EMD与小波分析结合的特征保持图像去噪方法

图像在获取和传输等过程中伴有各种噪声,而细节与边缘是表征图像信息的重要特征,提出一种经验模式分解(EMD)与小波阈值结合的图像特征保持去噪方法.该方法首先将图像进行EMD分解,分解出内蕴模式分量与剩余分量;然后将内蕴模式分量进行小波分解,采用小波阈值去噪进行滤波、去噪和细节特征保留;最后将小波去噪后的内蕴模式分量图像叠加到剩余分量中,得到最后的去噪图像.实验结果表明,该方法克服了单独使用EMD或小波阈值去噪的不足,在有效去噪的同时还保持了图像的边缘细节信息.     

基于二维经验模式分解的医学图像融合方法

基于多尺度多分辨率的图像融合是医学图像融合的重要方法,二维经验模式分解（BEMD）方法是一种新的多尺度多分辨率图像分解方法. 本文提出了一种基于BEMD的医学图像融合方法. 首先将待融合的两幅图像进行BEMD分解,获得多个BIMF分量和一个剩余分量;然后针对BIMF分量和剩余分量采用不同的融合规则进行图像融合;最后对融合后的各分量进行BEMD逆变换,得到最终的融合结果. 实验结果表明,本文方法可得到较好的融合效果,融合图像清晰,含有的更多信息.     

一种2D-VMD与NLM结合的芯片图像去噪算法研究

为了提高智能电表芯片图像的字符识别精度,需要消除芯片图像中的噪声,以减小干扰;文章提出了一种基于二维变分模态分解算法(2D-VMD)与非局部均值(NLM)滤波的芯片图像去噪算法;首先利用2D-VMD将含有噪声信号的芯片图像分解为K个模态分量;然后根据提出的结构相似(SSIM)阈值设置方法确定噪声分量并将其去除,使用剩余的有效分量重构图像;最后通过非局部均值滤波算法对重构后的图像进行处理,进一步滤除残余噪声,达到二次去噪的效果;实验结果表明,相比传统的图像去噪算法,提出的算法能在较好保留原始芯片图像的字符信息的基础上,去除不相关的噪声干扰,使去噪后的芯片图像的均方误差值变小,峰值信噪比增大,提高芯片图像质量.     

基于平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪法

为消除图像去噪过程中普遍存在的边缘失真,先利用Canny边缘检测算子提取含噪图像的边缘特征,使边缘图像的像素点和含噪图像的像素点一一对应,将含噪图像中边缘像素点的值设零,再将得到的去掉边缘信息的含噪图像进行二维离散平稳小波变换,对小波系数采用基于邻域的方法进行系数萎缩.该算法充分考虑了平稳小波系数的邻域性质,对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到平滑去噪图像,最后将边缘图像嵌入平滑图像中得到去噪后的图像.该算法能够在去除噪声的同时较好地保护图像的边缘,是一种有效的图像去噪法.     

利用EMD的自适应图像去噪

为了在去噪的同时保证图像细节尽可能不被破坏,提出了利用经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的自适应图像去噪方法。对噪声图像按照列、行、左对角和右对角方向一维展开,分别进行EMD处理,采用提出的基于噪声标准差的自适应阈值对各个基本模式函数（Intrinsic Mode Function,IMF）进行局部硬阈值去噪,将去噪后的IMF进行反变换分别获得按照四个方向展开对应的去噪后图像,将它们加和平均得到去噪后图像。实验结果表明,提出的方法能够有效地去除图像的噪声并保留足够的图像细节。     

结合局部邻域特性和C-BEMD的图像融合方法

针对基于二维经验模态分解(BEMD)图像融合方法的不足,提出一种结合局部邻域特性和可协调二维经验模态分解(C-BEMD)的图像融合方法.为了克服BEMD应用于图像融合时存在的内蕴模函数(IMF)个数和频率不匹配问题,通过固定迭代次数和协调操作提出了适合图像融合的C-BEMD算法;然后利用C-BEMD对源图像进行分解获得IMF分量和残差分量,同时对IMF分量采用基于局部邻域能量的选择与加权平均策略,而对残差分量则采用基于局部邻域可见度的融合规则;最后将融合后的IMF分量与残差分量进行叠加,得到融合后的图像.融合仿真结果表明,该方法对于多聚焦图像、遥感图像和医学图像均可获得视觉效果佳、细节信息丰富的融合图像,优于基于行列交叉的经验模态分解和复数经验模态分解的图像融合方法.     

