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.     

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。     

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。     

基于一种改进的小波阈值图像去噪算法

在Dohono和Johnstone提出的多分辨率分析小渡阈值去噪的基础上,对阈值函数进行了改进,构造了一个新的阈值函数,克服了硬阔值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,还克服了软阁值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷。仿真结果表明,利用新闻值函数进行图像去噪,在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法.     

基于最大能量熵的小波阈值去噪法研究

分析了现有的软阈值、硬阈值以及软硬折衷阈值三种小波阈值去噪方法的优缺点,在此基础上,提出了一种基于最大能量熵的小波阈值去噪方法,根据最大能量熵的理论确定了改进型阈值函数中的加权因子。用三种阈值函数分别对Blocks、Bumps、Droppler信号进行滤波处理中,结果表明,基于最大能量熵的小波阈值去噪方法各项性能指标均优于另外两种方法,具有良好的去噪效果。     

基于改进的小波阈值图像去噪算法研究

基于Donoho经典小波阈值去除图像噪声基本思路,分析常用硬阈值法和软阈值法在图像去噪中的缺陷。针对这些缺陷,提出一种改进的阈值去噪法,该方法不仅可克服硬阈值不连续的缺点,还能够有效解决小波分解预估计系数与真实小波系数间存有的恒定误差。通过Matlab仿真实验,使用改进的小波阈值法对图像去噪处理后,除噪效果比较理想,在去噪性能指标上,PSNR(峰值信噪比)和EPI(边缘保护指数)均好于传统阈值方法。     

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。     

常用图像去噪方法探析与比较

均值滤波、中值滤波、维纳滤波和基于小波变换的软阈值法和硬阈值法是常用的几种图像去噪方法,通过对添加了不同噪声的图像进行了仿真实验。实验结果进一步验证了均值滤波在去除噪声的同时造成了图像边缘一定程度的模糊,中值滤波能相对较好的保留了图像的边缘,维纳滤波对高斯白噪声去噪效果较好但计算量大,相比较小波阈值法去噪是目前较好的的去噪方法,通过选取合适的阚值可以得到较为理想的去噪效果。     

基于CEEMDAN与小波软阈值的语音去噪算法研究

语音信号在应用场合中容易被噪声信号干扰,导致应用效果不佳。为了降低语音信号噪声的影响,根据CEEMDAN自适应分解的优点、自相关函数能得到不同时刻取值相关程度的特性,以及小波软阈值去噪的优势,提出了一种基于CEEMDAN与小波软阈值联合去噪的语音信号处理算法。通过仿真实验验证了该算法的有效性,相较于小波软阈值直接去噪与传统CEEMDAN去噪,该算法能有效地提高受噪声污染的语音信号的信噪比,降低噪声对语音信号造成的影响。     

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．     

Denoising method for shear probe signal based on wavelet thresholding

Shear probe works under a tough environment where the turbulence signals to be measured are very weak.The measured turbulence signals often contain a large amount of noise.Due to wide frequency band,no...     

基于变分问题的区间双正交小波的图像去噪

采用非线性滤波方法处理图像去噪问题时,阈值参数的选取和恰当使用滤波器函数,对去噪图像的效果影响极大。文章构造了可用于非线性滤波算法的一族分段次小波阈值参数滤波器函数,它是Donoho的软阈值滤波器函数的推广,证明了滤波后的逼近是Besov空间中泛函的近似最小值。该滤波器函数次数越大,逼近效果越好,也证明了广义软阈值滤波器函数的极限是一理想低通滤波器。仿真结果证实了区间双正交小波比Daubech ies小波有更好的去噪效果。     

基于小波包滑动阈值的信号去噪

传统信号去噪方法常采用门限法对噪声信号的小波或小波包变换做阈值处理以达到去噪的目的。本文介绍了一种利用小波包滑动阈值去噪的新方法,通过对信号的小波包分解系数的滑动阈值量化,得到重构的去噪信号。计算机仿真结果表明,滑动阈值法具有很好的实用价值。     

基于数据融合的多小波基联合图像去噪

提出了一种基于数据融合的多小波基联合图像去噪新方法．该方法首先用多个小波基分别对含噪图像进行分解、阈值处理和恢复,得到多幅恢复图像,然后根据像素点邻域的方差对这些图像进行加权融合获得最终去噪图像。该方法充分体现小波基的多样性和图像的局部特性。实验结果表明,该方法去噪效果比单一小波基方法和已有的多小波基联合方法都有明显的改善。