波变换的自适应模糊阈值去噪算法

文章提出了一种适合于消除混合噪声的去噪算法——自适应模糊阈值去噪算法。该算法根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的传递性,结合中值滤波和模糊理论,自适应地进行软阈值滤波,然后进行小波重构,得到去噪图像。实验表明,与软阈值去噪和改进软阈值去噪算法相比,该算法具有良好而稳健的去噪效果,能够更有效地去除噪声和保持图像边缘细节。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

小波基、分解层数、阈值和阈值函数是小波阈值去噪的关键性因素.针对小波基和分解层数的确定,提出了一个算法来实现;对于传统硬、软阈值函数的局限性和阈值函数在临界阈值处不存在平滑过渡区的现象,提出了一个参数化的新阈值函数,该阈值函数具有更高阶,通过灵活调节参数使之介于硬、软阈值函数之间,且兼具硬、软阈值函数的优点,并在临界阈值内添加平滑过渡区,可在阈值处理时保留一部分有用的高频信号,较好地抑制了细节系数的过扼杀和信号振荡现象.仿真结果表明:新阈值函数提高了去噪信号的信噪比,减小了均方误差,取得了较好的去噪效果.     

基于小波变换的图像阈值去噪的改进方法

基于Donoho提出的传统的阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,并应用于图像的去噪.与Donoho的软阈值和硬阈值函数相比,这种新的阈值函数有更多的优点:可以实现能量自适应去噪;能够保存图像的边缘信息;函数的表达式简单,避免了硬阈值函数的不连续性;相比软阈值和硬阈值函数,新阈值函数更灵活.仿真结果表明,改进后的方法应用于图像去噪,无论是视觉效果还是信噪比都有了改善.     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波阈值函数在阈值处的不连续性、小波估计系数存在偏差等不足,导致去噪后的图像出现失真、产生吉布斯震荡等问题,提出了一种改进的阈值函数,与常用的硬阈值、软阈值以及已有改进的阈值函数相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性。为了验证该阈值函数的优越性,通过仿真实验对几种小波去噪方法的峰值信噪比（PSNR）与均方差（MSE）进行了对比。实验结果表明,此去噪方法无论是在视觉效果上,还是在均方差和信噪比性能分析上均优于常用的阈值函数。     

基于噪声方差估计的小波阈值图像去噪新方法*

大多数小波阈值去噪方法需要根据噪声方差来计算相应的阈值,所以噪声方差的估计将直接影响阈值去噪的效果。在两种常用的小波域噪声方差估计方法的基础上,提出一种新的阈值求取方法,实验证明这种方法能在一定程度上提高去噪图像的信噪比,并且提高运算速度。     

基于非高斯分布和上下文法模型的小波阈值去噪算法

提出了一种新的空间自适应小波阈值去噪算法,该算法是基于非高斯二元分布的贝叶斯统计模型和上下文法模型。非高斯二元分布由两个变元和一个参数组成,能够完全体现小波系数之间相关性,这是广义高斯分布所不能体现的特性。上下文法模型是图像编码技术,用来求取小波系数的方差。试验数据显示该算法不仅在直观视觉上去噪效果明显,而且在信噪比方面也要优于SureShrink、BayesShrink、Wiener2等方法。     

小波阈值去噪算法的新改进

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值、半软阈值以及已有的改进阈值函数相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性。通过Heavisine和Droppler信号的仿真实验表明,新的阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于上述几种去噪方法,具有较高的实用价值。     

第二代Curvelet变换在地震随机噪声衰减中的应用

介绍了具有多尺度与多方向性特点的Curvelet变换的基本原理及实现方法。采用硬阈值法将其应用于地震数据随机噪声衰减中,并进行了仿真计算。结果证明利用Curvelet变换能比较彻底地去掉噪声,去噪后的图像边缘保持良好,滤除噪声同时还保留了有效部分,去噪效果良好,且易于实现,在地震资料处理中具有一定的可行性和应用前景。     

基于双局部阈值小波收缩的图像去噪算法

提出了一种基于双局部阈值的小波收缩的图像去噪算法。该算法利用小波系数的幅值、空间特性以及对噪声图像的分割,得到两个局部阈值：幅度阈值和空间阈值。利用这两个局部阈值（每个区域阈值不同）对小波系数做相应的“收缩”处理和重构,从而得到一个优质的去噪图像。该算法计算简单速度快,去噪效果明显,优于其他一些去噪算法。     

基于改进阈值函数的小波变换图像去噪算法

针对传统硬阈值函数在阈值处的不连续、软阈值函数中小波系数与小波估计系数之间存在的恒定偏差问题,提出一种基于改进阈值函数的图像去噪算法。该算法结合改进阈值函数的优点,通过设置适当的调整参数动态选取固定阈值,增加调节因子来降低原小波系数和估计小波系数之间的恒定偏差,从而提高重构图像和原图像的逼近程度。改进后的阈值函数在阈值处满足连续性,同时满足函数的渐进性和高阶可导性。仿真结果表明,采用改进后的阈值函数进行图像去噪,视觉效果好,PSNR和SNR都提高了,MSE有所降低,去噪效果得到了优化。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

针对硬阈值函数不连续和软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺点,构造了一种新的阈值函数.同时,为了增强去噪效果,采用了模糊控制算法对新阈值函数中的参数进行实时、动态地调节.仿真结果表明:新阈值函数去除噪声效果良好,信噪比和均方根误差等性能指标较传统阈值法均有显著提高.     

小波阈值降噪在矿井语音通信中的应用研究

根据煤矿井下语音环境高噪声的特点,提出了一种在井下语音通信终端加入小波阈值降噪模块的方法。该方法改进了小波软、硬阈值降噪法,构造新的改进阈值函数,通过变量在软、硬阈值函数之间变动,降低了软、硬阈值函数降噪带来的负面影响。理论分析结果表明,引入小波阈值降噪可以显著提高语音通话效果,改善了煤矿井下语音通信系统的质量。     

新阈值函数下的小波阈值去噪

针对传统小波阈值去噪法中硬阈值函数不连续,软阈值函数有固定偏差的缺点,提出一种新的阈值函数。对Donoho的固定阈值进行改进,提出一种自适应的阈值。在Matlab环境中,分别进行了实验选取最优小波基,新阈值函数的最优参数以及新阈值函数与传统硬阈值函数,软阈值函数和折衷阈值函数的对比。实验结果表明,新的阈值函数能更有效地提高语音信号的信噪比,改进语音质量。