基于统计学的老电影斑点自适应检测方法

传统基于ROD的斑点检测算法在对不同帧或当前帧的不同区域进行检测时,所采取的阈值是固定不变的,缺乏自适应性,同时也在很大程度上影响了检测效果.为了解决上述问题,提出了一种基于统计学的自适应阈值检测方法.传统检测方法仅计算各孤立点之间的灰度级差异,而该算法则是计算各点邻域块内的灰度级差异,同时利用阈值迭代及帧间的统计特性的方法来确定每一帧图像的最优阈值,提高了算法的自适应性.仿真实验结果表明,该算法的斑点检测效果比传统方法更加准确,自适应性也更高.     

建材检测微机控制系统中特征值的提取算法

简要介绍了建材检测微机控制系统的结构及控制过程.详细介绍了建材检测微机控制系统压力控制曲线中去干扰及提取压力最大值的算法的设计及实现过程.根据干扰曲线突变的特点,采用了固定斜率阈值法和连续可调斜率阈值法去除干扰.分析了两种算法的不同特点及适用性.给出了该算法在VisualC 6 0集成开发环境下的流程图及应用结果.该算法已应用到建材检测过程中,取得了良好的效果.     

小波阈值图像去噪算法改进

对小波阈值收缩图像去噪算法进行了研究,在软阈值函数的基础上提出了一种改进的阈值函数,算法中采用BayesShrink阈值和SureShrink阈值,一定程度上抑制了SureShrink阈值的"过保留"小波系数.与传统方法(软阈值函数法(BayesShrink阈值)、软阈值函数法(SureShrink阈值)、硬阈值函数法以及半软阈值函数去噪法)相比,在处理边缘点不多的图像时,改进的阈值函数方法处理后的图像具有更高的峰值信噪比(PSNR)和信噪比(SNR),并具有更低的均方误差(MSE),图像更加清晰.     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法.采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理.采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数.仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法.     

改进的基于灰度变化的角点检测算法

角点是图像目标的重要的局部特征,角点检测是低层次图像处理的一个重要方法。本文提出了一种改进的基于灰度变化的角点检测算法。灰度差阈值决定了SUSAN算子所能检测到的最小的对比度以及抗噪性能,本文采用自适应阈值方法代替传统的手工确定阈值法,并针对误检的问题,提出了相应的排除方法。实验结果表明该改进方法比传统方法具有更好的实时性和可靠性。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

一种改进的基于小波变换的图像边缘检测算法

本文研究了利用小波变换对图像进行边缘特征提取的算法.传统的小波边缘检测算法检测到的边缘均有边缘定位不准确、边缘不连续等缺点.为了解决这些问题,本文对小波边缘检测算法作了一些改进.主要改进了以下两个方面:在图像边缘检测方面,检测小波系数模的相角方向上小波系数的局部模极大值点;在阈值选取方面,不再应用全局的单一阈值,而是选择动态双阈值.实验表明,本文方法在图像边缘的连续性比较好,边缘定位上比较准确,而且能很好地保留图像的细节信息.     

图书馆数据存储中的重球最优阈值算法

对图书馆数据存储中的压缩感知问题的数值算法进行研究.将传统梯度下降法多步扩展的重球加速法与一种新的阈值技术——最优s阈值相结合,提出了用于求解压缩感知问题的两种算法：基于重球的最优s阈值算法和基于重球的最优s阈值追踪算法.证明了算法产生的迭代点序列全局收敛到压缩感知问题的一个解.     

一种自适应背景差分运动目标检测算法

运动目标检测是运动行为理解的前提,也是安防系统研究的热点、难点问题。在分析现有检测算法的基础上,针对背景更新模型不准确、分割阈值难以选取等问题,提出了一套自适应背景差分运动目标检测算法。算法包括：基于像素相关区域灰度曲率特征的背景更新模型,基于直方图统计的动态阈值,改进型区域生长的运动目标标识。实验表明该算法能较好解决光照变化所引起的背景更新以及不同环境下阈值选取等问题。     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

