双正交冗余小波变换的图像去噪方法

由于正交小波变换的不具备线性相位、不具有平移不变性等特性,导致其在图像去噪领域仍存在很多问题,本文将双正交冗余离散小波变换应用到几种经典小波阈值图像去噪方法中,以克服标准正交小波变换在阈值图像去噪中存在的问题.实验证明该方法的去噪效果明显优于正交小波方法和普通双正交小波变换的去噪效果.     

一种采用多个小波基的图像融合去噪方法

提出了一种新的基于多个小波基的图像融合去噪方法.首先利用多个不同的小波基对含噪图像进行阈值去噪,得到多幅恢复图像.然后对这些图像采用小波融合方法进行融合.对于低频系数采用基于边缘的融合算法,在多幅恢复图像中选择最有可能是边缘的点加以保留;对于高频系数,采用了平均的融合算法.最后得到一幅去噪图像.实验结果表明,无论是在视觉效果上还是在峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均明显优于单一小波基去噪.     

基于小波变换和均值滤波的图像去噪方法

将小波变换和均值滤波相结合提出了一种有效的图像去噪方法,先将含噪图像进行小波分解,获得不同频带的子图像.将低频近似图像保持不变,对水平、垂直和对角三个方向高频细节图像根据其特性采用三种不同形状的模板进行均值滤波,最后将低频近似图像与三个均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果优于单一小波阈值法和均值滤波法.     

基于二维EMD和小波阈值的掌纹图像去噪

为有效抑制掌纹图像中含有的噪声、提高特征提取的精度,提出一种基于二维经验模式分解和小波阈值去噪相结合的掌纹图像去噪新方法。首先,对含有噪声的掌纹图像进行二维EMD分解,得到不同特征尺度的本征模函数子图像;然后对中高频成分的IMF进行小波多阈值去噪;最后将去噪处理后的各IMF与残差图像通过加和进行重构。实验结果表明,该方法与单独的二维EMD滤波及小波阈值去噪相比,去噪效果更明显,提取的主线和细节特征更清晰,因而均方误差最小、峰值信噪比最高。     

图像小波阈值去噪中马赛克现象的处理

在图像去噪处理中，采用小波阈值去噪法会产生马赛克现象，造成图像失真．为此作者提出了利用指数函数处理小波系数的去噪方法，可以保证在与阈值去噪法获得同样信噪比条件下，减轻马赛克现象，并利用超声C扫描粘接检测图像验证了该算法的有效性．     

果蝇优化小波阈值超声检测信号去噪

由于材料结构的复杂性,超声检测回波信号往往存在很多干扰噪声。针对钢制结构中平底孔的超声检测信号传统小波去噪方法中小波阈值难确定的问题,结合小波良好时频特性和果蝇的全局优化能力,提出基于果蝇算法(FOA)优化小波阈值函数的超声检测信号去噪方法。对原始信号叠加5d B高斯白噪声,通过测试最大信噪比改善量获得最佳小波基和分解层数,采用sym5小波对超声检测信号进行6层分解后,利用果蝇算法对小波阈值进行参数优化,对比传统4种阈值确定方法,提高小波阈值的精度。验证结果表明:该方法对超声检测信号去噪后信噪比、均方根误差和相关性等参数具有满意的效果,去噪效果明显。     

原子力显微镜图像降噪与平面校正的同步实现

将小波阈值收缩去噪技术应用于原子力显微镜(AFM)图像去噪的同时,应用最小二乘拟合法对AFM二维小波分解近似子图像的一次倾斜平面进行校正,从而同步实现了AFM图像去噪与平面校正.在保证图像去噪效果及平面校正质量的前提下,大幅度减少了最小二乘拟合计算量,提高了算法实时性能.由于该方法借助于小波变换实现,可以方便地与图像的小波压缩方法相结合,因此更有利于AFM扫描图像的原位分析与处理.通过实验,采用上述方法对AFM扫描图像进行了降噪与平面校正处理,证明了此方法的有效性.     

一种结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法

目的为了有效消除噪声图像中的椒盐噪声、高斯噪声甚至混合噪声,结合维纳滤波的优势和小波分解各分量的特点,提出一种新的图像去噪算法。方法该算法先将含噪声图像进行小波变换,分离出1个低频分量和3个中高频分量,然后对低频分量进行自适应维纳滤波,对3个中高频分量用Canny算子提取边缘,最后将处理后的4个分量进行重构得到去噪后的图像。结果仿真结果表明,该算法对扫描仪引入的常见噪声均表现出较好的去噪效果,PSNR值均大于20 d B。尤其是对于高斯噪声和混合噪声,新算法去噪后的PSNR结果高于维纳滤波、软阈值小波滤波和文献[9]算法1~8 d B,效果较好。结论结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法,能够较好去除噪声图像的多种类型噪声,是一种较为优秀的去噪算法。     

基于sym8小波寻北系统去噪研究

针对寻北系统在实际运用中因受周围环境影响而导致寻北精度下降的问题,提出了基于小波变换的去噪方法.该方法选用sym8小波基,采用高次逼近法和改进的小波阈值对含有阵风噪声的原始陀螺信号进行小波去噪.结果表明sym8小波基为含阵风噪声陀螺信号进行小波去噪的最优小波基.调整其分解尺度进行仿真,发现分解尺度为4时达到了最佳去噪效果且提高了寻北精度,证明了方法的有效性与可靠性.     

