二元收缩方程与复数小波用于SAR影像去噪

二元收缩方程定义了由相邻尺度小波系数的联合概率密度函数,其与噪声模型联立后利用最大后验概率估计可进行图像去噪。在SAR图像斑点噪声服从瑞利分布的假设下,结合双树复数小波变换推导了基于二元收缩方程的SAR图像的简化去噪模型,然后利用局部方差估计和维纳滤波器获得噪声方差与带噪小波系数方差的估计值,并计算出合适阈值对SAR图像进行去噪。实验结果显示,去噪图像的峰值信噪比以及有效视数都较其它算法有大幅提高,且很好地保持了图像的边缘特征。     

基于非线性多小波变换的信号去噪方法

介绍了一种基于非线性多小波变换的信号去噪方法。通常子波域去噪中使用的Donoho软阈值法是很有效的，但是，由于忽略了边缘检测，导致在重构信号时丢失了部分的边缘信息，着眼于上述不足，在非线性多小波变换的基础上，提出了一种边缘检测与软阈值去噪相结合的去噪算法，实验证明此算法对提高重构信号的信噪比是非常有效的。     

定阈值Wiener滤波在子波域图像去噪中的应用

针对图像处理中的去噪问题,分析了Wiener滤波中的统计误差,提出了定阈值Wiener滤波算法,通过定阈值对图像作预处理,提高了滤波器去噪性能。分别用标准Wiener滤波法、逆滤波法及定阈值Wiener滤波法对退化图像进行处理的结果表明,在进行图像恢复时,标准Wiener滤波效果比逆滤波好,定阈值Wiener滤波则优于标准Wiener滤波和逆滤波。与标准Wiener滤波相比,逆滤波降低了峰值信噪比,而定阈值Wiener滤波则提高了峰值信噪比。信噪比增大,表明定阈值Wiener滤波法对噪声的抑制能力增强。     

基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.     

基于平移不变量的摩擦焊检测信号降噪方法

平移不变量小波降噪方法，首先对所分析的信号进行循环平移；然后将平移后的信号进行软（硬）阈值小波消噪处理；再将消噪后的信号进行逆平移，通过多次‘平移——去噪——逆平移＇过程，最后平均所获得的结果。它能够有效地消除软闽值小波去噪过程中出现的pseudo-Gibbs（伪吉布斯）现象，提高了信噪比，使去噪结果更加逼近于真实信号。将其应用于对摩擦焊检测信号进行降噪处理，实验证明，具有较好的降噪效果。     

基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪

提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。     

基于小波和脊波的图像联合去噪方法

为了在图像去噪时更好地保持细节特征,提出了联合小波和脊波的阈值去噪方法。在含噪图像小波分解后,对每一尺度下三个高频子带的细节分量进行单层逆变换,得到该尺度下的细节图像。对细节图像进行脊波阈值去噪处理,然后再进行单层小波分解。用所得的高频子带分别代替先前小波分解所得的高频子带。最后对处理后的图像小波系数进行小波逆变换,得到去噪图像。实验表明,在处理具有直线特征的图像时,该方法要优于单纯的小波或脊波阈值方法。     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。     

二维不可分滤波器级联小波的图像去噪算法

针对目前数字图像处理中的图像多方向信息提取问题,提出了一种利用二维不可分滤波器提取多方向信息的小渡域图像去噪算法.该算法首先设计两个具有方向性的二维不可分滤波嚣,然后通过小波变换简单有效地提取了图像六个方向上的方向信息,最后用带有椭圆型方向窗的小波域局部阈值维纳滤波算法对含噪图像进行去噪.通过仿真实验表明,图像多方向信息的提取简单有效,且去噪效果相比于已有的基于二维可分小波的图像去噪算法有了显著的提高.     