基于混沌蚁群优化小波阈值法地磁信号噪声压制

地磁信号测量广泛应用于资源勘探、地质勘查和管线探测等领域。由于实际测量地磁信号易受到外界环境因素干扰,影响后期地磁数据资料解释。针对常规去噪算法需要获取噪声信号的统计特性,难以达到较好的去噪效果,本文研究基于混沌蚁群优化的小波阈值方法,将信号小波分解后,使用GCV函数选取阈值,结合混沌蚁群算法迭代寻优,确定最优阈值,进而实现地磁信号的噪声压制。通过对合成正弦信号和实测地磁信号进行去噪处理,与常用方法去噪法对比,本文方法去噪效果明显提升。     

一种自适应R波检测算法实现

提出了一种检测心电信号中R波的方法.该方法首先采用多通道滤波器和小波变换对ECG信号去除噪声,然后使用自适应的差分阈值法检测ECG信号中的R波.该方法对传统差分阈值算法中存在漏检和多检情况具有自检功能.提供了相关实验结果,实验证明该方法准确率高 ,能实时处理ECG信号.     

基于统计的显微图像边缘检测阈值分析方法

针对复杂噪音干扰的显微图像, 提出一种新的基于统计原理的边缘检测阈值分析方法. 应用统计函数提取图像中梯度大的一个区域, 再由非极值抑制算法提取边缘像素. 在选择阈值前, 对每一像素的梯度值进行局部标准化, 去除模糊和全局阈值选择的不合适性. 所做分析的统计特性使得输入参数的选择对噪音图像具有鲁棒性, 能有效处理图像中的随机噪音. 实验结果表明, 所提出的算法具有稳定性强、 鲁棒性好的 特性.     

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。     

一种PCB走线质量检测的预处理方法

在印刷电路板(PCB)走线视觉检测系统中,待测图像好的预处理效果是整个系统性能优秀的前提,而它的速度又是决定系统能否达到实时检测的关键因素.介绍了一种PCB走线质量检测的预处理方法,它包括对PCB待测图像的二值化和去噪两个部分.实验结果表明,使用该方法能够得到一个满意的二值化阈值,并有效地消除噪声,处理速度也较快.     

基于改进的小波阈值的电能质量信号去噪

针对硬阈值去噪效果不理想,软阈值去噪比较平滑使得信号产生失真的问题,提出了一种新的阈值去噪方法.采用对阈值门限进行改进并结合软阈值的去噪方法对电能质量信号进行处理,实现其去噪的功能.实验仿真表明,新的阈值去噪算法对电能质量信号进行去噪处理后的信噪比增益和均方误差相对于其他文献都有所改善.     

改进的软硬阈值法及其在地震数据降噪中的研究

采集的野外地震数据伴随有随机噪声干扰,需要将其消除。软硬阈值法能够压制地震数据的噪声信号,但是降噪效果并不理想。因此,提出了一种改进的软硬阈值算法用于地震数据降噪。首先利用软硬阈值法原理构建了一种新的阈值降噪法,并对新算法相关特性进行了研究,通过仿真实验确定了新阈值算法的小波基为sym 3,利用均方差和信噪比对新阈值降噪法的降噪效果进行了评价。最后,将新阈值降噪法用于实际地震数据降噪,结果发现新阈值降噪法能够去除地震数据中的随机噪声,降噪效果较软硬阈值法更理想。     

多带激励声码器的改进双路径基音跟踪算法

为了增强多带激励（MBE）声码器基音估计性能的鲁棒性,提出了一种可适用于低信噪比语音信号的改进双路径基音跟踪算法．采用全新构造的差值不等式作为约束方程,其差值门限的取值在基音跟踪过程中能够根据基音周期长短的统计特征自动更新．实验结果显示：在SNR为-5dB的高斯白噪声干扰的情况下,基音估计的严重错误概率的性能改善平均达到70％．与传统算法相比,该算法对不同讲话者和不同程度高斯白噪声干扰均具有较强的适应能力,尤其在噪声严重的情况下该算法对基音估计的准确性得到明显改善,从而使合成语音具有较好的可懂度和自然度．     

基于自由分布式FDR假设检验阈值算法的信号去噪

在小波阈值去噪算法中存在的主要问题是阈值的设定和阈值函数的选取。Donoho提出的通用阈值在实际的应用中效果并不十分理想。利用统计学中的自由分布式错误发现率假设检验方法来设定阈值,使得该阈值不依赖于信号的长度,并在软阈值函数和硬阈值函数的基础上提出一种改进型阂值函数。仿真结果表明,与Donoho提出的小波阈值去噪算法相比,该算法具有更好的去噪性能。