基于小波系数最优化阈值算法的研究

去噪问题是图像处理界研究的热门话题．利用小波变换技术滤除噪声则是图像去噪的有效手段之一．目的该领域内的研究主要集中在如何选取阈值以达到最好的去噪效果。本文在分析了背景和目标的特征后．提出了基于小波系数的最优阈值算法．该算法在有效保留了图像的边缘信息的同时．获得了较高的信噪比增益。     

基于复小波变换与层间模型的图像去噪

很多小波去噪方法认为小波系数是相互独立的,然而大量实验表明实际图像的小波系数之间是有较强的依赖性。在本文中,我们将利用复小波变换的优势以及小波系数之间的依赖性,提出一种新的图像去噪方法。该方法先确定滤波器系数,再对复小波变换系数建模,并根据MAP准则给出系数的收缩方法进行去噪处理,最后作复小波逆变换。同时在变换的系数抽取之前估计系数的方差,可以使方差估计更准确。     

基于四元数小波混合统计模型的图像去噪

图像的去噪和压缩一直是图像处理的经典问题,传统的方法中很难将二者同时兼顾。四元数小波变换是实小波、四元数理论及二维希尔伯特变换相结合的产物,是一种新的多尺度分析图像处理工具。图像经四元数小波变换后,其小波系数不仅在尺度内具有相关性,而且在尺度间也具有一定的相关性。文中提出一种混合统计模型,该模型包括尺度间的二元非高斯分布模型和尺度内的广义高斯分布模型,然后运用最小均方误差（MMSE）估计从噪声图中的小波系数恢复原图的系数,从而达到去除图像的噪声的目的。仿真实验表明,论文方法不仅可以获得信噪比上的提高、视觉上达到明显的去噪效果,而且取得了较高的压缩比。     

一种非一致小波基的超光谱图像压缩方法

传统的三维小波变换在不同维采用相同的小波基且频谱分辨能力也是相同的,这不能与超光谱图像的特性相匹配.本文提出了一种新的采用非一致小波基的去偶结构的三维小波变换的超光谱压缩方法.由于超光谱图像光谱维和空间维具有明显不同的特性而设计的,本文采用一种非一致小波基设计思路,对不同维使用不同的小波基并与去偶的小波变换结构结合在一起进行小波变换.为了获得符合不同维特性的最优的小波基组,本文通过评估指标来测试各种小波基组合的性能.实验结果表明,本文提出的方法能够明显提高超光谱图像的压缩比,且不需牺牲计算复杂度、可扩展性等额外代价.     

第二代曲波变换的图像降噪新算法

Curvelet变换表示曲线奇异函数的异向性及图像边缘时,具有比小波变换更优的表示特性。针对小波图像降噪存在的不足,分析基于wrapping算法的快速离散曲波变换的特点,提出结合循环平移、厄尔迭代方法和蒙特卡洛阈值规则的新消噪方法。该算法充分利用曲波系数的相关性,消除了因Curvelet变换缺乏平移不变性引起的图像＂划痕＂失真和＂振铃＂效应。实验结果表明,该算法与传统的小波消噪、二代小波消噪、小波包消噪和曲波硬阈值消噪相比,得到降噪图像的峰值信噪比更高,视觉效果更好。     

小波包降噪方法在滑动轴承故障诊断中的应用研究

小波分析对高频信号降噪效果不明显。针对该问题,提出利用小波包分析对轴承故障信号的降噪方法,并用计算机仿真和实例分析对小波包降噪方法进行了验证。通过对小波降噪和小波包降噪方法的对比分析,表明小波包分析在降噪中的有效性。     

基于双边滤波的自适应彩色图像去噪研究

目的为了克服彩色图像去噪后存在的特征模糊,研究基于双边滤波的自适应彩色噪声图像去噪方法。方法使用二维离散小波变换(DWT)对含噪声的彩图图像进行近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量等4个方向的分解。根据DWT各方向分量归一化后的方差比例,利用RBF神经网络构造双边滤波系数模型确定不同方向的最佳去噪系数,提出彩色噪声图像自适应去噪方法(DWT-ABF),并将该方法与常规方法作对比。结果在不同噪声类型以及混合噪声失真情况下文中方法都能有效地去除噪声,并同时保留图像细节信息,且与其他方法相比,文中方法去噪后的图像都具有更高的PSNR值。结论文中方法克服了传统双边滤波无法自行确定最佳参数的缺陷,同时也良好地解决了去噪图像特征模糊的问题。     

图像的小波指数降噪法及其应用

在图像降噪处理中,采用小波阈值降噪法会产生马赛克现象,造成降噪后图像失真。为此,提出了小波指数降噪法,即利用指数降噪因子除小波系数。降噪因子大于1,且随小波系数绝对值的增大而减小。实验表明,该算法在保持较高信噪比的条件下,减轻了马赛克现象。