自适应小波阈值去噪算法及在图像处理中的应用

针对图像去噪的问题,提出一种基于自适应小波阈值去噪的算法.该方法根据噪声在小波变换下的特性自适应确定小波分解的阈值,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,采用中点法进行寻优,得到最优的阈值参数.该方法具有自适应性强、算法简单、去噪效果好等特点.通过实例表明,该方法比原有的阈值去噪算法去噪效果更佳,使图像达到更良好的视觉...     

一种新的小波阈值去噪算法

雷达一维高分辨距离像对噪声极为敏感。研究一种新的小波去噪算法得到高信噪比的雷达一维高分辨距离像是实现精确目标识别的关键。文中对比分析了小波模极大值去噪算法和小波阈值去噪算法,并在经典小波阈值去噪算法的基础上改进了阈值函数,提出了一种新小波阈值去噪算法。实验证明新的算法能够更好的提高雷达一维高分辨距离像的信噪比,有效抑制噪声敏感性。新算法结合了软、硬阈值算法的优点,灵活度高。     

基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子表面缺陷的检测方法

为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3 N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法相结合的视觉检测方法.通过优化的小波阈值去噪算法与改进的中值滤波算法相耦合方法对Si3 N4圆柱滚子的表面缺陷图像进行去噪处理,...     

低信噪比下相位编码信号脉内特征提取的新方法

利用小波脊线法可以实现相位编码信号脉内特征的提取,但低信噪比下噪声幅度将淹没小波变换的尖峰,误差较大,严重影响识别效果．为改善低信噪比下相位编码信号脉内特征提取的准确性,提出一种基于小波分析去噪和小波脊线法相结合的改进算法,首先通过小波分析对相位编码信号进行去噪,改善信噪比,在此基础上再进行其脉内特征的提取．仿真结果证明该方法有效,具有一定的参考价值．     

小波变换模极大去噪法在无线电引信信号处理中的应用

将小波变换模极大去噪理论和方法应用于无线电引信的信号处理研究,在小波变换模极大值特性分析的基础上,讨论了无线电引信信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的传播特性,提出了无线电引信小波变换模极大值去噪算法,并对算法进行了深入分析,仿真结果显示：利用小波变换模极大值去噪方法可有效去除低信噪比的无线电引信信号噪声。     

基于小波变换的射弹序列图像混合噪声去噪

提出了一种基于小波变换的混合噪声去噪方法。首先对图像进行二维多尺度小波变换,得到低频子带图像和高频子带图像;然后对低频子带图像采用改进的邻域平均滤波进行去噪处理,对高频子带图像采用改进的小波阈值算法进行去噪处理;最后对处理后的各子带小波系数进行小波重构,得到降噪后的图像。结果表明,该算法在有效去除图像混合噪声的同时,较好地保留了图像边缘和细节。     

改进小波包阈值算法在振动信号去噪中的应用

针对传统小波包降噪只考虑加性噪声,而无法去除乘性噪声的问题,提出了一种基于小波包系数阈值降噪的改进算法。该算法通过两次小波包分解和重构对信号降噪,第一次按照传统小波包去噪法去除加性噪声;第二次将分解后的小波包系数进行对数运算并采用阈值去噪法消除信号中乘性噪声。将改进算法应用于火箭发射塔架层2的振动信号去噪中。实验表明,改进算法相比于传统算法信噪比提高了2.2dB,且均方根误差降低;结合傅里叶变换,改进算法较好地保留了原始信号的能量特征及细节特征,为发射塔架在发射过程中承受的振动强度评估提供依据。     

基于小波隐马尔科夫树模型的遥测数据去噪

给出一种基于小波域隐马尔科夫树（HMT）模型的滚转弹遥测数据去噪算法。小波HMT模型能较好地把握小波系数的本质特性及其相互关系,从而可获得更为良好的去噪效果。HMT模型含有大量的待定参数,需通过期望最大值（EM）算法训练而定,此过程需要大量数据,一般采用参数“绑定”的方法解决。由于滚转弹滚转产生的调制效果,遥测信号产生了极强的相似性,其小波系数同样具有类似的属性。若将上述属性引入HMT模型,即将多路信号的模型参数予以“绑定”,以更好地反映信号之间的相关特征,则可获得更佳的去噪效果;使用一种改进的EM算法降低了数据下溢的风险。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种小波域图像贝叶斯去噪方法

提出了一种使用隐马尔可夫树和混合高斯模型的小波域图像贝叶斯去噪方法。该方法对含噪图像进行小波变换,用隐马尔可夫树和混合高斯模型建立小波系数的先验模型,从而获取原图像的先验信息,然后利用模型参数和含噪图像小波系数估计原图像小波系数,通过小波逆变换得到去噪图像。仿真结果表明,该方法能有效克服阈值去噪算法的缺点,提高小波域图像去噪算法的性能。     

利用数学形态学和复数小波方向窗维纳滤波的图像去噪算法

利用小波进行图像去噪是目前图像处理研究的热点。提出了一种结合数学形态学和复数小波方窗维纳滤波的图像去噪算法。该算法同时利用了复数小波的方向特性和图像本身固有的几何特性,首先使用双树复数小波变换对图像进行处理,再在基于复数小波域上进行维纳滤波,接着使用数学形态学把图像分成光滑区域和纹理区域2个部分,然后结合复数小波方向窗去更准确地估计小波域方向子带每一点的信号方差,最后利用维纳滤波器进对含噪图像进行去噪处理。实验结果表明,该算法的去噪效果优于一般的复数小波维纳滤波,并且运算更加简洁。