基于融合策略的非下采样Contourlet域SAR图像去噪与仿真分析

传统的SAR图像去噪方法仅考虑乘性噪声,而忽略其中的加性成分。根据图像统计特性提出加性和乘性复合模型,对图像施加非下采样Contourlet变换分解策略,然后在变换域引入融合策略以完成最终的去噪。仿真分析表明:采用该新算法后的视觉效果和客观衡量指标都比较理想。     

基于区域分割的NSCT域SAR与全色图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform, NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。     

SAR image despeckling based on edge detection and nonsubsampled second generation bandelets

To preserve the sharp features and details of the synthetic aperture radar (SAR) image effectively when despeckling, a despeckling algorithm with edge detection in nonsubsampled second generation bandelet transform (NSBT) domain is proposed. First, the Canny operator is utilized to detect and remove edges from the SAR image. Then the NSBT which has an optimal approximation to the edges of images and a hard thresholding rule are used to approximate the details while despeckling the edge-removed image. Finally, the removed edges are added to the reconstructed image. As the edges are detected and protected, and the NSBT is used, the proposed algorithm reaches the state-of-the-art effect which realizes both despeckling and preserving edges and details simultaneously. Experimental results show that both the subjective visual effect and the mainly objective performance indexes of the proposed algorithm outperform that of both Bayesian wavelet shrinkage with edge detection and Bayesian least square-Ganssian scale mixture (BLS-GSM).     

利用子波变换提取目标回波波形特征

对Donoho阈值决策子波域去噪方法进行了研究，该方法采用软限幅函数对噪声信号的子波变换系数做阈值处理以达到去噪的目的。具体讨论了在Sym8子波基底下,用此方法对非平稳雷达回波进行五尺度的Mallat算法仿真，结果表明该方法除对噪声具有很好的拟制效果外，还有效地保留了目标回波波形特征，从中看到子波变换用于特征提取在雷达信号处理中是一个十分吸引人的新方法。     

抑制SAR图像相干斑噪声方法研究

探讨了抑制合成孔径雷达 (SAR)图像相干斑噪声的方法。传统噪声抑制和近年来小波变换去噪方法都有其不足之处。将小波变换和维纳滤波结合用于抑制SAR图像相干斑噪声 ,能够获得良好效果。通过比较观察在多个小波基情况下的噪声抑制结果 ,可以选择较好小波基 ,从而有较好的相干斑噪声抑制和保留图像边缘与点目标的滤波效果。     

基于图像小波树结构的数字水印算法

提出了一种基于小波变换和根据图像内容的自适应水印算法。该算法利用图像小波变换系数的树结构关系和各层小波系数的特点,对低频重要系数进行分类,并根据人类视觉特性,对不同类采用不同的嵌入方法。而且在水印提取过程中不需要原始图像,是一种盲水印算法。实验结果表明,该方法简单高效,可嵌入的数字水印信息容量大,而且通过与传统方法的比较,方法不可见性好,PSNR=52.28dB,对一般的图像处理和攻击如:JPEG压缩、滤波、加噪声、旋转、缩放等有很好的鲁棒性。     

高速磁悬浮系统谐波检测的小波降噪仿真分析

高速磁悬浮列车是一种新型的谐波源,采用半控双三相12脉冲整流器,所产生的谐波以23次、25次高频谐波为主,这些高频谐波对磁悬浮列车的安全稳定运行造成了很大的危害。准确地分析、检测出高速磁悬浮列车分高频谐波具有非常重要的意义。针对高速磁悬浮列车牵引供电系统谐波的特征,分析了小波降噪在高速磁悬浮列车牵引供电系统的应用并进行了仿真;由于在小波降噪中不同的阈值适应的信号特征不同,采用多种小波阈值对牵引供电系统谐波信号进行降噪,并从中选择了最优的降噪阈值,达到对信号的优化处理。仿真结果表明,高速磁悬浮列车牵引供电系统谐波信号的最优阈值为sqrt(2log(length(X)))阈值,它降噪后可使信号中的谐波成分有明显的降低。     

基于移不变二维混合变换的机场雷达噪声抑制

机场跑道异物(foreign object debris, FOD)检测对飞行器的安全起降有着非常重要的意义,而机场跑道异物检测的一个关键环节是很好地抑制机场雷达图像的噪声,因此提出一种基于距离时间维的移不变混合变换以抑制机场雷达图像的噪声。首先,在雷达成像时进行离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)和维纳滤波滤除距离维上的噪声。然后,在雷达成像时进行超分析离散小波变换(hyperanalytic wavelet transform, HWT)自适应滤波去除时间维上的噪声。与传统的成像后去噪算法相比,本文的算法可以有效地去除机场雷达图像噪声,显著地改善图像的视觉效果。最重要的是该算法具有很强的实时性,可以很好地应用到工程实践中。