基于子带噪声的自适应小波阈值算法

该文提出了一种新的小波阈值的算法,它是在传统的Donoho阈值上的改进．传统的Donoho阈值没有考虑小波系数中不同的子带包含的噪声不同,均采用唯一的一个Donoho阈值对小波系数进行判别．这显然是不合适的．因此,作者提出了这种根据子带中的噪声自适应的调整小波阈值的算法,收到了比较满意的效果．     

基于听觉小波包自适应语音增强方法

建立了听觉模型的小波包，考察了传统小波分析的软硬阈值与Donoho提出的小波阈值之间的关系，提出了一种新的自适应动态阈值的计算方法．实验证明，该算法不仅较好地解决了音乐噪声的问题，而且其语音增强效果也比传统的算法具有更高的清晰度和可懂度．     

基于小波包变换及改进阈值法则的水声信号压缩

文中提出一种将小波包变换与改进的能量保留阈值法相结合的水声信号压缩方法,并讨论了该方法实现过程中小波包的选取、小波包分解算法、改进的能量保留阈值确定等问题,最后进行了仿真分析．仿真结果表明,本算法对水声信号压缩编码效果较为理想．     

基于红-黑小波变换的图像去噪算法

在红-黑小波变换的基础上,提出了一种新的阈值方法对小波系数进行萎缩以实现图像的去噪. 该阈值方法结合了仿射阈值和非负Garrote阈值的优点,能在保留图像细节的基础上实现更好的去噪效果. 通过仿真试验,对不同尺度下的阈值提出了一组最多适用到8级红-黑小波变换的阈值权重. 结果证明,结合所提出的阈值方法和这一组阈值权重能实现较为理想的去噪效果.     

新阈值函数及其小波去噪研究

小波阈值法是小波域去噪的主要方法之一,该方法通过选取合适的阈值,采用阈值函数对小波系数进行相应的非线性处理,可以在均方差意义下取得最优的去噪效果.其中,选取合适的阈值函数是该方法最基本的问题之一.文章在讨论了硬阈值函数、软阈值函数和半软阈值函数的特点及其不足的基础上,提出了一个新的阈值函数.该函数在整个小波域内连续并高阶可导,而且只需要确定一个阈值,算法相对简单.仿真结果表明,与硬、软和半软阈值方法相比,采用新的阈值函数可得到较为理想的去噪效果.     

一种新的多小波自适应阈值降噪方法研究

为了能更好恢复强噪声中的微弱信号,提出一种多小波的自适应阈值降噪方法。该法首先将多小波引入降噪,克服传统单小波的不足,可以匹配信号中不同的特征信息;其次,在传统软、硬阈值降噪方法的基础上,提出了一种自适应阈值算法,克服每一级尺度上都采用同一阈值的缺点。将本方法和多小波软阈值法、D4小波自适应阈值法进行降噪对比实验,显示该方法不仅有效消除了信号噪声,尤其重要的是更好地保留了原有用信号的信息特征。     

针对医学图像的小波阈值去噪方法

为了改善小波阈值去噪算法中硬阈值和软阈值存在的不足,提出一种新的小波阈值去噪方法.该算法在进行小波阈值去噪前,先将图像分割成背景平坦区域和细节区域两部分,然后分别进行小波阈值去噪,最后融合两图像从而获得去噪图像.在分别进行小波阈值去噪时,利用迭代法进行阈值选择,采用"软、硬阈值折中"阈值函数.根据对医学图像去噪的仿真实验结果表明,该算法在去噪效果上均优于传统的软硬阈值方法.     

