自适应联合小波去噪算法

对于传统小波去噪方法，由于选用了单个的小波基，很难兼顾图像的平滑区域、边缘和纹理部分。而对于多小波基的去噪方法，尽管选择多个具有不同性质的小波基，但已有的文献中只是简单地取其算术平均，没有很好地体现小波基的多样性，造成了丢失细节与过平滑的后果。针对图像的非均匀性以及每个小波基支撑区间的不同，提出了一种自适应联合小波去噪算法，对图像中的不同区域和每个小波基处理的不同结果赋予不同的权系数，这样就充分发挥了每个小波基的作用，取得了满意的实验结果。     

基于非抽样小波的多阈值去噪

利用小波系数之间的相关关系,对变换后的小波系数进行分类,提出了基于多阈值的去噪方法。该方法利用非抽样小波变换的冗余性来寻找小波系数之间的依赖关系,把变换后系数分成与图像细节特征相关的系数、平滑区域相关的系数以及噪声相关的系数,对不同的系数采用不同的阈值处理策略以改进去噪效果。实验结果表明,与其它去噪方法相比,该方法不仅较好的保留了图像特征,而且具有良好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。     

一种基于二维小波块阈值数字图像去噪方法

小波系数在一个小邻域里具有相似性，若充分利用周围小波系数的信息，分块对小渡系数进行阈值去噪操作，可以在保持图像平滑的同时，尽量多地保留图像的细节信息。对Cai＆Silverman的方法进行分析，将其拓展到二维信号去噪，并提出一种基于小波块阈值数字图像去噪方法．实验结果表明，谊方法不但能保留更多的图像细节，而且具有较好的峰值信噪比。     

一种迭代小波域维纳滤波算法

在WienerChop算法的基础上,提出了一种改进的小波域维纳滤波器,在小波域采用基于贝叶斯估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,提高估计的精度,并以此设计经验维纳滤波器;进一步适当选择多小波基,使每个基函数通过小波变换能够比其他小波基更好地捕捉信号的某些特定特征,从而实现WienerChop算法的迭代.仿真实验表明提出的迭代WienerChop算法有效地改善了去噪后图像的均方误差和信噪比,与BayesShrink算法和非迭代的WienerChop算法相比,迭代WienerChop方法去噪后图像的峰值信噪比增益分别达到0.78~1.00dB和0.36~0.49dB.     

基于小波域的图像去噪算法

提出一种基于图像像素分类的小波阈值去噪方法.将图像进行小波变换后的结果看成一幅图像,对小波域中的低频信息利用自适应滤波器进行平滑,而对高频信息按图像像素分类的原则利用图像的方向信息测度来区分边缘和噪声,然后把噪声部分的小波系数置零,最后重构得到去噪图像.实验结果表明,算法可较好地改善图像的视觉效果.     

包装装潢图像小波去噪的实现

对包装装潢图像用Visual C 实现了去噪处理.通过选择不同的小波基、不同的小波分解级数、不同的小波重构阈值,可以得到不同的去噪效果.     

一种基于小波变换的多阈值分割算法的研究

本文研究了基于小波变换的多阈值图像分割算法。通过小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数,然后利用小波多分辨率分解,将直方图曲线进行平滑去噪,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,最后采用从粗到细的过程分割图像。算法证明合理。     

基于小波包分析的图像融合去噪方法

提出一种基于小波包分析的图像融合去噪方法.利用不同特性的小波包基对含噪图像进行分解,对不同层次上的小波包系数进行软阈值处理,然后按照相应的融合规则对图像的低频分量和高频分量分别进行融合处理以得到一组新的融合后的子图像,最后利用小波包逆变换重构得到融合后的新图像.实验表明,本算法去噪后的图像在峰值信噪比及主观视觉效果两方面均得到了明显改善.     

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.     

多小波变换在信号去噪中的应用

运用多小波的基本理论知识,分析了多小波信号去噪方法的原理,提出了一种新的信号去噪的阈值方法,以CL3多小波为实例来具体说明了预处理方法对多小波的重要性,并且利用CL3多小波基给出信号去噪的实例.     

小波变换在图像去噪中的应用

图像小波域去噪可克服频域去噪单一尺度的局限性,具备多尺度多分辨率的特点,已成为目前图像去噪的主要方法之一。为归纳小波变换在图像去噪领域中的应用,简要讨论图像噪声的概念、数学模型、传统图像去噪的基本原理方法,详细阐述了图像小波域去噪的基本理论、发展过程、去噪方法,评价了3种常用方法的优缺点,对小波去噪的发展趋势进行了展望。     

基于模糊均差的低照度图像平滑去噪方法

为了提高低照度图像去噪处理的整体效果,本次研究提出了基于模糊均差的低照度图像平滑去噪方法。采用Sobel梯度检测图像边缘信息,采用OTSU（Nobuyuki otsu 大津展之）阈值分割法分割图像为平坦区域和细节区域;通过模糊均差方法分别估计两个区域图像的噪声标准差;采用小波域方法对图像进行平滑软阈值去噪,实现低照度图像的平滑去噪。实验结果显示,本文方法可以在不同噪声水平下获取接近真实值噪声标准差,在噪声水平最大时信噪比大小达到了27.97dB,去噪效果达到92.1%,质量很好的图像数量占比达到了80.58%,图像信息损失较小,去噪效果较好,具有极大的应用价值。     

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.     

基于小波变换的一种图像增强去噪算法

利用小波变换的自适应特征,将小波的多分辨理论应用于图像的去噪、增强处理中,针对传统的阈值去噪和子带增强的缺点,提出了一种改进的自适应图像去噪增强算法.该算法对图像的噪音进行了估计,采用软阈值和硬阈值相结合的处理方法,利用3次B样条插值函数的特性,设计一个平滑的过渡区,有效地避免了单独使用软阈值或硬阈值处理的缺点,保证了图像达到比较好的去噪效果;同时引入的增益因子,可以自适应地补充图像的弱信息.     

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。     

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.     

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

小波变换在妊娠超声图像的去噪中的应用研究

以妊娠超声图像去噪为重点,对妊娠图像的去噪方法进行了研究。提出自适应直方图均衡法与小波包分解技术相结合。提出了一种新的小波包分解系数闽值量化与图像平滑处理对妊娠超声图像去噪方法,实验取得良好效果。     

基于边缘检测的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于边缘检测的提升小波图像去噪方法,先用Canny边缘检测方法得出原图像的边缘,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对含噪图像提取边缘图像;对去噪图像高频系数进行阈值处理进行重构变换;图像合并。实验结...     

基于小波的图像去噪技术

本文介绍了小波分析去噪的基本原理,研究了基于小波变换的图像去噪方法;考虑到小波相关去噪方法的优缺点,给出了基于尺度乘积与阈值相结合的去噪方法,并进行了试验验证。结果表明,与常用的图像去噪方法相比,基于尺度乘积与阈值相结合的去噪方法可以很好地保留图像的细节信息,性能优于其他方法。最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望。