二维不可分滤波器级联小波的图像去噪算法

针对目前数字图像处理中的图像多方向信息提取问题,提出了一种利用二维不可分滤波器提取多方向信息的小渡域图像去噪算法.该算法首先设计两个具有方向性的二维不可分滤波嚣,然后通过小波变换简单有效地提取了图像六个方向上的方向信息,最后用带有椭圆型方向窗的小波域局部阈值维纳滤波算法对含噪图像进行去噪.通过仿真实验表明,图像多方向信息的提取简单有效,且去噪效果相比于已有的基于二维可分小波的图像去噪算法有了显著的提高.     

基于小波和脊波的图像联合去噪方法

为了在图像去噪时更好地保持细节特征,提出了联合小波和脊波的阈值去噪方法。在含噪图像小波分解后,对每一尺度下三个高频子带的细节分量进行单层逆变换,得到该尺度下的细节图像。对细节图像进行脊波阈值去噪处理,然后再进行单层小波分解。用所得的高频子带分别代替先前小波分解所得的高频子带。最后对处理后的图像小波系数进行小波逆变换,得到去噪图像。实验表明,在处理具有直线特征的图像时,该方法要优于单纯的小波或脊波阈值方法。     

基于方向小波的差值滤波图像去噪算法

针对利用方向小波的多方向框架分割图像时形成的像素序列长度的不同,提出一种新的基于方向小波的差值滤波图像去噪算法.该算法根据白噪声分布规则,将像素序列分成两组,分别采用不同的阈值萎缩方法,并将所产生的方向子图像进一步的作差值滤波处理,最后对所有子图像进行线性平均.对含不同程度高斯白噪声的图像去噪仿真实验表明,与其他小波阈值去噪方法相比,该算法能更有效的去除噪声和保持图像纹理细节,信噪比提高1～3dB.     

二元收缩方程与复数小波用于SAR影像去噪

二元收缩方程定义了由相邻尺度小波系数的联合概率密度函数,其与噪声模型联立后利用最大后验概率估计可进行图像去噪。在SAR图像斑点噪声服从瑞利分布的假设下,结合双树复数小波变换推导了基于二元收缩方程的SAR图像的简化去噪模型,然后利用局部方差估计和维纳滤波器获得噪声方差与带噪小波系数方差的估计值,并计算出合适阈值对SAR图像进行去噪。实验结果显示,去噪图像的峰值信噪比以及有效视数都较其它算法有大幅提高,且很好地保持了图像的边缘特征。     

基于连续状态小波阈值的各向异性扩散去噪方法

小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。根据二者的去噪特点,提出了一种结合两种方法的混合去噪算法。对噪声图进行小波变换,得到高频子带和低频子带。通过对各高频子带进行归一化,获得一种连续状态量,为了保护边缘对这一连续状态量进行前向-后向扩散。由扩散后的新状态量得到由其决定的权系数,把权系数作用在小波系数上得到去噪后的各高频子带,通过与低频子带的重构得到去噪图像。数值试验结果表明:通过采用本方法对图像去噪,得到了较好的去噪效果,达到了既保护边缘又去除噪声的目的,能获得较高的信噪比。     

基于样本噪声响应法的轮廓波消噪算法

分析了轮廓波消噪的有关性质,提出了适用于轮廓波消噪确定子带阈值收敛因子的样本噪声响应法。该方法根据样本噪声(标准高斯白噪声或者特定冲激信号)作用在每个子带上的统计特性,得到每个子带的收敛因子,使用该收敛因子对3σ(或4σ)准则进行修正来确定不同尺度不同方向子带的硬阈值门限。图像消噪实验结果表明:无论在峰值信噪比方面还是在视觉效果方面,本方法均可以取得比较满意的消噪效果;对于尺度较大的图像,可以极大地加快消噪速度并减小内存需求;硬阈值消噪之后使用自适应维纳滤波,峰值信噪比会有一定程度的提高。     

基于多小波分布熵的图像检索

为了提高小波直方图的检索性能,提出基于多小波信息分布熵的图像检索算法。对检索图像进行多小波分解,并用滤波器对各个子图进行非线性滤波,计算多小波各子带的能量熵;对各子图的小波能量矩阵进行0/1量化,然后以各子带相同方向子图计算多小波分布熵;针对特征向量进行高斯归一化,利用欧氏距离计算不同图像间的纹理相似度。基于内容的图像检索试验表明,该方法的检索精度比快速小波直方图方法提高了9.7%。     

基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪

提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。     

基于高斯混合模型图像局部自适应去噪算法

针对传统阈值小波去噪方法未考虑小波域尺度内和尺度间系数相关性的问题,采用基于小波域统计模型的新型去噪方法,图像小波域的先验统计模型采用高斯混合尺度模型。在计算信号的协方差矩阵时,对图像分块并用椭圆窗滑动求局部协方差矩阵,以达到局部自适应的去噪目的。实验表明,该方法与在子带内求协方差矩阵的方法相比,去噪效果有所提高。     

基于小波域马尔可夫先验模型的图像去噪方法

提出了一种基于各向异性马尔可夫随机场(Markovrandomfield,MRF)先验概率模型的图像去噪方法。该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性,将小波系数的分布特征建模为一种各向异性MRF先验概率模型。通过在贝叶斯框架中采用这种先验概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节。     

