SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

MATLAB二维小波图像消噪

本文将应用MATLAB小波工具箱中的二维小波分析函数采用强制、默认阈值、独立阈值三种方法对含噪声的图像进行消噪处理，并以一RGB图像的消噪为例，对三种方法消噪后的结果进行最小二乘估计。     

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.     

基于多尺度分析的血管内超声图像去噪和增强

提出基于二进小波变换的血管内超声图像血液斑点噪声抑制和对比度增强算法.血液红细胞散射引起的斑点噪声属于乘性噪声,在对数域进行二进小波变换后,结合软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行萎缩处理,并提出了一种局部阈值估计方法.同时采用了基于多尺度边缘表示的,利用小波系数极值拉伸和Hermite多项式插值实现的快速增强算法.实验结果表明,与现有单独进行去噪处理的方法相比,该方法在抑制血液斑点噪声的同时增强了图像对比度,具有更好的实用性.     

非均匀噪声分布心电信号的奇异值小波消噪法

针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法.该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行小波阈值消噪,重构消噪后分量,得到消噪后的心电信号.研究结果表明:本方法有效地克服了因噪声分布不均匀而造成的小波阈值选择矛盾的缺点,有效地消除了大噪声区域的噪声,又完好保存小噪声区域的心电特征信息,且消噪后的信号与无噪信号之间的欧氏距离最小.     

图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法

用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比.     

一种应用混合先验对医学超声波图像斑点噪声减少的方法

斑点噪声是超声波图像中的固有噪声,文中提出几种多尺度非线性阈值用于抑制斑点噪声.首先将图像进行对数转换,真实图像经对数变换后的小波系数被模拟为空噪部分和噪声图像之和.假定空噪部分有一些局部混合分布,并且噪声是高斯噪声或瑞利噪声.我们采用最小均方误差和平均最大后验估计来减少噪声,应用高斯和拉普拉斯混合分布来表征空噪声图像的小波系数,应用期望最大化算法和局部信息来估计混合分布的参数.仿真结果表明本文提出的方法能够在有效去除斑点噪声的同时很好的保留图像细节.     

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。     

基于小波包分析的能量阈值消噪

白噪声的方差和幅值随着小波尺度的增加而减小,而信号的方差和幅值与小波变换无关.按照信号能量的观点,提出一种基于小波包分析对图像的高频系数和低频系数同时进行能量阈值处理的消噪方法.同小波分析相比较,该方法可以有效地消除白噪声的干扰,计算简单且有较好的消噪效果.     

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Matlab的小波消噪技术仿真与实现

信号处理技术中有一项重要的技术就是信号噪声的消除,利用小波对噪声信号进行分解,通过消噪阈值对小波系数进行处理、重构后得出小波消噪后的信号。在计算机上利用Matlab软件上进行仿真测试,结果表明,选取不同的小波可以得到不同的消噪信号结果,通过阈值的调整能得到较好的消噪结果。     

Haar小波的离散化消噪方法及其应用

介绍一种Haar小波离散化消噪方法,并应用该方法进行信号和图像消噪处理.首先将信号或图像用该方法实现计算机的离散化抽样取点,然后结合小波阈值方对含噪信号或图像用Haar小波作消噪处理,并进行离散平滑,实现连续小波离散化处理.该方法对信号和图像的消噪处理的效果好,具有广泛应用的价值.     

基于双阈值小波变换在雷达测试数据处理中的应用

针对雷达测试数据中存在大量噪声和野值的问题,分析了雷达测试数据噪声、野值产生的原因及其在小波域上的特性,根据此特性提出基于显著检验水平的准则野值判别方法和小波阈值消噪的新双阈值函数.利用此双阈值对数据小波变换细节分量进行处理,然后重建原数据,从而达到消噪、去野值的目的.与小波默认阈值消噪相比,此方法对野值的剔除效果显著,消噪后的信噪比有较大提高.     

一种新的基于小波变换的图像消噪方法

一种新的基于小波变换的图像消噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行消噪前，先对图像进行小波级数分解，对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大；然后对图像采取局部阈值消噪法进行消噪；最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构．仿真实验证明这种方法比一般的诸如中值滤波和维纳滤波等图像消噪方法有很大的改进，特别是图像均方差(MSE)有很大的降低，而图像的信噪比也有较为明显的提高。     

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Matlab的小波包μ律绝对值阈值消噪算法的研究

为了消除夹杂在doppler信号中的噪声,在小波包领域中分析了传统的软、硬阈值消噪方法后,提出了一种能对doppler信号进行有效消噪的新方法,即小波包μ律绝对值阈值法。为了验证该方法的有效性, 在Matlab7.0软件中编写相关消噪程序并进行了仿真,证明该方法不仅能解决硬阈值消噪不连续的问题,而且还能解决软阈值法中阈值处理前后小波系数存在恒定偏差的缺陷,在消噪的同时能减少信息损失,因而其消噪效果明显优于传统的软、硬阈值法。     

基于小波变换的图像混合去噪算法

提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法,实现了图像去噪。该方法在去噪之前,先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数,保留这些位置的小波系数,其不受阈值去噪影响,对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪,去除高斯噪声。然后对图像进行中值滤波,去除椒盐噪声。该算法的实验结果表明,不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声,而且能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于传统的图像去噪方法。     

基于复对称Daubechies小波分析的SAR图像去噪

在分析了SAR图像斑点噪声模型的基础上，利用具有对称性、正交性和紧支撑的复对称Daubechies小波，对SAR图像进行了分解。将图像分解后的高频部分的振幅进行软阈值去噪，并将试验结果与实数小波去噪结果相比较。结果表明该方法既能有效地去除噪声，又能保持图像的大量原始信息。     

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.     

基于小波阈值的图像信号去噪方法研究

主要对基于小波阈值的图像信号去噪方法展开研究。首先阐述小波分析进行信号分解及重构的算法原理,在此基础上总述了小波阈值进行图像信号去噪的算法原理及流程。最后对去噪效果进行了仿真分析,并将信号去噪结果与均值滤波、中值滤波等经典去噪方法进行比较。仿真结果表明,基于小波阈值的图像信号去噪方法能有效去除一维及图像信号中的噪声,输出信号的信噪比性能较传统滤波去噪方法性能更佳。