基于小波变换的图像阈值去噪算法研究

介绍了小波阈值去噪的原理,分析传统的软硬阈值函数的不足,对阈值函数的选取和阈值的估计进行了改进,提出了一种新的小波阈值去噪方法。实验结果表明,本算法明显提高了图像的峰值信噪比,即能较好的抑制噪声,又能很好的保留图像的特征和边缘信息。     

一种改进的小波域语音去噪方法研究

分析了信号和噪声在小波域的不同特征表现，并根据语音中浊音和清音的特点，提出了一种改进的多尺度多阈值的小波域语音去噪方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理，既抑制了噪声，又减少了语音段信息的损失，提高了信噪比．仿真结果表明，这是一种有效的语音增强方法．     

SURE准则的图像小波阈值去噪

在D．L．Donoho提出的小波阈值去噪的基础上,提出了一种新的阈值函数,其功能与硬阈值函数相当,但是它具有二阶连续可导性．相对于软阈值函数,此函数“硬”特性可以很好保留图像边缘等局部特征;而其可导性为实现图像的自适应去噪提供了可能．本文应用此阈值函数,基于SURE无偏估计,给出了一种小波自适应阈值去噪方法,并用Lenna和Barbara图做了仿真实验,实验结果显示此方法在最小均方误差（LMSE）意义上的优越性．     

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。     

阈值去噪下的改进粒子滤波算法

针对粒子滤波在非线性系统上具有优越性,但粒子在传播过程中必然受到噪声影响的问题,提出了在阈值去噪下的改进粒子滤波算法.将小波阈值去噪的思想引入到粒子滤波中,即信号先经过小波包分解,再利用适当的阈值保留分解系数较大者并将系数较小者置为0,这样每个粒子结合其历史信息可降低噪声水平,进而改进滤波的状态估计值.蒙特卡罗仿真实验表明,加入阈值去噪的粒子滤波法可以有效降低滤波的均方根误差,提高滤波精度.在所采用的线性及非线性系统中,均方根误差均值分别降低了14%和12%.     

基于实时小波的光纤陀螺阈值滤波

 为补偿姿态测量系统中光纤陀螺(Fiber Optic Gyroscope,FOG)的误差,根据光纤陀螺的静、动态误差在时频域上的分布,介绍了小波滤波的一般理论和方法,分析并比较了阈值和阈值函数的选取;采用数据滑动窗的方法实现了递推运算和实时的数据更新,对窗内数据进行周期对称延拓解决滤波信号的边界问题。仿真实验验证了实时小波阈值滤波在光纤陀螺信号处理中的可行性,得出了不同小波基函数的选取对滤波效果的影响,并验证了采用软硬阈值结合方法实时滤波的优越性,该实时滤波方法不仅提高了陀螺输出的稳定性和使用精度,且对光纤陀螺信号处理具有参考价值。     

基于小波分解的薄云薄雾模糊图像的恢复与增强

在分析模糊图像噪声特点的基础上,提出对模糊图像进行适当层次的小波分解,然后对分解图像的轮廓和细节部分分别采用不同的处理方法：对低频分量进行LUM滤波和canny算子边缘增强;对高频分量则进行基于邻域统计特性的阈值处理,最后用处理后的分量进行图像重构。实验结果表明,该方法既能有效地去除噪声,又可较好地保持图像细节,效果优于传统的处理方法。     

一种基于模糊小波变换的图像噪声消除算法

在局部软阈值消噪算法的基础上,对水平和垂直方向的高频系数采用模糊中值滤波进行改进,提出一种基于小波变换和模糊中值滤波的消除高斯噪声和盐椒噪声的新算法,并对该算法采用Matlab6.5做仿真实验,将该算法与小波全局软阈值去噪算法、局部软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法进行比较.结果显示,该算法具有更稳健的去噪性能,而且能较好地保留边缘信息.     

基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像.图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节.为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差.仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值...     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

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。     

基于最大信息熵的小波图像去噪算法研究

去噪算法在图像处理的过程中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于最大信息熵的小波去噪算法,根据最大信息熵的理论确定了改进型阈值和改进型加权阈值函数中的加权因子。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与Donoho提出的小波阈值去噪算法的去噪效果相比,具有更好的去噪性能。