改进型小波阈值超声图像去噪方法

在D.L.Donoho提出的小波软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的改进型半-软阈值方法,克服了经典小波阈值方法的缺点,能有效地改善图像的质量.通过Matlab对斑点超声图像进行去噪仿真,结果表明该方法优于软、硬阈值法,具有一定的应用价值.     

基于小波变换的图像阈值去噪法

图像去噪是图像处理领域中的重要研究方向之一。小波变换具有选基灵活和多分辨率特性等,能清晰图像,因此在图像去噪中获得了广泛的应用。当含噪图像经过小波变换后,图像和噪声在不同的分辨率下呈现出不同规律,设定阈值门限,接着调整小波系数,最终达到去噪的目的。在硬软阈值去噪法的基础上提出新算法,并且利用Matlab进行仿真,实验结果表明新算法的峰值信噪比较高,具有较好的去噪效果。     

基于小波变换的图像去噪方法的研究与实现

本文将小波阈值去噪与维纳滤渡结合起来,在小渡域进行维纳滤波.为了完成估计和去噪两个任务,我们设计了双小波基维纳滤波器,采用两路小波变换.我们采用构造的调节阅值函数作为第一路小渡滤波器,克服了硬阈值法产生的伪吉布斯效应和软阚值法产生的边缘模糊等失真现象,在有效去噪的同时很好地保留了图象边缘等局部特征.     

一种基于小波图像去噪算法应用中分解层数的确定方法

本文针对小波分解层数在图像去噪过程中非常重要这一事实,结合多方向、多尺度图像去噪算法给出了一种基于多阈值的分解层数确定方法.并通过仿真实验验证了确定分解层数的重要性及本文所给出方法的有效性.     

对小波图像去噪方法的探讨

小波图像去噪方法已广泛应用于图像去噪领域．在对日前小波图像去噪文献进行综合的基础上，描述了信号奇异性，并阐述了三种基于小波阈值去噪的方法，最后对小波去噪方法进行了一些展望．     

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

为更好地消除心电信号（ECG）处理过程中存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声,提出一种基于改进小波阈值的去噪算法。该算法选定 coi5 作为小波基进行分解,选取分解尺度为 8 层,使用改进的阈值选取方法对每一层信号系数进行去噪。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差,同时具有良好的自适应性。实验结果表明,该方法与传统阈值法相比,信噪比提高了24.26%,均方误差降低了 21.42%;与当前国际上先进的去噪算法相比,信噪比提高了 2.01%,均方误差降低了6.9%,去噪效果显著提升,验证了该算法的有效性。     

基于VMD分解和小波阈值的语音信号去噪

为了对非平稳、非连续的语音信号进行降噪,提出一种基于VMD分解和小波阈值的语音降噪方法。通过仿真信号对比分析了VMD、EMD和EEMD算法对信号分解中存在的伪分量、模态混叠问题。先用VMD对语音信号进行分解,再利用小波阈值降噪。实验结果表明,该降噪方法明显优于小波阈值的语音信号降噪、基于EMD和小波阈值的语音信号降噪以及基于EEMD和小波阈值的语音信号降噪。     

图像去噪算法设计的三种形态

为了获取高质量的数字图像,研究人员一直在探求各种有效的图像去噪方法。根据阈值函数利用像素(变换域系数)信息的情况,当前的图像去噪方法大体可分为三种类型:第一种类型主要利用像素(变换域系数)的点态信息设计去噪算法。如早期的小波硬阈值和软阈值去噪方法以及基于偏微分方程(PDE)的非线性扩散方法等。在这些方法中,用于分离噪声和真实图像的阈值(扩散)函数依据当前位置的变换域系数     

遗传算法在小波阈值变换图像去噪中的应用

在岩层图像获取和传输过程中会受到来自传感器震荡、电子元器件干扰等因素的影响,导致图像质量下降。小波阈值去噪技术早已体现出它在图像去噪上的优越性,而阈值函数的选取特别是阈值的确定是小波去噪技术的关键所在。结合遗传算法以期找到相对最优阈值,应用结果证明遗传算法在此方面的可行性较好。     

基于不同小波阈值函数的图像去噪

阈值的选取是小波阈值去噪的关键。在分析硬阈值、软阈值小波去噪算法存在的问题后,重点比较了硬阈值、软阈值、分层阈值函数和连续软阈值函数的去噪效果,并利用客观指标峰值信噪比PSNR进行结果分析。     

