一种基于小波变换图像去噪的方法

提出了一种基于图像软阈值小波变换的高斯白噪声消除法。该算法根据含噪声图的特点,把信号分成信号象素与可能噪声象素两类,对于可能是噪声的象素,采用图像的小波软阈值去噪方法进行滤波,而对信号象素不产生影响,且能保留更多的图像细节。文中也给出了标准中值滤波,自适应维纳滤波算法和小波软阈值去噪的算法进行比较实验,结果表明用小波软阈值去噪的算法处理高度污染高斯白噪声的图像能力明显强于标准中值滤波,稍微优于自适应维纳滤波算法,且能够比较好保留图像的细节部分。     

一种基于小波包变换的图像去噪算法

根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的分布不同,结合模糊理论和小波包分解,提出一种消除图像噪声的算法——模糊小波包去噪算法。该算法对小波包解后的高频系数,不同方向的系数采用不同的滤波方法。实验证明,与软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法相比,该算法能更有效地去除噪声和保持图像边缘细节。     

小波域中的自适应模糊阈值图像去噪

对小波阈值去噪中的常用阈值和阈值函数进行分析,提出一种自适应的模糊阈值去噪算法,该算法在BayesShrink阈值基础上,通过增加一个修正因子,并结合模糊理论,自适应地对图像进行模糊阈值函数处理。实验表明该算法与BayesSbrink软阈值函数去噪算法相比,去噪后图像的峰值信噪比PSNR和最小均方误差MSE均有所提高,并且图像也更清晰,具有较好的去噪效果。     

一种基于形态学的小波自适应去噪算法

针对常规的去噪算法会引起图像边缘模糊,而在保留和增强图像边缘时又会影响图像的去噪效果的缺陷,提出了一种基于形态学的小波自适应去噪算法,利用多种结构元复合形态滤波器对噪声图像预处理,然后对处理后的图像采用小波自适应阈值进行二次滤波去噪,最后对图像进行重构得到去噪后的图像.实验表明,该算法能对受不同程度、类型的噪声污染的图像进行有效地的处理,并且在去噪时能保持更多的图像边缘.     

一种具有自适应阈值的小波收缩去噪方法

小波收缩是一种非线性小波变换,这种算法的关键问题在于收缩算法中的收缩阈值和收缩函数(规则)。自适应理论是现代信号处理中强有力的工具。该文将自适应理论和传统的小波收缩算法相结合,提出了基于图像奇异特性自适应小波收缩"去噪"算法。该算法根据高频子带小波系数的均方根来确定最佳小波收缩阈值。阐明了最佳阈值与图像本身特性之间的关系。实验表明,该算法比一般软、硬阈值的小波收缩算法有更好的"去噪"效果,既克服硬阈值函数所产生的人为的噪声点和数学上不易处理等缺点,又避免了软阈值算法所带来的边缘模糊。从而进一步提高了图像的峰值信噪比,改善图像质量。     

一种改进的小波去噪方法在红外图像中应用

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。     

基于小波变换的图像去噪算法的实现

图像的有效去噪是图像信息预处理的关键步骤,该文描述了利用正交小波变换和软阈值方法对数字图像的去噪的实现算法。它主要包含正交小波变换、阈值去噪与小波反变换部分,其中,正交小波反变换是指对包含噪声的数字图像进行正交小波变换,得到小波系数;阈值处理是指对小波系数进行软阈值处理,去除噪声;正交小波反变换是指对去噪后的小波系数进行正交小波反变换,得到去噪图像。此外,为了减少图像边缘失真,进行了滤波处理。     

小波的循环阈值去噪方法

在D.L.Donoho提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,针对SAR图像的相干斑噪声现象,提出一种小波域SAR图像的循环阈值去噪法,通过估计的噪声标准差和滤除信号后的噪声标准差之间的循环迭代,得到最优阈值。并以峰值信噪比和平滑指数等作为评价指标,与传统的软阈值、硬阈值以及几种空域滤波方法进行了比较。仿真结果表明,提出的新的阈值去噪算法无论是峰值信噪比,还是主观质量都优于软阈值、硬阈值去噪算法和各种空域滤波方法。     

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。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

小波去噪在智能引线键合机图像处理中的应用

针对小波去噪中硬阈值法和软阈值法存在的缺陷,提出了一种新的多尺度自适应阈值选择算法,该方法根据小波变换的特点和噪声信号的3σ,准则,对于不同的小波系数乘以一个与自身小波系数相关的降噪因子.在现有的图像去噪评估算法的基础上,提出了基于图像平滑度和匹配度的去噪效果评估算法.实验结果表明:多尺度自适应阈值选择算法能有效去除图...     

