基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.     

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.     

基于标准差的图像分块自适应压缩方法

针对传统小波变换缺乏必要的方向性和Contourlet变换给图像造成空间冗余性的缺点,提出一种基于标准差的图像分块自适应压缩方法.该方法首先将图像分成大小为N?N且互相分离的若干子块;然后计算各子块的标准差,通过各子块标准差确定阈值,根据子块标准差与阈值大小自适应选取小波变换或Contourlet变换;最后在编解码段,通过引入快速排序算法对SPIHT编码LIP列表中的像素值进行递归排序,进一步提升了编码效率.实验结果表明,本文方法融合了小波变换和Contourlet变换的各自优点,在保证重构图像拥有较多纹理信息的同时降低了Contourlet变换产生的空间冗余性,并且使重构图像的峰值信噪比在一定程度上有所提高.     

小波系数局部特征的自适应图像降噪算法

在Visu Shrink和基于Bayes准则的Bayes Shrink去噪方法的基础上,提出一种基于小波系数局部特征的自适应图像降噪算法.该算法从含噪图像的HH1子带估算噪声信号的标准差,并据此优化小波分解所需的级数;然后,根据小波系数的局部特征,自适应地选择不同子带不同方向上的最佳阈值,运用软阈值函数对图像进行降噪.与传统方法相比,该方法不仅提高图像的峰值信噪比,使图像更清晰,而且具有实现简单、运算速度快的特点.     

广义高斯分布及其在图像去噪中的应用

指出了图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述.研究了用广义高斯分布(GGD)对图像子带小波系数进行建模以及GGD模型的参数估计问题,在此基础上设计了一种基于贝叶斯估计的子带自适应阈值去噪算法,通过仿真实验对该算法和经典的小波阈值去噪方法进行了去噪性能的比较和讨论.     

基于小波自适应阈值的脑CT图像去噪研究

利用自适应小波阈值算法抑制脑部CT图像噪声,以提高图像质量.通过仿真实验,确定自适应滤波阈值与噪声强度的关系,然后采用真实脑部CT图像及自然图像进行验证,并与常用小波阈值算法比较.提出的算法能够抑制图像的加性白噪声,使峰值信噪比提高7～10 dB,同时更好地保留了图像细节及边缘信息.小波自适应阈值算法能够对不同噪声水平的脑CT图像及自然图像进行自适应处理,提高峰值信噪比,改善图像质量.     

基于小波变换的图像自适应水印算法

根据人类视觉系统(HVS)特性和小波变换特性,提出了一种新的自适应水印算法.这种新的自适应水印算法可将小波变换后的图像的小波系数组成小波子块.根据人类视觉系统(HVS)特性,采用多参数对小波子块进行分类.根据分类结果并结合小波变换特性,将不同强度的水印幻方置乱后嵌入到不同的小波子块中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性.     

基于广义高斯模型的局部自适应遥感图像去噪研究

根据图像各子带系数的相关性,提出一种局部自适应的图像小波系数的统计算法,并应用于遥感图像的去噪研究.首先将图像的小波分解系数视为服从广义高斯分布(GGD)的随机变量模型,然后在小波软阈值去噪的基础上,根据图像小波系数在空间上具有聚集性的特点,提出了一种新的局部自适应的算法,结合最大后验概率(MAP)参数估计,用于恢复带噪图像.该算法用于岷江上游植被和土壤类型典型地区—毛儿盖实验区遥感图像的去噪,效果理想,同其他的图像去噪算法相比,它具有较高的峰值信噪比(PSNR)和更好的视觉效果.     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

基于正态反高斯先验模型的小波去噪算法

提出了一种基于正态反高斯先验模型(NIG)的小波去噪算法.将小波系数建模为正态反高斯分布,利用矩估计法计算每个子带内的模型参数;在贝叶斯最大后验概率估计(MAP)准则下推导出与NIG模型相对应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.实验结果表明:该算法与经典的阈值去噪算法相比,具有更好的信噪比和视觉效果.     

基于小波分析的改进阈值去噪方法

小波去噪是小波分析在信号处理领域的重要应用之一,特别是其中的小波阈值去噪方法更以其操作简单和良好的效果而被广泛应用。本文对常规的软、硬阈值方法进行分析,提出了一种改进的阈值去噪方法。通过实验对比表明,当选取了合适的控制系数 时,该方法比常规的软,硬阈值去噪方法去噪效果更好。     

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。     

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.     

基于小波阈值的浮动车数据消噪算法

研究通过小波函数选取等策略来构造一种适合于浮动车原始数据去噪的小波阈值去噪算法.数据去噪是浮动车数据进行交通信息研究的基础性工作,小波分析对于掺杂噪声信号的数据去噪有不可比拟的优势,本文通过构造新的阈值及阈值函数进而以信噪比、均方误差为指导对浮动车数据的去噪结果进行分析来确定小波基函数及小波分解层数,以此研究出针对于浮动车数据的小波阈值去噪的有效算法.通过本文构造的小波阈值算法使得浮动车数据去噪前后与遥感微波检测器（RTMS）数据的相关性提高10%以上,能够有效去除浮动车数据中的噪声.      

基于改进变分模态分解和小波阈值法的单相接地故障电流降噪

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备间的电磁环境复杂,现场环境干扰严重导致故障录波装置采集到的故障零序电流信号含有大量噪声,影响后续选线准确率的问题,提出了一种改进VMD和小波阈值法联合的单相接地故障的零序电流降噪方法,通过北方苍鹰优化算法优化改进变分模态分解（VMD）对零序电流信号分解,引入自适应相关阈值对分解后的分量进行筛选,对噪声分量进行小波阈值法降噪,最后将信号进行重构。通过搭建模型进行仿真实验,所提算法比传统VMD降噪算法信噪比提高了5.52%~35.99%,均方根误差降低了12.78%~30.88%,与小波阈值降噪方法、EEMD-小波阈值降噪方法、CEEMDAN-小波阈值降噪方法相比,也都有明显的优势,并且在标准测试信号Heavy Sine信号和Bumps信号中进行实验验证了算法的适用性。     

基于改进的小波阈值去噪和二级判断模型的说话人识别

针对目前说话人识别系统中噪声使得识别率严重下降的问题,在特征提取前用小波阈值去噪方法对带噪语音进行去噪处理.对于小波阈值函数以及阈值的选取进行研究,提出一种改进的阈值函数,小波阈值中的噪音方差估计采用基于实际噪音方差估计的谱熵法,将改进的小波阈值去噪结合一种二级判断模型提高噪声环境下的说话人识别率.在不同信噪比条件下进行试验,改进的小波阈值去噪法优于传统小波阈值去噪方法,改进后的阈值函数与二级判断模型相结合的识别率比原始语音DTW模型提高了7.9%,比原始语音GMM提高了4.6%,对于短时语音有较好的识别率.     

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。     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点，提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换，根据变换后各帧的特点．采用不同的方法分别进行消噪；对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换，在小波域中采用自适应阈值进行消噪；对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好。     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点,提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换,根据变换后各帧的特点,采用不同的方法分别进行消噪：对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换,在小波域中采用自适应阈值进行消噪;对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好     

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...