基于小波阈值去噪的改进方案

在D.L.Dohono提出的软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了两种新的阈值函数,并对小波阈值的去噪算法进行仿真实验研究。首先分析软、硬阈值去噪法及最新的阈值改进算法,在此基础上提出两种改进小波阈值去噪算法,然后用提到的各种小波阈值去噪算法对指定图像进行去噪仿真研究,最后基于实验结果进行对比分析。新阈值函数在图像去噪方面要优于传统的软、硬阈值函数。能更好的保留原始图像信息,提高峰值信噪比并降低均方误差。     

基于小波变换及子带阈值的彩色图像降噪

提出了一种对彩色图像降噪的新方法,该方法先把彩色图像分解为红、绿、蓝3个基色图像,然后利用小波变换分别对3个基色图像进行多尺度分解,求出其各个尺度三个方向高频系数的子带阈值,并组成1个子带阈值矩阵,对单基色图像的各个尺度3个方向的高频系数进行阈值处理,实现对单基色图像的降噪,最后把降噪后的3个基色图像融合为一幅彩色图像。实验结果表明该方法可以很好地消除噪声,又可以较好地保持图像细节。     

基于小波阈值去噪和自适应变分模态分解的谐波检测方法

为准确检测电力系统的谐波分量,提出一种基于小波阈值去噪和自适应变分模态分解（VMD）的谐波检测方法。在传统VMD算法基础上,通过构建输入信号Hankel矩阵并进行奇异值分解（SVD）的方法,自适应确定模态分解个数;利用改进的小波阈值去噪方法减少噪声的干扰,进一步提高检测精度。仿真实验表明,所提方法能有效地估计谐波的频率和幅值参数,具有较高的检测精度和良好的噪声鲁棒性。     

基于Curvelet变换和均值滤波的图像去噪方法

针对图像中的高斯噪声干扰,提出一种改进的图像去噪方法．首先利用Curvelet变换将含噪声图像分解成多个子频带,再根据子带系数的高斯分布特性,利用阈值去噪和加权平均滤波相结合的方法对高频子带进行去噪处理,最后利用Curvelet反变换得到去噪后的图像．为了验证该方法的有效性,与传统的硬阈值、软阈值、基于小波变换的方法相比较,实验结果表明,该方法能够获得较好的峰值信噪比和视觉特性,保留较多的细节信息．同时也说明了Curvelet变换比小波变换能够得到更好的去噪效果．     

基于自适应Bandelet变换的图像去噪

本文提出了一种基于自适应Bandelet变换的BayesShrink软阈值图像去噪方法。根据图像和噪声的特点,在Bandelet化的过程中采用Visu shrink方法中基于最大最小原则所定义的阈值来寻找各个剖分子块的最佳几何流方向和完成最优四叉树分割,从而计算出较为精确的图像几何方向,然后对各个Bandelet块进行BayesShrink软阈值去噪。实验表明,本文提出的算法比基于小波的图像去噪法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,同时能够避免小波变换所带来的边界振铃效应,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。     

基于双密度小波变换的信号去噪研究

为了改善信号的去噪效果,在分析离散小波变换和双密度小波变换的基础上,提出一种基于双密度小波变换的去噪算法。双密度小波有两个小波函数,同一个尺度内相邻的小波间的频带间隔更小,有效的克服了离散小波变换时移性的缺点,有近似的平移不变性,更能描述信号的真实特征。将该算法用于不同噪声强度下的信号去噪,实验结果表明：基于双密度小波变换的去噪算法优于基于离散小波变换的去噪算法,是一种有效的信号去噪新算法。     

浅析基于小波和EMD的语音信号去噪

针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较.试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小渡阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段.     

基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

提出一种基于图像边缘检测的小波闽值去噪新方法.该方法利用Canny算子检测出图像的边缘,进而定义了一种新的阈值函数,然后对含噪图像、边缘图像的小波变换系数采用新阈值函数分别进行阈值处理,将处理后的边缘图像与图像的小波系数进行融合,得到去噪后的图像.实验结果表明,采用该方法处理的去噪图像,能够在去噪的同时有效地保持图像的边缘信息.     

基于前向插值和邻域相关性的图像去噪研究

在一个小邻域里小波系数是相关的,分块在小邻域对小波系数进行阈值去噪操作,可以保留图像尽可能多的细节信息.提出了一种基于牛顿前向插值还原和邻域相关性的二维小波图像去噪方法,实验结果表明:该方法不但能保留更多的图像细节,而且还能较好地抑制"过平滑".     

基于小波优化阈值的图像滤噪研究

小波阈值滤噪是小波域滤噪的主要方法之一.该文描述了小波图像的滤噪原理和阈值的选取.针对图像滤噪在软、硬阈值的基础上进行了优化,给出了一种修正后的算法并在matlab7.9平台上对图像分别进行硬阈值、软阈值和软硬阈值修正算法滤噪的仿真实验,结果表明软硬阈值修正算法的滤噪效果更优.