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。     

邻域统计检测的双树复小波图像去噪

针对现有的脉冲噪声去除算法在去噪性能和计算效率上的缺陷,提出了基于邻域统计检测的双树复小波图像去噪算法。根据噪声的灰度特征、邻域像素的多数原则以及灰度偏差等统计特性进行噪声检测,充分利用双树复小波变换的优秀特性,在双树复小波域中用光滑可导的阈值函数以及自适应阈值对噪声图像进行去噪处理,最后用去噪图像中的像素,替换噪声图像中对应的噪声像素以得到最终的去噪图像。实验数据证明,所提出的方法优于部分最新提出的算法,具有较好的去噪性能和快速的计算效率。     

阈值去噪联合数学形态学的胃部图像边缘检测

在胃部图像边缘检测问题研究中,噪声影响着检测的准确性。针对图像受噪声的影响而导致边缘提取效果不佳的问题及传统边缘检测算法抗噪性差,提出了一种采用联合技术的小波阈值去噪和改进的数学形态学边缘检测算法,在小波域中利用小波阈值对胃部图像进行去噪处理,并用改进边缘检测算法对去噪后的图像进行边缘检测,得到胃部边缘图像。结果表明,改进算法不仅抑制了图像噪声,而且保护了图像边缘细节,相对传统边缘检测方法有更高的信噪比。     

基于小波变换的低频子带图像去噪方法研究

小波阈值去噪方法是研究最为广泛的方法之一,基于此方法提出了许多改进算法。然而,这些改进的小波阈值去噪算法都没有对低频子带进行处理。本文采用自适应中值滤波对小波变换的低频子带进行处理,而对高频子带采用通用阈值去噪算法。实验结果表明噪声方差越大（即噪声污染越严重）,重构图像PSNR提高的越多;对于噪声方差较小及细节较少的图像来说,重构图像的PSNR不是很理想。     

小波阈值的改进及在遥感图像去噪中的应用

在遥感图像降噪过程中，小波域阈值算法可以有效地降低图像的噪声，但阈值选取往往是固定的，如Donoho给出了基于小波变换的通用阈值去噪公式，由于该阈值不具备尺度间的自适应性，致使图像细节丢失。通过改进Donoho通用阈值和阈值函数，提出了阈值系数的自适应确定方法，实验证明该算法能有效地去除噪声，且能够较好地保护图像细节。
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基于BEMD和小波阈值的MRI医学图像去噪

针对核磁共振医学图像含有的混合噪声的特点,提出了一种基于2维经验模式分解(BEMD)和小波阈值去噪的新算法,即将图像分解到固有模态函数(IMF)域.然后采用小波阈值法对各固有模态函数成分进行去噪处理.在分析了小波硬阈值和软阈值去噪的特点之后,对小波阈值进行了改进,克服了传统小波阈值去噪的不足.实验结果表明该方法在有效去除噪声的同时,较好地保留了MRI图像的细节,有利于医学的诊断.     

基于经验模式分解的自适应去噪算法

基于加性高斯白噪声在经验模式分解算法（Empirical Mode Decomposition,EMD）下的统计特性,提出了一种基于EMD的去噪算法。通过数值仿真,比较了提出的算法与小波域阈值去噪的性能。仿真结果表明,该算法与小波域阈值去噪的效果相似,而不用选择小波基,是一种自适应的去噪算法。     

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。     

新小波阈值函数在医学图像去噪中的应用

为了提高小波阈值去噪算法中的软阈值和硬阈值以及已有改进阈值函数存在的不足,提出了新的分层阈值函数的方法。该算法首先对噪声图像进行分解,从而得出小波系数。然后用改进的阈值函数对高频部分系数进行分层阈值处理。最后根据所得估计的小波系数在小波基的条件下,对图像进行重构,得到去噪后图像。该阈值函数具有优良的数学特性,通过对医学图像仿真实验结果表明,该算法去噪的效果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,所以该算法在解决实际去噪问题中值得推广与应用。     

基于图像局域特性的小波收缩去噪算法

传统的小波收缩去噪算法采用单一的阈值,它没有考虑到小波系数的类聚性,图像中重要小波系数类聚的局部具有重要的奇异特性,应降低阈值以保留图像的边缘;反之含有不重要小波系数的局部应提高阈值以消除更多的噪声,因此该文提出了一种基于图像局域特性的小波收缩自适应阈值去噪算法,这种算法根据图像局部的奇异性大小,选择适当的阈值进行去噪。实验结果表明,相对于传统的单一阈值去噪算法来说,新的算法可使滤波后图像的峰值信噪比有所提高,在一定程度上克服了单一阈值去噪算法无法滤除高质量图像中噪声的缺陷。