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针对指纹图像的特点,在分析了传统的软、硬阈值函数去噪原理的基础上,提出了一种新的小波阈值函数。新阈值函数克服了软、硬阈值函数存在的不足。通过选择不同的参数,可适应不同的图像。仿真实验表明,新阈值函数较传统阈值函数具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比(PSNR)。 相似文献
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本文在分析软阈值函数的基础上通过对软阈值函数进行修正,提出了平滑阈值函数。此种函数因在整个取值区间内保持平滑性,所以在去噪中可保存图像的部分细节。本文将此种函数与基于贝叶斯风险估计求阈值相结合,用于自适应的小波阈值去噪,提高了图像的信噪比,减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。 相似文献
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对基于小波阈值的图像去噪算法研究进行了深入的讨论,详细介绍了几种比较常用的小波阈值去噪算法。对于图像的小波分解和重构,详细介绍了其分解步骤和算法,分析了小波分解过程中层数的选取和小波重构图像的问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数的处理过程以及不同处理方式的去噪原理;对小波变换阈值去噪的不同方法和原理进行了阐述。 相似文献
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小波阈值去噪方法是众多图像去噪方法的理想之选,其算法简单,计算量小,得到了广泛的应用.在小波阈值去噪法中,单一阈值函数不能在每级尺度上将信号与噪声做很好的分离.针对这种情况,本文提出了一种新的阈值函数,仿真结果表明,这种新的阈值函数能更好地保留图像边缘信息,在视觉效果和信噪比上优于单一阈值法. 相似文献
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基于免疫算法的自适应小波阈值图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种基于免疫算法求阈值的方法,它与小波变换及Bayesian Risk相结合,提高了图像的信噪比,减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。 相似文献
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图像去噪是图像处理领域的一个经典话题,也是一个难点问题。基于邻域小波系数收缩的NeighShrink法比经典的VisuShrink法去噪效果要好,但是NeighShrink法在所有的分解层使用次优的通用阈值,致使去噪效果不甚理想。在分析小波系数变化规律的基础上,针对NeighShrink法的不足,提出了一种阈值改进的新方法,该方法具有较好的阈值自适应性。实验表明,该方法正确有效,去噪后的视觉效果得到改善,在客观指标PSNR和MSE上均优于NeighShrink法和经典的VisuShrink法。 相似文献
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针对传统小波阈值去噪法中硬阈值函数不连续,软阈值函数有固定偏差的缺点,提出一种新的阈值函数。对Donoho的固定阈值进行改进,提出一种自适应的阈值。在Matlab环境中,分别进行了实验选取最优小波基,新阈值函数的最优参数以及新阈值函数与传统硬阈值函数,软阈值函数和折衷阈值函数的对比。实验结果表明,新的阈值函数能更有效地提高语音信号的信噪比,改进语音质量。 相似文献
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小波基、分解层数、阈值和阈值函数是小波阈值去噪的关键性因素.针对小波基和分解层数的确定,提出了一个算法来实现;对于传统硬、软阈值函数的局限性和阈值函数在临界阈值处不存在平滑过渡区的现象,提出了一个参数化的新阈值函数,该阈值函数具有更高阶,通过灵活调节参数使之介于硬、软阈值函数之间,且兼具硬、软阈值函数的优点,并在临界阈值内添加平滑过渡区,可在阈值处理时保留一部分有用的高频信号,较好地抑制了细节系数的过扼杀和信号振荡现象.仿真结果表明:新阈值函数提高了去噪信号的信噪比,减小了均方误差,取得了较好的去噪效果. 相似文献
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针对小波软阈值去噪函数会产生恒定误差导致图像边缘模糊的缺点,提出了一种改进阈值函数的去噪算法。该算法中当小波系数较大时,阈值函数趋向于硬阈值函数;当小波系数较小时,趋向于软阈值函数,具有自适应性。采用维纳滤波消除图像小波变换中低频频带中残留的噪声。实验结果表明,改进后的阈值函数结合贝叶斯阈值的方法与传统小波软阈值去噪相比,能够有效去除红外图像中的噪声,同时保持红外图像热差细节,具有较高的峰值信噪比,非常适用于去除红外图像中的噪声。 相似文献
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提出了一种基于非下采样Contourlet变换的自适应图像去噪方法。首先对噪声图像进行非下采样Contourlet变换,得到各个尺度各个方向子带的系数,再根据该系数的能量自适应地调整去噪阈值。实验表明,与Contourlet多尺度阈值去噪、Contourlet自适应阈值去噪相比,该方法在保留图像边缘细节的同时,能提高图像的PSNR值,减少了Gibbs现象。 相似文献
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采集的心电信号,各类噪声往往覆盖了其有用信号的全频段范围,通常的方法难以有效消噪。讨论了将非线性阈值函数h引入小波消噪中,通过训练信号来确定各尺度下的h函数参数,然后采用阈值自适应的小波滤波进行心电信号消噪的方法。通过和Donoho的小波阈值消噪法对实测心电信号消噪比较,说明了该方法在心电消噪方面的有效性,且在消噪后波形不失真方面具有更好的优越性。 相似文献
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图像噪声去除是否有效将直接影响后续图像处理的质量,为了在消除噪声的同时保持图像边缘细节,提出一种结合平稳小波变换及形态学处理的新算法。该算法利用平稳小波相位不变性的特点,充分考虑小波系数的层内相关性;同时结合形态学的方法对图像的边缘信息进行估计;最后通过选择性质相似的区域进行阈值去噪。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又有较好的视觉效果。 相似文献
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针对小波阈值降噪方法中阈值函数的通用性问题,提出阈值函数的一般构造方法,应用于小波阈值滤波的算法设计。确定阈值函数目标曲线;通过对满足构造条件的典型函数曲线进行平移、旋转、缩放等操作,形成一个具有不同阈值,并以不同速率逼近目标函数的函数族;针对信号特点,选择不同的阈值函数进行降噪。仿真和实测信号实验表明,该方法的降噪特性在信噪比增益(SNR)和最小均方误差(MSE)上优于传统的软硬阈值函数和改进阈值函数,并在敏感度和平滑度上取得了较好的平衡。 相似文献