基于二进脊波变换的图像去噪

二进小波变换在每次分解时不进行下采样,与小波级数相比,它是冗余的,且二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构信号的严重失真。在相同的误判概率下,基于二进小波变换的信号去噪效果会好于基于小波级数变换的信号去噪效果。基于这个思想,该文提出了一种基于二进脊波变换的图像去噪算法。实验结果证明,与小波级数相比,该算法具有更好的去噪效果。     

一种基于M带小波变换的多幅图像去噪算法

基于小波的图像去噪算法是目前图像去噪研究的一个热点。大多数的研究考虑的都是单幅图像样本的情况,在基于图像的多幅含不同均匀噪声拷贝的两带小波去噪方法的基础上,把多幅含噪图像拷贝的两带小波去噪方法推广到了M带,提出了一种基于M带小波变换的多幅图像去噪方法。实验结果表明该方法的去噪效果要优于相同条件下的两带小波的去噪效果。     

一种改进的二进小波变换图像去噪方法

本文在分析图像噪声消除与细节保持相矛盾的基础上,提出了一种改进的二进小波变换图像去噪方法。首先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出图像的边缘;然后用二进小波变换去噪方法进行全局闯值去噪;最后将边缘图像嵌入到二进小波去噪后图像。实验结果表明,该方法不仅能够滤除图像的噪声,而且能够保持图像的边缘信息。     

基于小波变换的图像去噪

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。针对传统去噪方法的缺陷,从理论上推导了二维小波分解和重构具体算法,研究了小波图像去噪的基本理论和方法,在此基础上利用Matlab7．0．1对含有两种不同高斯白噪声的图像进行了仿真实验,实验表明,基于小波变换的图像去噪可以有效地提高图像的去噪效果。     

基于小波模极大值和Neyman-Pearson准则阈值的图像去噪

首先给出了2维噪声的小波变换特性,分析图像小波变换模的极大值与小波分解级数j和李氏指数之间的关系,指出如何确定和保护图像的边缘;接着阐述了基于软、硬阈值的图像正交小波变换去噪法,然后提出一种基于Neym an-Pearson准则的小波阈值的确定,从而又提出了一种基于小波模极大值和Neym an-Pearson准则阈值的图像去噪方法,解决了图像去噪和保护图像边缘这个“两难”问题。针对期望图像叠加了不规则噪声的假设,对几种去噪方法做了定性比较,并给出了去噪性能的定量分析,仿真结果表明,此方法能提高去噪后图像的信噪比,使评价原图像与去噪后的图像近似程度的方差和相对熵为最小,同时能很好地保留原始图像的边缘信息。     

基于二进小波变换阈值去噪方法的性能分析

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,提出基于二进小波变换的阈值去噪方法。为分析此方法的去噪性能,对同一图像在叠加不同水平的Gaussian噪声的情况进行了去噪实验,仿真实验结果发现,基于二进小波变换的阈值去噪方法不但有效抑制了图像边缘附近的Gibbs现象,而且使去噪后图像的峰值信噪比在不同噪声水平下都有很大程度地改善,在不同噪声水平间有很小幅度的波动,这表明基于二进小波变换的阈值去噪方法的去噪性能具有很强的稳定性。     

图像小波阈值去噪方法研究

该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。     

图像小波阈值去噪方法研究

该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。     

基于改进粒子群优化算法的二维静态离散小波图像去噪研究

提出了一种结合改进的粒子群优化算法及二维静态离散小波变换实现图像去噪的方法.由于图像在离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)处理下,经过低通、高通滤波器的卷积后,丢失了其中奇数项所含的时移信息,为了更好的满足时间不变性,可以采用二维静态离散小波变换实现图像的分解,然后将改进的粒子群优化算法应用于图像小波阈值去噪.对比实验结果表明,该方法的增强图像效果和去噪性能明显优于传统的小波阈值去噪.     

