基于小波阈值的图像去噪方法研究

图像去嗓是对图像进行高级处理的重要基础,已经成为当今数字图像处理的热门领域之一。结合前人的研究理论,并在此基础上通过对小波阈值图像去噪时的阚值函数进行改进,从数学理论上改进后的小波阈值函数可以有效抑制传统方法所带来的固有缺点。经过大量的计算机仿真试验,最后所得结果表明改进后的小波阈值去嗓方法可以有效降低图像的噪声干扰,比较好地保留图像中重要的细节信息,具有一定的实际应用价值。     

一种基于小波变换的图像去噪算法与实现

在众多的小波去噪方法中,运用最多的是Donoho小波阈值萎缩法。这一阈值是最佳阈值的上限但不是最佳阈值,并且它只与噪声大小有关而与图像自身特性无关。新阈值函数克服了软阈值函数中小波系数估计和原系数之间的具有固定偏差的缺点。同时,该函数克服了硬阈值函数不连续的缺点。通过调节A(任意正常数)取值可以改变新阈值函数的趋向,这也体现了新阈值函数的灵活性。仿真结果表明,改进后的方法应用于图像去噪,无论是视觉效果还是峰值信噪比都有了改善。     

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Matlab的小波阈值图像去噪方法研究

小波阈值去噪是一种效果较好的变换域图像去噪方法,该文采用Matlab实现了一种典型的小波阈值图像去噪方法,分别设计了函数来进行阈值函数的选取和阈值的计算,并对去噪效果进行了分析。     

基于一种新的小波阈值函数的心音信号去噪

研究心血管系统的病理特征问题,应正确识别心音信号,对心音信号去噪问题常用小波变换方法,但是小波阈值函数存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.通过讨论软硬阈值函数和已有的几种改进阈值函数的优缺点,提出了一种新的双参可调小波阈值函数,方便调节,适合于进行各种数学处理,更重要的是具有更符合自然信号连续特性的过渡区.仿真实验表明,新阈值函数可有效地抑制噪声,去噪后的信噪比和均方根误差均优于传统小波阈值函数,具有较高的实用价值.     

基于小波变换的图像阈值去噪的改进方法

基于Donoho提出的传统的阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,并应用于图像的去噪.与Donoho的软阈值和硬阈值函数相比,这种新的阈值函数有更多的优点:可以实现能量自适应去噪;能够保存图像的边缘信息;函数的表达式简单,避免了硬阈值函数的不连续性;相比软阈值和硬阈值函数,新阈值函数更灵活.仿真结果表明,改进后的方法应用于图像去噪,无论是视觉效果还是信噪比都有了改善.     

基于改进小波阈值法的图像去噪算法

图像去噪是图像处理中最基本、最重要的前期工作,本文提出一种基于衰减法的Garrote阈值函数,并将基于该改进阈值函数的小波阈值法用于图像去噪过程,最后通过MATLAB仿真实验验证了本文所提出算法的有效性.本文在分析小波阈值法对图像去噪效果影响的基础上,针对该去噪算法在去除噪声的同时也损失了一定量的图像细节信息的问题,改进了传统阈值函数未考虑阈值以下的小波系数可能含有图像细节信息而对阈值以下小波系数盲目置零的缺点,对Garrote阈值函数阈值以下的小波系数采取衰减方法,以保留更多的图像细节信息,并加入三个调整因子以提高其性能和灵活度,实验表明本文提出的改进小波阈值去噪算法能够有效地去除噪声,且能够保留大量的图像边缘及细节信息.     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波阈值函数在阈值处的不连续性、小波估计系数存在偏差等不足,导致去噪后的图像出现失真、产生吉布斯震荡等问题,提出了一种改进的阈值函数,与常用的硬阈值、软阈值以及已有改进的阈值函数相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性。为了验证该阈值函数的优越性,通过仿真实验对几种小波去噪方法的峰值信噪比（PSNR）与均方差（MSE）进行了对比。实验结果表明,此去噪方法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。     

基于一种新的小波阈值函数的雷达信号去噪

小波变换具有多分辨分析的特性和良好的时频局部化分析能力,在雷达信号去噪中得到了广泛的应用,但是常用的小波阈值法存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.在传统的软硬阈值函数基础上,提出了一种新的小波阈值函数,可较好地克服软硬阈值函数的缺陷,与已有的几种改进阈值函数相比,其计算简单、连续性好且便于调节,适合于进行各种数学处理.对Doppler信号的仿真实验表明,新阈值函数可有效的抑制噪声,其去噪后的信噪比和均方根误差均优于软硬阈值函数以及已有的几种改进阈值函数,具有较高的实用价值.     

小波阈值去噪在图像去噪中的应用

小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,它们的去噪思想都是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理.本文主要针对图像去噪,将一幅图像分别进行软和硬阈值去噪的方法进行比较,得出无论阈值门限设为何值,软阈值的去噪效果总是比硬阈值的去噪效果好这个结论.