小波域中视频图像的Bayesian消噪

消噪是图像处理中的重要问题之一。正交小波的正交性保证了白噪声干扰图像的小波系数所包含的噪声是白色的。新近的研究表明视频图像的小波系数趋于Laplacian分布,用Bayesian估计对图像小波系数滤波可以达到消噪的目的。本文研究了Bayesian估计与线性估计两种消噪方法,实验表明Bayesian估计有较好的消噪性能。     

小波算法消除突然三相短路试验数据的噪声

为了消除动态试验数据中的噪声和奇异点对参数辨识精确度的影响,本文提出了基于小波分解在不同尺度噪声信号系数间不相关特性的小波区域相关性消噪方法.应用该方法对采集的发电机动态试验数据实施小波消噪,同时根据奇异点在小波分解时表现出的特性剔除试验数据中的奇异点,即试验数据的消噪和奇异点的剔除一步完成.并基于改进模型,应用LM算...     

平移不变与系数放大小波变换图像消噪方法

平移不变量小波变换在图像降噪中的应用,主要通过阈值方法来有效的降低图像的噪声,但它的结果中会出现诸如伪吉布斯现象之类的情况.为消除此类情况,将平移不变量小波变换引入到小波图像降噪中,并结合阈值方法进行消噪处理,同时在阈值处理前对分解后的高频与低频系数进行适当放大,从而形成平移不变量与系数放大法的有机结合.经仿真实验,证明这种方法比一般的图像消噪方法有很大改进,特别是图像的均方误差有很大的降低,提高了信噪比.     

表面肌电信号的小波消噪改进算法

根据在不同尺度下信号和噪声的小波变换系数的相反特性，提出了一种改进的小波消噪算法来去除肌电信号中的噪声.利用Mallat算法对肌电信号进行小波分解，实质上就是将信号投影到尺度空间和小波空间，分别包含了信号的光滑通道分量和细节分量.兼顾软阈值和硬阈值量化方法的优点，利用两者的加权平均值滤除由噪声所决定的小波变换系数，从而在大尺度下补充细节信息并保持信号在奇异点的特征.利用保留下来的小波变换系数进行信号重构即得到消噪后的信号.实验结果表明，该方法可以有效去除噪声，兼顾了软、硬阈值的优点，保留了在模式变化过程中肌电信号细节部分的有用信息.     

几种图像消噪处理算法在织物疵点检测中的应用

利用图像处理技术对织物疵点检测的过程中不可避免受到各种噪声源的干扰.采用sym 4小波默认阈值、coif 2小波软阈值和bior.3.7小波软阈值消噪算法对织物疵点图像进行消噪处理,并比较了原始含噪图像增亮处理前后的消噪效果.研究表明:coif 2小波软阈值消噪算法适合对织物小疵点图像进行消噪处理,原始图像经过增加亮度后处理效果更佳.     

基于小波变换的微光图像中值滤波消噪

为了提高微光图像在目标识别中的可靠性,利用微光图像中所含噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换并仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像.由小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声.结果表明包含在图像中的噪声可以很好地被消除.这种消噪方法克服了中值滤波方法边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分.     

平移不变与系数放大小波变换图像消噪方法

平移不变量小波变换在图像降噪中的应用，主要通过阈值方法来有效的降低图像的噪声，但它的结果中会出现诸如伪吉布斯现象之类的情况。为消除此类情况，将平移不变量小波变换引入到小波图像降噪中，并结合阈值方法进行消噪处理，同时在阈值处理前对分解后的高频与低频系数进行适当放大，从而形成平移不变量与系数放大法的有机结合。经仿真实验，证明这种方法比一般的图像消噪方法有很大改进，特别是图像的均方误差有很大的降低，提高了信噪比。     

图像脉冲噪声消除算法研究

为改善消噪后图像的质量,提出一种在保留图像细节信息的同时,能够消除污染图像脉冲噪声的有效算法．该算法采用模糊噪声检测技术,结合差分绝对值顺序（ROAD）统计量和开关函数构造模糊噪声检测器,采用像素原始值、中值和像素噪声疑似度的线性组合消除噪声．该算法不需预先训练,通过脉冲噪声检测和消除两个步骤即可消除图像脉冲噪声．实验结果表明,该算法在峰值信噪比和视觉效果方面优于其它图像消噪算法．     

