基于第二代小波变换的图像除噪

讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程,并将第二代小波变换引入到图像信号除噪处理中.提升方案采用的是Deslauriers-Dubuc(4,2)小波,分别对含噪的图像信号进行三级可逆提升变换,对每一级上的细节信号按软阈值法进行处理,削减小波系数中的噪声部分,从而实现了信号去噪.结果表明,去除高斯白噪声的效果令人满意,提升方法设计灵活、计算简单.     

用于管道漏磁数据的小波域自适应及小波系数去噪算法

基于漏磁检测是油气管道在线检测中应用最广泛的无损检测技术,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)和系统噪声的新算法.首先利用将小波变换和自适应滤波技术相结合而提出的新型小波域自适应滤波方法去除漏磁数据中的SPN,然后再利用小波系数去噪方法去除小波域自适应SPN消除系统输出漏磁数据中的系统噪声.实测漏磁数据所得结果表明,该算法具有良好的去噪效果,极大地提高了漏磁数据中缺陷信号的可检测性.     

基于第二代小波的增强边缘的图像去噪

传统的一些去噪技术往往是以牺牲图像的边缘和细节为代价的.为了去掉图像的噪声,同时又能够很好地保留图像的边缘和纹理细节,在介绍第二代小波变换的原理的基础上,提出使用边缘检测的方法检测出图像的边缘和纹理细节,将它和该图像进行融合,用第二代小波对含噪图像进行分解,对图像高频进行自适应去噪.由于图像在去噪前融合了边缘信息,因此边缘和细节部分得到了增强.仿真结果表明:该去噪方法优于传统小波阈值去噪方法.     

基于曲波变换的地震信号去噪方法

根据curvelet变换的性质和阈值去噪原理,提出一种地震信号自适应阈值去噪方法.首先对地震信号进行curvelet变换,利用地震信号的curvelet,变换系数在小同分解层的特点,通过计算curvelet系数统计量的方法来确定自适应阈值,然后采用软阈值折衷方法埘curvelet系数进行处理,最后通过curvelet逆变换得到去噪的地震信号.试验结果表明,该方法在去除噪声的同时能更好地保留信号的细节,其去噪效果要优于传统的小波去噪方法.     

基于小波变换的微震阈值去噪方法

矿山微震信号是微震分析以及定位的重要基础,但是微震信号常含有大量随机噪声,这些噪声会严重地影响微震信号的分析与处理.在全局阈值的基础上,对阈值函数进行了改进,提出了一种基于小波变换的迭代阈值方法.采用Symlet8作为小波基函数对微震信号进行5层分解,利用全局阈值与迭代阈值分别对微震信号进行去噪处理,对比去噪后信号的波形、差剖面、频谱、信噪比和均方差.结果表明:迭代阈值去噪后的信噪比更高,均方差更小,去噪后的信号更接近原始信号,可以将有用信号与噪声进行有效地分离.     

基于小波阈值方法的电能质量扰动去噪分析

在小波变换的基础上。分析了硬阈值和软阈值去噪方法的不足。提出了一种新的基于小渡分解和小波重构的阈值去噪方法——软硬阈值折衷方法。谊方法将小波系数经过软硬阈值折衷法处理后。可以改善小波系数在阈值处的连续性，使重构信号不会振荡，又使变换后的重构信号与实际信号误差最小。通过仿真验证，该算法可以获得很好的去噪效果，消除扰动检测中的噪声影响，从而为噪声环境中电能质量扰动的检测和定位提供了良好的依据。     

改进的冗余第二代小波包及其故障诊断应用

针对冗余第二代小波包分解存在频带错位与误差积累缺陷,分析了其产生的原因,研究了相应的消除算法,并将频带错位与误差积累消除算法融合,提出了一种改进的冗余第二代小波包变换.该变换既避免了冗余第二代小波包变换中存在的频带错位缺陷,又消除了误差积累缺陷,非常适合于机械故障信号的预处理,并成功应用于直升机齿轮箱故障诊断中.应用结果表明:相比于冗余第二代小波包变换与第二代小波包变换,改进的冗余第二代小波包能实现对信号无频带错位、无误差积累、无频率折叠地分解,能更准确有效地提取隐藏在强噪声和其他强干扰背景下故障特征信息.     

基于S变换与奇异值分解的局部放电信号去噪方法

根据白噪声在S变换域服从2分布且平均功率谱与频率成正比的特点,提出了基于S变换与奇异值分解(SVD)的局部放电(PD)信号去噪方法。首先对带噪PD信号进行S变换,得到时频矩阵;接着利用SVD与奇异值差分谱理论,确定PD信号发生的时间与个数,得到白噪声区域;然后通过构造与频率成正比的线性方程,采用硬阈值法对时频矩阵进行处理,完成PD信号的第一次去噪;最后利用SVD对PD信号进行第二次去噪。仿真和实测信号的分析结果表明,文中方法的去噪效果优于小波阈值法,且该方法更简便快捷。     

基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪中的应用

针对探地雷达采集的为非平稳信号且存在尖峰或突变状的特点,为了除去信号中的噪声,引入了基于提升算法的小波变换去噪方法.考虑到传统软硬阈值函数去噪方法存在的不足提出了改进的新阈值函数.通过对探地雷达二维正演仿真模型的去噪效果分析,综合计算时间和去噪效果考量,基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪方面具有一定的应用价值.     

