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。     

二元树复小波域的局部高斯混合模型图像降噪

在复小波域上对观测图像进行一种基于高斯混合模型的后验概率分类,并在每类小波系数的局部邻域估计出局部高斯混合模型的参数,这种参数估计是局部自适应的;然后用该局部高斯混合模型对各个子带系数进行贝叶斯框架下的最大后验概率(MAP)估计,以达到降低噪声的目的．由于这种小波变换具有近似的平移不变性和良好的方向选择性,因此在降噪的同时可以很好地消除主要边缘处的“震铃”效应．实验结果表明;文中算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉效果上都要优于一些传统的降噪算法．     

复小波域层内层间相关性图像去噪方法

提出了双树复小波变换域尺度内和尺度间复系数相关性图像去噪新方法。该方法利用双树复小波变换的多方向性和平移不变性对图像进行多尺度分解,采用邻域复系数微分窗对其高频方向子图进行尺度内复系数相关性建模,并按最小错误率贝叶斯决策规则进行分类和状态标识;再把复系数尺度内状态标识与复小波域隐马尔可夫树相结合,从而实现降噪功能。实验结果表明,该方法在峰值信噪比指标上优于传统的滤波方法,能有效地抑制噪声的同时,对图像边缘具有较好的保护能力。     

基于平稳Contourlet变换的自适应阈值去噪

应用平稳Contourlet变换,具有平移不变性,且能有效表示图像几何纹理信息.在去噪应用中采用自适应的Bayes阈值方法,结合硬阈值方法实现图像去噪.试验结果表明,该方法提高了去噪后图像的PSNR,同时有效保存了图像纹理信息,视觉效果更好.     

信号处理中去噪算法的改进仿真

针对信号处理中交替投影法去噪计算量大的缺点,提出了改进方法,改进后的方法首先利用Ad hoc算法求出信号的模极大值,然后对模极大值点分段进行抛物线插值,从而得到信号的估计小波系数,最后利用估计小波系数重构信号,实现去噪的目的。仿真实验证明：该方法能有效去除噪声,与交替投影法相比,该算法在原理上更简单,程序实现更容易,去噪速度更快,是更加实用的方法,特别是便于用硬件实现。     

基于小波维纳滤波和各项异性扩散的图像去噪

提出一种基于小波和各项异性非线性扩散的新图像去噪算法。小波域局部阈值维纳滤波是一种简单有效的去噪方法,利用该方法先对原始图像进行初步去噪,以此引导非线性扩散模型中的边缘检测函数,再用非线性扩散进行去噪。实验表明:该算法不仅很好地保存了图像的边缘信息,而且有效地去除了图像中的大部分噪声,无论是视觉效果还是客观标准上都优于单纯的小波域维纳滤波或各项异性非线性扩散去噪。     

基于小波去噪的有向加权社团发现研究

目前大部分社团发现方法都是针对无向无权图,但实际的社会媒体中的社团内部个体交互过程可以抽象为一个有向加权图,并且权重中含有大量的噪声.为解决有向加权社团的划分问题,本文提出一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)可去噪声的社团发现方法.该方法通过小波阈值去噪对社会网络数据进行去噪处理,结合有向加权的非负矩阵分解算法对去噪后的数据集进行社团发现,准确找出社团结构.在社会媒体的实验数据集和标准数据集上的实验结果表明,该算法针对带噪声的有向加权图社团发现问题具有良好划分性能,SNR为15时,在Lesmis数据集上的社团划分准确率达到96％,划分模块度值提高了29％.本文为解决带噪的有向加权的社会网络数据提供了切实有效的处理方法.     

临床心电信号工频干扰小波去噪方法对比分析

针对临床心电信号存在的工频干扰,基于小波变换方法,从实用性角度对比分析了三种去噪方法;频域强制去噪法:先对小波系数进行傅立叶分解,将受噪声干扰严重的系数置零,再进行小波重构;此法得到的信号较光滑,但有可能丢失有用信息;能量阈值去噪法:根据提前设定的能量恢复指数,得到预定阈值作为门限,保留一定的细节系数和全部近似系数重构小波;此法简化并优化了传统阈值的选取,较好保留了信号中的突变部分;默认阈值去噪法:其可信度较低,但仍可满足非高精度数据处理的要求;在实际临床应用中,可根据实际情况和处理精度选取合适的去噪方法,为进一步研究临床心电信号预处理奠定基础。     

基于小波变换的昆虫刺吸电位（EPG）信号去噪研究

昆虫刺吸电位(EPG)信号为研究刺吸式昆虫取食和传毒机理提供了有力的依据,然而EPG信号在采集过程中易受各种噪声的干扰,可利用小波变换将其去除.本文采用小波阈值去噪法,通过实验对比选择不同的小波基函数及阈值,以均方根误差和信噪比为评价指标,确定了coif4小波6层分解,在Stein无偏风险估计准则下,改进阈值量化为最佳去噪方案;实验结果表明,该小波阈值去噪方法可以有效地去除不同干扰.本文研究的基于小波变换的EPG信号去噪为后续分析识别提供了保证.     

基于Shearlet框架的多尺度去噪算法

目前的经典多尺度系统Curverlet、Contourlet存在的主要缺点之一是它们无法将连续性与数字世界进行统一处理,而Shearlet系统是目前多尺度领域内唯一满足这一性质同时还提供对图像的最优稀疏表示的多尺度系统。提出一种用限制频带的Shearlet变换来进行多尺度分析,其主要通过对图像进行快速PPFT变换,以及加权和加窗处理得到Shearlet系数,通过SURE-LET变换进行噪声估计优化分解系数,最后进行Shearlet重构得到去噪图像。实验结果表明,相比于目前的去噪算法,在PSNR、SSIM和时间上,该算法都有一定的优势。