基于自适应小波阈值的超声信号消噪

在铝合金锻件的超声无损检测中为了消除晶粒散射引起的相干噪声，通过建立缺陷回波检测数学模型，提出了一种基于新阈值函数的Stein无偏风险估计自适应消噪方法.利用新的阈值函数得到离散小波变换各尺度下的小波系数，对小波阈值进行最小均方误差意义上的迭代，基于小波系数估计值进行离散小波反变换以得到信号的估计值，通过反复迭代运算得到缺陷回波的最优消噪模型.对含缺陷铝合金锻件的超声信号处理实验结果表明，与常用的固定硬、软阈值相比，自适应消噪方法能够更好地去除散射噪声及增强缺陷信回波信号.     

基于2D小波变换的图像消噪算法

利用2D小波变换对含噪图像进行消噪处理。基于小波变换具有的多分辨率特点,分析图像信号的局部特征,滤除掉含噪图像中的高频成份,达到降低噪声的目的。文中给出了含噪二维图像信号模型,以及利用2D小波分析对图像信号消噪的步骤。同时介绍了MATLAB6．5中小波分析支持的图像格式。经噪声图像仿真测试,小波变换中独立阈值法具有较好的消噪效果。     

全变差曲波变换在医学影像图像去噪中的应用

针对曲波变换算法在医学影像图像去噪中会产生截断伪影和边缘模糊等问题,提出了一种全变差曲波变换算法.该算法首先对含噪医学影像图像分别进行曲波阈值和全变差去噪,然后将得到的去噪结果进行曲波逆变换并生成最终图像.仿真实验结果表明,该算法不仅可有效地降低噪声,还可较好地保持医学影像图像边缘和细节信息,其效果明显优于曲波变换算法和全变差算法.因此,该算法对医学影像图像的噪声滤除具有良好的应用价值.     

多尺度图像迭代去噪

为了解决传统图像去噪算法仅对平稳噪声或缓慢变化噪声有效，且存在残留图像噪声较大的问题。研究了非平稳环境下基于小波变换的图像去噪算法。该算法根据图像与噪声在小波域的分布特性以及图像和噪声小波模极大值随尺度的变化大小不同，运用迭代算法得到不同尺度小波域中噪声的具体位置以及小波系数大小，完成了多尺度图像去噪。实验结果表明：对峰值信噪比较低的图像去噪，本方法去噪后峰值信噪比比传统的方法高，并且保留较多的图像细节。该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。     

自适应-模糊滤波算法

为了克服大部分的自然图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声,在分析了传统滤波算法特点的基础上,提出了一种改进的自适应-模糊图像滤波算法.该算法首先判别并标定图像中的脉冲噪声,以实现两类噪声的分离.采用自适应滤波窗口的中值滤波算法滤除脉冲噪声,有效地克服了传统中值滤波的不足.在有效地滤除脉冲噪声的基础上,引入提出了模糊控制中隶属度函数的概念改进均值滤波算法,结合图像直方图的自适应,提出隶属度函数的阀值,克服了均值滤波造成图像细节模糊的不足.最后提出了一种针对图像滤波算法中求解中值的快速算法,提高算法的实用性.仿真证明,自适应-模糊滤波算法在滤除图像中混合噪声的效果明显优于传统滤波算法,可广泛应用于各种图像处理场合.     

复杂背景下图像中弱小目标的分割和提取算法

针对有些图像中的目标与背景之间存在区域边界往往不明显，加上噪声的影响，目标边界具有一定的模糊性，有时还存在目标与背景面积对比差别很大等问题，提出了一种基于图像边缘增强的自适应最佳阈值图像分割方法，有利于将弱小目标从复杂背景中精确地分割和提取。该算法将闽值法和其它方法进行结合，有效地解决了目标边缘模糊图像阈值选取困难这一问题；采用图像切割技术，有效解决了弱小目标在大背景下分割难的问题；将类别方差法和迭代算法相结合建立数学模型，不但有利于自适应最佳闻值的选取，而且有效地减少噪声对最佳自适应阈值的影响，提高了图像的分割效果。     

改进的自适应中值滤波算法及其应用

针对自适应中值滤波在窗口迭代过程中存在像素点重复参与运算导致算法复杂度较高的问题,提出了一种改进的中值滤波算法.首先依据有效像素点与窗口中心点间的坐标距离来快速确定最佳滤波窗口尺寸,避免了窗口迭代造成的像素点重复排序;之后对窗口内的有效像素点进行取中值操作,有效削弱了噪声点的干扰,进一步提升了图像滤波的质量.经实验验证,与自适应中值滤波算法比较,复杂度显著降低,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)值平均提高10 d B左右.和同类文献比较在算法复杂度和图像降噪效果间做出了一个较佳的权衡.最后将该算法应用于Kinect深度图降噪上获得了不错的效果.     

