迭代去噪收缩阈值算法重构压缩全息

为了解决全息图像数据在传输过程中占用大量内存并在一定程度上增加设计成本的问题,在数字全息成像技术中,应用压缩感知理论,提出了一种基于迭代去噪收缩阈值算法(IDNST)的数字全息重构方法.IDNST算法引入了去噪迭代因子和正则化收缩因子,利用前2次迭代的值、不断更新的迭代参数以及不断收缩的正则化参数来获得新的迭代值,加快了收敛速度,提高了全息图像的重构精度.仿真结果表明,所提出方法能够高概率地恢复出原始图像.     

非线性扩散与小波变换的混合图像去噪算法

在分析小波变换与非线性扩散之间联系的基础上,针对Haar小波变换阈值收缩去噪的不足,提出了基于非线性扩散与小波变换相结合的复合去噪算法。该算法对图像一次小波变换的3个高频先进行阈值收缩,然后对低频进行非线性扩散预处理,再进行非线性扩散。通过对比分析实验证明本模型在图像去噪中取得较高的峰值信噪比,取得了更好的图像去噪性能。     

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。     

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.     

基于二进小波变换的图像阈值滤波法的性能分析

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值滤波法的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像阈值滤波法。在阈值函数中引入参数,通过调整参数以获得最佳的小波系数的阈值估计,使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间。为分析此方法的去噪性能,对同一图像在叠加不同水平的Gaussian噪声的情况进行了去噪实验,仿真实验结果发现基于二进小波变换的图像阈值滤波法不但有效抑制了图像边缘附近的Gibbs现象,而且使去噪后图像的峰值信噪比在不同噪声水平下都有很大程度地改善,在不同噪声水平间有很小幅度的波动,这表明基于二进小波变换的图像阈值滤波法的去噪性能具有很强的稳定性。     

基于小波熵的矿用齿轮箱振动信号相关去噪法

 利用真实信号小波系数相邻层间相关性强的特性,将基于小波熵的相关去噪法应用于矿用齿轮箱振动信号的处理,进行有用系数和噪声系数的划分,并对有用的小波系数进行重构,恢复原有真实信号,去噪过程中采用小波熵自适应设定阈值。为比较小波自适应相关去噪和硬阈值与传统相关性去噪的性能,分别对仿真信号和齿轮箱实测振动信号进行去噪处理,通过3种去噪方法的重构波形对比和信噪比与标准差的定量评价,以及实测信号的功率谱分析,表明小波熵相关去噪法有效提高了矿用齿轮箱振动信号的可信度。     

基于小波收缩的神经网络图像“去噪”算法研究

提出一种基于小波收缩的神经网络图像“去噪”的新方法。此算法引入了一种新的小波收缩函数（3次样条曲线）对小波系数进行处理。由于此算法中的小波收缩函数具有较好的光滑特性,它克服了小波收缩中硬阈值和软阈值方法所带来的缺点,并且神经网络模型实现此算法。实验表明：此算法比用传统的硬阈值和软阈值方法图像“去噪”有更好的峰值信噪比且具有比传统算法更好的学习特性。     

小波熵阈值的心电信号去噪及R波检测算法

针对心电信号去噪问题,首先利用小波变换分解心电信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和小波阈值相结合确定各层高频小波系数阈值门限。用阈值门限以及折中指数自适应阈值函数处理带噪的心电信号,并用bior3.7小波对去噪后的心电信号进行R波峰值定位,最后与原信号R波峰值位置对比。用本方法先对MIT/BIH心率失常心电数据库中117号心电信号去噪,之后与无偏风险阈值、固定阈值、启发式阈值和极大极小阈值去噪算法的性能比较。比较结果表明:当输入信噪比为9.724 7 dB时,小波熵阈值去噪法得到信号的输出信噪比为17.294 1 dB,其输入输出信噪比曲线明显高于其他4种传统阈值去噪法的输入输出信噪比曲线,且其R波检测结果更加精确。     

二维Otsu拟合线阈值图像分割方法

针对已有二维Otsu线阈值法分割方法存在的因误分类而导致的分割质量下降、抗噪性能不足的问题.结合二维Ot-su折线阈值算法和曲线拟合方法,提出了二维Otsu拟合线阈值图像分割方法.本文方法是在二维Otsu折线阈值法基础上进行改进.先对二维直方图中边界信息或噪声所属区域的像素点迭代分割,并设定迭代停止条件,以获得多个阈值点,然后引入曲线拟合的方法,将多个阈值点拟合成线阈值,最后以此线阈值作为分割标准实现分割.实验结果表明:利用本文方法对边缘丰富的图像分割具有较好的分割效果,抗噪能力和自适应能力更强,普适性更高.     

改进的小波变换阈值去噪方法

针对Donoho的阈值去噪方法有时去噪效果不能令人满意的问题,提出了一种二次小波变换阈值去噪的方法--对小波变换各个尺度上的小波系数都进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数,再由重构的小波系数重构原信号,此时原信号中已去除大部分随机噪声,此后再对重构后的原信号进行小波域阈值去噪.仿真结果表明:该方法具有良好的去噪效果,而且对信号的主要细节保留较好.