具有边缘保持特性的零树小波图像压缩算法

基于小波变换的图像压缩算法,在含噪图像和较低码率时出现的边缘模糊现象多年来一直未能得到很好的解决.为了解决这一问题,提出一种具有边缘保持特性的零树小波图像压缩方法.首先,对图像进行小波边缘检测,确定哪些小波系数是图像的边缘特征,将其保护起来;然后,对小波变换域系数采用改进软阈值收缩方法实现去噪;最后,利用SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对图像进行压缩编码.实验结果表明,该方法不仅能获得较高的图像压缩率、较好地去除噪声,而且能在一定程度上解决边缘模糊问题,能较高地恢复图像质量.     

融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测

针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。     

基于边缘检测的噪声图像压缩编码方法

基于小波变换的图像压缩算法在含噪图像和较低码率时出现的边缘模糊现象多年来一直未能得到很好的解决,为了解决这一问题,提出一种基于边缘检测的噪声图像压缩编码方法。首先,对图像进行小波边缘检测,确定哪些小波系数是图像的边缘特征,将其保护起来;然后,对小波变换域系数采用软阈值收缩方法实现去噪;最后,利用等级树集合分裂算法(SPIHT)算法对图像进行压缩编码。实验结果表明,本文提出的方法不仅能获得较高的图像压缩率、较好地去除噪声,而且能在一定程度上解决边缘模糊问题。     

二进小波与改进的形态学融合的边缘检测算法

针对小波变换边缘检测算法抗噪能力差、图像边缘不连续等缺点,提出一种将二进小波变换与形态学算子融合的边缘检测算法。利用新构造的二进小波滤波器边缘检测算法对含噪图像进行边缘检测,可以保留较多的边缘细节;利用新设计的多结构抗噪形态学算子对含噪图像进行边缘检测,抑制噪声良好;将两种算法得到的边缘结果按一定规则进行融合,利用Laplace算子锐化融合后的图像,得到最终的边缘检测结果。实验结果表明,该融合算法在抑制噪声的同时显示较多的图像细节,检测的图像边缘连续且准确。     

SAR图像的NSCT域自适应收缩相干斑抑制

提出了一种基于Nonsubsampled Contourlet（NSCT）变换域自适应收缩的SAR图像相干斑抑制算法。首先将SAR图像分解至NSCT域,其次对NSCT系数进行Pizurica自适应收缩。利用NSCT变换的良好的方向选择性及平移不变性,同时结合Pizurica自适应收缩的方向空间相关性及其局部噪声度量,自适应地得到各方向的高频子带系数对应的收缩因子,修正NSCT系数,最终将修正后的子带系数通过NSCT逆变换获得经过斑点噪声抑制的图像。实验结果表明,与小波域软阈值和Contourlet域软阈值算法相比,该算法在有效抑制SAR图像斑点噪声的同时能更好、更清晰地保持图像的边缘细节特征。     

基于提升框架的实时视频降噪方法

针对基于离散小波变换的视频降噪方法难于实时处理的问题,提出了一种基于提升框架的可实时处理的视频降噪方法。首先,对每帧图像利用提升框架进行多级小波分解,得到尺度系数和小波系数;然后,对不同层次的小波系数采用软阈值收缩方法进行滤波;小波逆变换后,利用时间域滤波方法进一步提高降噪效果。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和去噪效果。     

利用小波多尺度积实现裂纹缺陷的边缘检测

提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,即利用边缘信息的多尺度特性和小波变换模极大值对图像进行多尺度分解,将相邻尺度的小波系数相乘增强边缘,再通过双阈值去噪的方法,得到最终的图像边缘。实验结果表明该方法很好地解决了噪声和坏边的问题,边缘连续的同时又保证了边缘定位的准确性,采用双阈值的算法明显优于采用单阈值,可以有效用于结构件的检测。     

结合小波去噪的THz图像多尺度增强算法研究

针对返波管获得的连续THz透射图像对比度低且噪声大的特点,提出了一种结合小波去噪的多尺度图像增强算法.该算法先用图像金字塔变换对THz图像进行多尺度分解,然后采用指数变换在空域对获得的细节图像进行增强.为减小放大噪声的影响,在重构增强图像的过程中对每一分解层次的近似图像采用小波软阈值方法进行去噪,并对小波图像采用非线性...