New soft morphological parameterized symmetric logarithmic image processing filtering algorithm

Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging has the inherent random speckle noise, which seriously affects the quality of the SAR image, and it is very important to study the suppression of the speckle noise. In view of the fact that the traditional spot noise suppression method could not remove speckle noise while protecting the image texture information, a novel filtering algorithm is proposed based on the soft morphological and parameterized symmetric logarithmic image processing model. The proposed algorithm combines the flexibility of the order-statistic soft morphological operations and the characteristic of the parameterized symmetric logarithmic image processing model which establishes a parameterized symmetric structure processing part of the image, which can suppress speckle noise while protecting the texture information on the image. In order to validate the despecking performance of the proposed algorithm, we compare the effect of the filter with some of the existing filtering algorithms, and use some of the image evaluation parameters of the suppress speckle noise image to evaluate the performance of the SMPSLIP filtering algorithm. Experimental results show the effectiveness of this algorithm.     

基于复合余弦基神经网络的图像去噪滤波器

针对图像受噪声干扰问题,提出了一种基于复合余弦基神经网络的图像去噪低通滤波器,以及保证该神经网络算法收敛的收敛定理,并给出了证明.该方法通过复合余弦基神经网络对幅频响应训练,调整网络权值,控制总的能量函数在给定的极小范围内,使得实际滤波器特性逼近理想图像去噪低通滤波器特性,从而达到满意的去噪效果.仿真结果显示,复合余弦基神经网络图像去噪滤波器各项特性接近理想滤波器.与传统的图像滤波器去噪方法比较,该方法设计的图像去噪滤波器具有更好的去噪效果.     

高噪声遥感图像稀疏去噪重建

高噪声遥感图像去噪一直是遥感领域研究的一个重要难题,为进一步提高高噪声遥感图像的重建质量,在经典的压缩感知迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种改进迭代小波阈值算法.首先,提出一种自适应小波滤波算子在图像稀疏变换过程中对获取的遥感图像小波系数进行筛选,去除图像中的部分噪声信息;其次,使用提出的下降BayesShrink阈值在每次迭代过程中对获取的小波系数进行二次筛选过程;最后,使用改进的块稀疏全变差方法对获得的重建图像进行调整以进一步提高重建遥感图像的质量.试验结果表明,该算法的去噪重建性能优于经典的压缩感知迭代小波阈值算法,可以从高噪声图像中重建一幅高质量的遥感图像,验证了该算法的有效性.此外,该算法能够有效地保护遥感图像的边缘和纹理等重要特征信息.在低压缩采样比情况下,该算法也能够获得相对较高的峰值信噪比和视觉质量.在卫星地面接收站,该算法可直接使用获取的少量含噪遥感图像数据重建一幅清晰的遥感图像.     

基于线性预测的图像去噪

针对图像脉冲噪声的去除问题,本文提出了一种基于线性预测的新方法.根据噪声的特点,首先将像素点分成信号点和可疑噪声点,对信号点不进行处理,对可疑噪声点进行进一步分析.若可以噪声点被确定为噪声点,则采用线性预测方法进行滤波,否则保持不变.实验结果表明,本文方法不仅有效的去除了噪声,而且很好的保持了图像的细节.     

一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法

斑点噪声是超声成像机制引起的固有噪声形态,它给超声图像的特征提取、识别和分析造成了困难.基于各向异性扩散方程的滤波技术能够有效地抑制斑点噪声,提出了一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法,该方法改进了林石算子,设置了扩散门限,并将各向异性扩散方程的常规扩散方向扩展为8方向.仿真医学超声图像降噪实验表明了该方法的滤波和保边性能都明显优于经典的PM方程和林石算子,而该方法在实际医学超声图像降噪上的成功应用表明了其临床应用价值.