基于小波变换和ICA的新型有噪混合图像盲分离方法

独立分量分析虽能有效地对无噪信号实现分离,但是直接应用于有噪信号时效果较差.论文针对这个问题,给出了一个消噪-分离-消噪策略,并将之用于有噪混合图像盲分离且给出了具体的分离方案.在该方案中,首先利用小波变换对有噪图像进行消噪,然后再使用独立分量分析对消噪后的图像进行分离,最后再一次利用小波变换对分离后的图像再次消噪,从而获得较为清晰的图像.仿真实验表明,该方法能有效提高有噪混合图像分离结果的峰值信噪比和相关系数,效果良好.     

基于小波迹和匹配追踪算法的超声波检测信号消噪

针对某大型国有企业的零件在线无损检测工程实际需求,为了提高超声波检测的准确度和精度,引入小波迹理论和匹配追踪算法对超声波检测信号进行消噪处理.首先,在信号的小波变换基础上构建一个小波迹字典;然后,在小波迹域内进行阈值消噪去除信号中的噪声;最后,利用匹配追踪算法通过有限步骤的迭代后,在小波迹字典上用一定数量的小波迹的组合来实现原信号的稀疏描述.小波迹字典内的小波迹具有对信号结构特征无损的描述能力,在小波迹域内消噪克服了传统小波消噪不考虑各尺度之间小波系数的相关性而只进行简单的系数收缩的缺陷.通过仿真试验将本文采用的方法与传统的小波硬阈值和软阈值消噪技术进行了对比,结果表明该方法的消噪效果要优于传统的小波消噪方法.实际超声波检测信号的处理结果也论证了本文所采用消噪技术的优越性.     

煤热重信号的两步法去噪

提出不同于传统方法的两步法小波去除热重信号噪声的方法,即将小波去噪过程分成两步:首先,利用小波的二进制离散变换将信号进行不同层次的分解,分析不同分解层的小波系数,利用方差来区别突变信号的特性,对小波系数和尺度系数进行不同的滤波处理,重构获得除去突变噪声的含噪信号;然后采用传统方法将含白噪声的信号进行消噪处理.将该方法用于河北峰峰变质煤的恒温热重信号消噪,从去噪结果上看:两步法可以有效地滤除掉突变信号的干扰,且较好地保留了信号的基本特征.     

基于小波分析对信号噪声的处理

分析了信号处理中噪声的小波分析特性,用一维小波分别对平稳信号和非平稳信号进行了分析和研究;并通过Matlab软件仿真实现了基于小波域的消噪处理,验证了小波分析方法对信号噪声处理的有效性.     

基于小波包分析的能量阈值消噪

白噪声的方差和幅值随着小波尺度的增加而减小,而信号的方差和幅值与小波变换无关.按照信号能量的观点,提出一种基于小波包分析对图像的高频系数和低频系数同时进行能量阈值处理的消噪方法.同小波分析相比较,该方法可以有效地消除白噪声的干扰,计算简单且有较好的消噪效果.     

基于消噪-分离-消噪策略的有噪混合图像盲分离方法

独立分量分析虽能有效地对无噪信号实现分离,但是直接应用于有噪信号时效果较差。针对这个问题,给出了一个消噪-分离-消噪策略,并将之用于有噪混合图像盲分离且给出了具体的分离方案。首先利用小波变换对有噪图像进行消噪,然后再使用独立分量分析对消噪后的图像进行分离,接着再一次利用小波变换对分离后的图像再次消噪,从而获得较为清晰的图像。仿真实验表明,该方法能有效提高有噪混合图像分离结果的峰值信噪比和相关系数,效果良好。     

基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和小波包分解（WPD）的语音增强算法.该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构.计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪.     

一种改进的小波变换信号消噪方法

根据小波阈值消噪方法的步骤及特点提出一种新的消噪方法——小波系数放大法，并对该方法进行仿真对比实验。该方法在运用小波变换对含噪信号进行消噪前，先对信号进行小波级数分解，对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大，然后对信号采取阈值消噪法进行消噪，最后运用小波变换对所得到的小波系数进行适当的宿小，并将其重构。仿真实验结果表明，小波系数放大法消噪后信号的均方根误差有很大的降低，信噪比提高。该方法优于一般的消噪方法。     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树.仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法.     