定阈值Wiener滤波在子波域图像去噪中的应用

针对图像处理中的去噪问题,分析了Wiener滤波中的统计误差,提出了定阈值Wiener滤波算法,通过定阈值对图像作预处理,提高了滤波器去噪性能。分别用标准Wiener滤波法、逆滤波法及定阈值Wiener滤波法对退化图像进行处理的结果表明,在进行图像恢复时,标准Wiener滤波效果比逆滤波好,定阈值Wiener滤波则优于标准Wiener滤波和逆滤波。与标准Wiener滤波相比,逆滤波降低了峰值信噪比,而定阈值Wiener滤波则提高了峰值信噪比。信噪比增大,表明定阈值Wiener滤波法对噪声的抑制能力增强。     

小波域上的图像降噪Wiener滤波器设计

小波阈值降噪技术利用小波变换表示信号的稀疏性质,使用对角形式的阈值滤波器达到信号降噪的目的,这个方法在很多信号空间上是近似最优的。但是对于任意信号,在MSE意义上最优的信号估计是Wiener滤波器。提出了一种小波域上的经验Wiener滤波器的设计方法,并应用于图像降噪。实验结果表明,此方法比一般小波阈值降噪法取得的效果要好得多。     

一种新的SAR图像斑点噪声自适应抑制方法

在合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像斑点噪声抑制处理中,为有效保护图像细节,提出欧拉弹性能量各向异性扩散去噪模型。该模型将各向异性扩散模型转化为最小能量变分模型,结合欧拉弹性能量模型的边界保护和增强能力,在抑制噪声的同时能更有效地保护和增强细节信息。同时为了提高计算效率,提出自适应变步长去噪算法。仿真和真实SAR图像的实验结果表明,该算法不仅在抑制噪声的同时能够很好地保护图像细节,而且有效减少了计算时间、提高了效率。     

小波域模极大值的激光信号滤波方法研究

针对用传统滤波方法滤除激光陀螺随机噪声性能低的缺点,提出了一种基于波域的模极大值滤波方法。该算法利用小波变换模极大值滤波方法对激光陀螺零漂数据进行处理,获取模极大值点,通过交替投影算法重构信号,并采用Allan方差法对波效果进行定量分析。通过实验验证了该方法滤波效果优于基于时间序列模型的卡尔曼滤波方法,能有效减小随机误差,提高测量精度。     

基于提升静态小波变换的自适应消噪方法

基于离散小波变换的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的方法.但DWT不具有平移不变性,若不用相同的小波对滤波后的信号进行重构,则会带来较大的重构误差.针对这一现象,提出了基于提升静态小波变换的自适应消噪方法,它首先根据DWT的提升方法,得到SWT的提升和对偶提升实现方法,然后通过SWT的提升方法将信号分解为多个子带,利用引入更多动量因子的权系数的迭代公式进行自适应匹配.并对匹配结果二次自适应,得到拟合的原信号.仿真结果表明,该方法可在计算量增加不大的前提下,进一步改善系统的滤波性能.     

小波变换在弹射加速度滤波中的应用

小波分析作为一种崭新的信号处理方法,在工程界受到了越来越广泛的重视,已成功应用于信号分析、图像处理及非线性科学等方面。小波变换是去噪的有力工具,能将由各种不同频率成分组成的混合信号分解到不同的频率段上,有效地用于滤波和信噪分离。本文基于小波分解与重构理论,分别对航空弹射加速度信号滤波,与传统的消噪法进行了比较。结果表明小波去噪法用较少的数据就能很好地完成滤波功能,并且滤波的效果优于传统的方法。     

基于小波窗口的模极大值去噪算法

在相关去噪和模极大值去噪的基础上,提出了一种基于小波窗口相关的模极大值去噪算法.即先用小波窗口相关法时最大尺度的小波系数进行预处理,再用模极大值法去除各层系数的噪声.该算法不仅克服了通常相关去噪算法中小渡系数对偏移敏感的缺点,避免了阙值选择受噪声影响的问题,同时,它也解决了模极大值算法中由于小尺度上噪声影响较大而造成的对信号小波系数定位不准的问题,减少了模极大值法的累积误差.仿真实验验证了新方法的有效性,特别是信噪比较低时,该方法的效果尤为显著.     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

基于自适应分数阶微积分的图像去噪与增强算法

针对传统的图像去噪算法容易忽视图像纹理细节的问题,首先提出一种全局自适应分数阶积分去噪算法。该算法可以在去除图像噪声的同时,对图像的纹理进行一定的保留。其次在全局自适应分数阶算法的基础上,针对一类低强度椒盐噪声提出另一种基于小概率策略的自适应分数阶微积分图像去噪与增强算法,该算法将图像中噪声点的出现视为小概率事件并进行分割,然后再采用自适应分数阶积分对噪声点进行处理的同时,采用自适应分数阶微分对图像的纹理进行增强和保留。实验结果表明,两种方法都可以达到较好的去噪效果,其中基于小概率策略的自适应分数阶算法在去噪的同时更具有增强图像的边缘的效果。