基于二维经验模态和均值滤波的图像去噪方法

提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维经验模态（BEMD）将噪声图像分解为一系列不同频带的子图像。对低频近似图像保持不变,对高频细节图像采用不同的模板进行均值滤波,最后将低频近似图像和均值滤波后的图像合成为去噪后的图像。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时,又能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于单一的BEMD图像去噪和均值滤波图像去噪以及小波变换和均值滤波图像去噪方法。     

基于偏微分方程的快速二维经验模态分解方法及其应用

针对现有的二维经验模态分解(BEMD)方法存在边界效应、分解速度慢等缺点,提出一种基于偏微分方程(PDE)的快速二维经验模态分解方法——PDE-BEMD.首先构造极值点所在二维包络曲面所满足的四阶偏微分方程,通过差分迭代方法快速求解偏微分方程,得到图像的上下包络曲面;然后对图像进行筛分,得到固有模态函数图像(IMFs),实现图像的模态分解.将分解得到的图像应用于边缘检测和人脸识别预处理算法中的实验结果表明,PDE-BEMD方法不仅可有效地降低时间和空间的复杂度、提高运算速度,而且避免了BEMD的边界效应,分解出具有清晰边缘信息的IMFs,且剩余图像不会被模糊,具有良好的边缘提取与去噪效果.     

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.     

改进EEMD算法在心电信号去噪中的应用

集合经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）方法在去除心电信号噪声时,噪声本征模态函数（Intrinsic mode function,IMF）分量难以选择且将噪声分量直接去掉会导致信号失真。针对上述问题,提出了一种基于EEMD的自适应阈值算法。首先对含噪心电图（Electrocardiogram,ECG）数据进行EEMD分解,得到IMF,根据马氏距离进行信号IMF分量和噪声IMF分量的判定,然后通过果蝇优化算法确定噪声IMF的阈值,将经过阈值去噪的新的分量和剩余分量重构得到去噪后的ECG。最后,使用MIT-BIH数据库中的心电数据进行实验,实验结果表明,该方法在去噪同时能够较好地保留信号细节。     

基于EMD-CLEAN的图像去噪方法

噪声的存在会影响对图像中有用信息的提取。针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)方法噪声抑制后图像质量下降的问题,提出了一种基于EMD-CLEAN的图像去噪方法。首先利用EMD对含噪图像进行分析,将其自动分解为一系列本征模函数(Intrinsic Mode Function...     

一种改进的二维经验模态分解图像消噪方法

在含噪图像的二维经验模态分解(BEMD)的基础上,从图像BEMD分解系数的统计特性出发,构造图像BEMD系数的概率密度函数模型,提出了一种基于相邻尺度间BEMD系数相关性的图像消噪方法,消噪的过程中同时考虑本层BEMD系数特性以及其父层BEMD系数的值.从而能更好地消除噪声,同时更有效地保留图像边缘、纹理等细节信息.实验结果表明,与经典的小波阈值消噪和BEMD阈值消噪算法相比,经本文方法消噪后图像质量有较好的提高,具有更低的均方误差和更高的峰值信噪比.     

Super-resolution Reconstruction of Remote Sensing Images by Using Empirical Mode Decomposition and Compressed Sensing

Super resolution (SR) of remote sensing images is significant for improving accuracy of target identification and for image fusing.Conventional fusion-based methods inevitably result in distortion of spectral information,a feasible solution to the problem is the single-image based super resolution.In this work,we proposed a single-image based approach to super resolution of multiband remote sensing images.The method combines the EMD (Empirical Mode Decomposition),compressed sensing and PCA to dictionary learning and super resolution reconstruction of remote sensing color image.First,the original image is decomposed into a series of IMFs(Intrinsic Mode Function) according to their frequency component by using EMD,and the super resolution is implemented only on IMF1,which includes high-frequency component;then the K-SVD algorithm is used to learn and obtain overcomplete dictionaries,and the MOP (Orthogonal Matching Pursuit) algorithm is used to reconstruct the IMF1;Finally,the up-scaled IMF1 is combined with other IMFs to acquire the super resolution of original image.For a multiband image reconstruction,a PCA transform is first implemented on multiband image,and the PC1 is adopted for learning to get overcomplete dictionaries,the obtained dictionaries is then used to super-resolution reconstruction of each multi-spectral band.The Geoeye-1 panchromatic and multi-spectral images are used as experimental data to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.The results show that the proposed method is workable to exhibit the detail within the images.     

