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利用小波变换消除噪声的方法有多种,如小波模极大值去噪、小波阀值去噪等.本文首先分析小波变换的基本原理,分别对小波变换的模极大值去噪法和阈值去噪法的原理进行阐述,通过计算机仿真表明小波阈值法和模极大值法去噪的有效可行. 相似文献
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本文基于小波阈值去噪的基本理论,提出了一种基于Context模型的自适应小波去噪算法。该方法利用Context模型建立图像小波变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的阈值去噪。实验结果表明本文提出的算法无论是PSNR值还是视觉效果,都大大优于传统算法。 相似文献
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采样后的瞬变电磁信号数据容易受到各种噪声的干扰,造成数据处理时分辨率较低,进而出现异常解释信息,影响后续工作进程,因此,必须选取合适的方法对其讲行去噪处理.本文集中对三点指数逼近非线性平滑去噪、基于小波阈值的信号去噪、基于小波变换模极大值的信号去噪、基于小波包的信号去噪等方法及效果进行比较,对瞬变电磁法的去噪工作具有一定的现实意义. 相似文献
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基于正交小波软阈值的图像去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像去噪在图像处理中一直是研究的重点之一。传统的图像去噪方法局限在频域范围内,无法表述图像的时域局部性质:而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面:提出一种基于正交小波变换和软闽值方法数字图像去噪算法:仿真实验表明:提出的算法去噪效果良好。 相似文献
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本文介绍了小波变换和小波包变换的基本原理,小波包变换是小波变换的推广,并优于小波变换。软阈值和硬阈值方法是基本的阈值处理方法,在此基础上衍生出了多种处理方法。对假设的海洋数据进行了降噪处理,效果较好,表明小波包变换用于海洋数据降噪有一定得实际意义. 相似文献
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钻井模拟中的测井信号往往存在着与地层无关的噪声干扰,必须进行去噪处理。小波变换可以滤除测井信号的噪声和干扰,但其去噪效果与阈值的选取有关。本文从理论上介绍了阈值的选取准则及阈值选取方法,再从实验角度对四种阈值选取方法(Stein无偏似然估计阈值法、固定阈值法、混合型阈值法和最小最大准则阈值法)进行了分析计算,最终选定混合型阈值小波消噪法去除测井信号的噪声。对实际测井信号的处理效果表明,混合型阈值小波消噪法不仅去噪效果好,而且较好的保留了测井信号的分辨率,适用于测井信号的去噪。 相似文献
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基于提升小波的SAR图像斑点噪声抑制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
斑点噪声去除是对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像自动分割、分类、目标检测和其它定量专题信息提取处理前必要的步骤。首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点噪声去除方法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上,对SAR图像进行对数变换,将乘性噪声转变为加性噪声,然后再对图像进行提升小波分解,采用Bayes Shrink阈值对小波系数进行处理。最后根据4个指标来对比不同方法的去噪效果。结果表明,与传统的滤波方法相比,基于提升小波的去噪方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点噪声抑制能力方面具有较大的优势。与传统小波相比,提升小波不但在运算速度上有优势,而且省内存。 相似文献
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小波变换在信号去噪的应用中有很大的优势,它弥补了傅里叶变换在信号去噪中的局限。小波变换在时间域和频率域都具有良好的局部特性,可以聚焦到信号的任意细节。根据信号的特性利用小波变换的处理方法能够有效的将有用信号与噪声分离开来从而达到去噪的效果。 相似文献
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为有效地表现医学图像原有信息中有用的信息,降低医学图像受噪声干扰的现象,减少诊断误差,本文将现有的小波图像去噪方法运用于医学图像,并对各种方法进行实验分析比较,以提供医学参考.实验发现,与较常用的均值滤波与中值滤波相比,小波去噪方法有效提高了医学图像的去噪PSNR值. 相似文献
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为了改进图像的质量,将一种新颖的基于新阈值函数的平移不变多小波去噪方法引入信号的去噪中。通过对比软、硬阈值的优缺点,得到一个新的阈值函数,并将它应用于平移不变多小波去噪中。实验结果显示,该方法不仅能有效地消除Pseudo-Gibbs(伪吉布斯)现象,有很好的视觉效果,而且同传统的平移不变小波去噪相比,它具有更高的信噪比和更小的均方误差。 相似文献
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利用小波分解后的平均与细节的特性,提出了一种新的图像融合方法。结合各种边缘检测算子和小波变换边缘检测方法,提出了一种新的边缘检测方法。 相似文献
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主要介绍了小波变换和均值滤波的一些基础知识,c#.net和Matlab接口实现的方法,小波和均值滤波的遥感图像降噪的步骤。去噪方法的指导思想是从图像信号本身出发,采用小波变换和均值滤波相结合的方法,先将含噪图像进行小波分解,获得具有频率分布特征的细节子图像,然后根据各细节子图像的频率分布特征,采用不同形状的模板进行均值滤波实现去噪目的。 相似文献
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针对暂态信号的时频分布特点,提出了采用小波包的去噪新方
法。首
先采用小波包变换对暂态信号进行多尺度分解,搜索子频带范数随尺度变化而增大并达到峰
值的子频带,然后对子频带内的小波系数进行阈值处理,最后进行信号重构。理论分析和实
验结果表明本方法简单、有效。 相似文献