基于小波变换阈值的茶叶病害图像去噪方法研究

茶叶病害图像在实际采集和传输过程中因受到各种噪声的干扰而使图像的质量下降,直接影响后续的图像处理效果.因此图像去噪是图像处理中的一个重要环节.提出基于小波变换阈值的茶叶病害图像去噪方法,对阈值函数和分解层数的选取进行了研究,引入信噪比、均方差和峰值信噪比作为评价去噪效果的性能指标辅助选择小波基函数.为实际使用小波变换阈值去噪方法提供了参考依据.     

一种新的基于小波变换的图像去噪算法

小波去噪算法的关键是如何处理小波变换系数。把电路中同或的思想引入图像去噪领域,在识别信噪属性时,综合考虑了小波系数的模极大值、相位等因素,提出了小波域同或去噪算法。较之经典方法,此方法在改善去噪效果的同时提高了算法的执行速度。     

复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合图像降噪

提出了一种基于复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合（CGSM）模型的图像去噪方法．指出Curvelet 变换重构图像存在“划痕”和“嵌入污点”的主要原因是Curvelet 变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和 改进的Radon 变换分别代替原Curvelet 变换中的实小波变换和Radon 变换．构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet 变换．本文同时把高斯尺度混合（GSM）模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉 能力的复数GSM 模型,并在复数Curvelet 变换域,采用贝叶斯最小平方（BLS）估计器对CGSM 模型下含噪复系数 进行有效估计,从而实现降噪．实验结果表明,无论是用PSNR 指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能 均好于传统Curvelet 去噪、Curvelet 域HMT 去噪和小波域BLS-GSM 去噪．本文方法在有效去噪的同时,具有很好 的图像边缘和细节保护能力．     

基于小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别

针对正面光照人脸识别的难点,提出了一种应用小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别算法。利用对图像的高频小波系数进行处理并运用去噪模型,提取光照人脸图像中的光照不变量,同时增强图像边缘特征,这有利于提取的光照不变量保持更多的人脸识别信息。在Yale B和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,所提算法可以显著提高光照人脸图像的识别率。     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.     

小波变换和变分PDE相结合的图像去噪算法

为了更好地恢复图像,利用小波变换的思想,提出了一种变分和小波变换相结合的图像去噪算法。该算法的思想是先构造一个用带有韦伯心理学的范数估计图像正则性的变分泛函,然后在小波域中最小化变分泛函得到还原图像。与传统的直接求泛函最小化的问题有区别,该算法是用变分的思想再结合小波变换进行图像去噪。小波变换后的高频分量具有丰富的细节边缘信息,因而能够重构出高质量的图像,而且小波的引入使得新算法具有运行时间短、速度快的特点。理论分析和实验仿真表明,该算法能达到比单一方法更好的恢复效果。     

基于变换域和噪声估计的路面图像去噪研究

针对不考虑噪声的统计分布,仅使用傅里叶变换或小波变换对图像进行降噪处理会带来图像的失真（扭曲）的问题,提出基于变换域和噪声估计的图像去噪方法。算法根据傅里叶变换和小波变换对图像的有效表示侧重点不同,以及图像噪声在不同变换域下的统计特性,提出先将图像进行傅里叶变换,根据噪声的统计特性构造传递函数H,使用Wiener滤波器进行降噪处理,得到一次降噪图像;再对图像再进行小波变换,根据噪声在小波的各尺度下,以及同一尺度下的不同特性,分别采用软门限降噪法和MMSE准则的降噪方法,得到二次降噪图像。仿真实验证实,该算法能有效提高降噪效果,降噪后的图像不失真,包含噪声少。     

基于高密度离散小波变换的改进图像降噪方法

为进一步提高图像质量,提出一种基于高密度离散小波变换的改进图像降噪方法。给出二维高密度离散小波变换的分解与重构快速算法,通过该算法对图像进行多尺度分解,利用相邻尺度小波系数相关性对各层小波系数进行双变量收缩阈值处理,重构降噪后的图像。实验结果表明,与其他常用小波降噪方法相比,该方法能进一步提高图像降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节。     

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.