基于EEMD的多传感器信息融合降噪方法

由于传感器被动采集所得信号没有太多先验信息,在后续应用过程中因噪声的存在受到限制,所以,提出一种基于总体经验模式分解（EEMD）和时延估计的多传感器信息融合降噪方法.首先将多传感器采集所得信号进行EEMD,将所得对应IMF分量进行互相关,求取时延估计值,依据时延矢量封闭准则（TDVCR）获得相应IMF分量的时延矢量误差.最后,根据多传感器综合支持度确定相应权重,对IMF分量进行重构,得到降噪后的信号.实验结果表明：该方法在EEMD的基础上有效利用了多传感器的时延估计特性,在没有任何先验信息的条件下降低了信号噪声,取得满意的效果.     

小波域上图像非线性扩散滤波

提出一个小波域上图像扩散滤波恢复新模型。主要思想是把原图像作为最精细尺度下的小波子带，根据噪声分布的特点，导出保护较大尺度下信息的泛函模型代替小波阈值除噪，对泛函求变分得：Euler-Lagrange方程。新的滤波方法能避免小波阈值除噪的伪Gibbs现象，改进了同类型非线性扩散方程滤波的效果。利用可加算子分裂(AOS)格式求非线性扩散方程的数值解。实例的数值计算说明对图像滤波和保护边缘的有效性。     

Contourlet收缩和全变差相结合的图像去噪

充分保持细节的图像去噪在图像处理领域具有重要的意义。一种新的将Contourlet收缩和全变差相结合的混合去噪算法被提出。利用空域自适应的全变差,对含噪图像与Contourlet硬阈值收缩图像的差值图像进行滤波。再和收缩图像相叠加,从而得到最终的去噪图像。实验结果表明,和现有的典型去噪方法相比较,所提出的算法在有效去除噪声和Gibbs伪影的同时,更好地保持了边缘和纹理等重要的细节信息。     

基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪

冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染;为研究冲击信号去噪的问题,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法;单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息;EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变;对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。     

Range image smoothing and completion utilizing laser intensity

In this paper, we propose new denoising techniques for a deteriorated range image taken by a laser scanner. Laser scanner acquires a range value from the scanner to the target by measuring the round-trip time of the emitted laser pulse. At the same time, they can obtain the strength of the reflected light as a side product of the range value. Focusing on the laser intensity, we propose two denoising techniques for a deteriorated range image utilizing the intensity image: smoothing by extended bilateral filter, and completion by belief propagation. The extended bilateral filter makes use of laser intensity in addition to the spatial and range information in order that we can smooth a range image corrupted by noises while the geometric features such as jump and roof edges are preserved. The range image completion technique with belief propagation restores a deteriorated range image using the adjacent range values and the corresponding intensity values simultaneously. We conduct simulations and experiments using synthesized images and actual range images taken by a laser scanner and verify that the proposed techniques suppress noise while preserving jump and roof edges and repair deteriorated range images.     

基于BEMD与NMF的多源遥感图像融合

传统二维经验模式分解图像融合方法以像素点能量最大原则作为融合依据,而不分析图像的特征信息,特征信息得不到最大保留。为此,提出基于二维经验模式分解与非负矩阵分解的图像融合方法。通过二维经验模式分解得到图像的内蕴模式函数和剩余量,并对内蕴模式函数进行非负矩阵分解,提取真实内蕴模式函数作为图像融合后的内蕴模式函数,利用反向重构得到融合图像。实验结果表明,该方法在图像清晰度与对比度方面均优于二维经验模式分解与非负矩阵分解方法。     

一种新的自适应降噪方法及其应用研究

针对非线性、非平稳信号的降噪问题,提出一种基于经验模式分解和过零检测的自适应降噪方法。经验模式分解可以把信号自适应分解成多个基本模式分量和一个余项的和,此过程等效于用一组带通滤波器对信号进行滤波。以过零率作为噪声评判准则,对经验模式分解结果进行重构,可实现信号的自适应降噪。应用实例表明该方法的有效性和广泛的应用潜力。