一种双正交小波代数构造方法

提出了一种B样条双正交小波的代数构造方法.对同一个尺度函数来说,可通过自由选择参数构造多种不同的对偶尺度函数的系数,从而可以构造不同的B样条双正交小波.在此基础上用同一尺度函数的多种双正交小波分别作了信号消噪和图像的分解与重构实验,取得了小波系数在信号消噪和图像处理中如何按照应用目的选优的相关结论.     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

基于小波变换的离子迁移谱信号处理技术

针对离子迁移谱信号受到噪声干扰的现状,本文提出利用小波阈值降噪的方法对离子迁移谱原始信号进行降噪处理.建立了基于小波变换的阈值降噪模型,以图谱中的1ng TNT信号为实验对象,对阈值计算原则、阈值处理方法以及小波基的选择进行了优化.结果表明：采用sym5小波,将原始信号进行3层分解后,根据固定阈值原则（Universal）获得的阈值,按照软阈值方法对小波系数进行处理并重构,原始信号中的噪声可以得到有效抑制.     

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究

本文提出了一种基于贝叶斯最大后验概率估计（Bayesian MAP）的图像去噪方法。通过 Matlab软件仿真,对均值滤波、中值滤波、小波阈值去噪和本文提出的图像去噪方法进行分析比较。实验表明：本文提出的方法根据图像和噪声的特点,在小波变换之后,对其中的高频系数进行贝叶斯最大后验概率估计,比其他几种图像去噪方法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

小波域Wiener滤波器的设计

讨论了基于小波的阈值去噪方法和Wiener滤波方法在信号去噪中的应用.其中,小波阈值去噪方法在许多信号空间上是近似最优的,而Wiener滤波方法是最小均方误差意义上的最优估计.在小波阈值去噪方法和经验Wiener滤波器基础上,设计了一种小波域Wiener滤波器.仿真结果表明:文中提出的方法在均方误差和峰值信噪比性能两方面均优于传统的小波阈值去噪方法.同时指出了进一步改善去噪效果的一种有效途径.     

基于小波包分析的三维宽场显微图像复原方法

提出了基于小波包分析的三维宽场显微图像复原新方法.分析了小波包分析在信号去噪中所具有灵活精确的局部解析能力;简述了具有较强超分辨复原能力的最大似然法(PML法).采用小波包分析进行去噪预处理,再用PML算法对三维图像进行复原.实验结果表明,三维宽场显微图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善,图像复原获得了较好的效果.     

小波阈值法在图像去噪领域的应用研究

小波阈值法在图像去噪领域已经成为热门的研究方向,为了使人们能对小波阈值法有概括性的了解.在对小波阈值法现有技术的优缺点进行分析的前提下,总结出小波阈值法在图像去噪领域的三个主要研究方向,即阈值选择的自适应性,小波系数的分布模型,以及防止Gibbs振荡,并探讨了小波阈值法在图像去噪领域的发展方向.     

一种新颖的图像多尺度几何变换及其应用

提出了一种新颖的图像多尺度几何变换方法,主要由预处理、方向滤波器组和最优方向小波变换等组成.方向滤波器组将预处理后的高频分量分解为多个方向子带,然后每个方向子带执行改进的最优方向小波变换.该变换兼有Bandelet变换和Contourlet变换的多尺度几何分析特性,能更稀疏地表示边缘和纹理特征.分别将EBCOT编码和硬阈值去噪应用到图像变换系数中,从而实现了有效的图像压缩和去噪,很好地保护了图像细节.实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,所提出的图像压缩和去噪方法在视觉质量上明显优于基于Bandelet或Contourlet变换的方法,峰值信噪比也提高了0.1 dB以上.     

小波图像去噪研究方法概述

阐述小波图像去噪方法的发展历程和小波去噪的机理,概括目前小波图像去噪的主要方法及其应用,对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望．     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。