改进的小波阈值消噪法应用于脉冲星弱信号处理

利用小波变换去除噪声的基本原理和方法及消色散方法对毫秒脉冲星极弱信号进行了提取,并对噪声进行了最佳阈值选取实验研究,实现了脉冲星弱信号消色散积累后的检测和抑噪.并研究了阈值函数的几种改进方案,进而对PSR 0437-4715信号用不同方法去噪后的结果进行了分析比较,认为采用改进的阈值函数对脉冲星信号处理较采用传统的软、硬阈值函数处理具有优越性.研究结果表明改进的小波阈值消噪方法是一种提高信噪比、展示噪声和突变信号的优越方法.     

多媒体资源库中图像去噪处理技术研究

针对多媒体资源库中图像斑点噪声产生的原因,本文提出一种新的斑点噪声抑制算法:将小波提升方案与Directionlet变换相结合,利用改进的小波软阈值算法对图像变换域进行局部去噪。仿真实验表明,该算法能够有效去除斑点噪声,较完整地保持图像中的边缘和理纹细节信息,取得了良好的视觉效果。     

De-noising stochastic noise in FOG based on second-generation DB4 wavelet and SURE-threshold

An effective de-noising method for fiber optic gyroscopes (FOGs) is proposed. This method is based on second-generation Daubechies D4 (DB4) wavelet transform (WT) and level-dependent threshold estimator called Stein’s unbiased risk estimator (SURE). The whole approach consists of three critical parts: wavelet decomposition module, parameters estimation module and SURE de-noising module. First, DB4 wavelet is selected as lifting base of the second-generation wavelet in the decomposition module. Second, in the parameters estimation module, maximum likelihood estimation (MLE) is used for stochastic noise parameters estimation. Third, combined with soft threshold de-noising technique, the SURE de-noising module is designed. For comparison, both the traditional universal threshold wavelet and the second-generation Harr wavelet method are also investigated. The experiment results show that the computation cost is 40% less than that of the traditional wavelet method. The standard deviation of de-noised FOG signal is 0.012 and the three noise terms such as angle random walk, bias instability and quantization noise are reduced to 0.007 2° /ℴh, 0.004 1° / h, and 0.008 1°, respectively.     

基于小波域的软阈值噪声图像增强

针对噪声图像增强提出基于小波域的软阈值算法，基于信号和噪声在小波变换现具有不同的传播特性，图像经二维小波变换后得不同尺度的子带图像，在不同尺度的子带图像以软阈值算法进行增强，最后进行小波重构得到增强图像，实验表明，与传统算法相比本文算法在细节增强和噪声抑制上取得较好效果。     

基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波

为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.     

基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究

由于二进小波变换的小波基函数存在着一定的冗余,基于二进小波变换的去噪效果要好于离散小波变换的信号去噪·噪声阈值的准确估计和阈值函数的选择对去噪精度有着显著的影响·在分析高斯噪声的二进小波变换特性基础上,提出了一种改进的二进小波变换去噪方法·采用一种新的阈值函数,克服了Donoho软阈值方法中估计小波系数与分解小波系数存在恒定偏差的缺陷·仿真结果表明,改进的二进小波去噪方法不仅可以有效地抑制信号奇异点处的pseudo-Gibbs现象,而且消噪精度高于传统的软硬阈值方法·     

井下视频图像的小波消噪加强方法

目的为了解决矿山井下由于光源不足,视频监视画面粗糙、模糊、层次不分明以及图像信号在传输过程中易受井下恶劣通信环境干扰,质量下降的问题。方法应用小波理论对井下视频图像进行消噪处理和加强轮廓处理,讨论小波分解高频系数阈值的选取和量化问题。结果实验数据表明,频域变换和消噪处理结合使用,可使井下视频图像质量得到改善。结论井下视频图像的小波消噪加强方法是一种切实可行的方法。     

基于形态学和提升小波的心电信号去噪方法研究

心电信号是一种典型的微弱信号,含有大量噪声,还具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统小波计算量大,很难同时将心电信号中高频和低频噪声去除的问题,提出一种结合形态学与提升小波阈值去噪的算法,通过形态学滤波器去除信号的低频噪声,提升小波阈值去噪法去除信号中的高频噪声.经过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行仿真,结果表明,结合形态学算法与提升小波去噪算法的去噪方法,能同时有效去除信号中的低频和高频噪声,提高了心电信号的质量.     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.