基于直方图修正的小波自适应阈值大米垩白分割

在大米垩白分割过程中,由于噪声等影响,图像原始直方图呈明显的锯齿状变化.在阅值选择定位过程中,会产生大量虚假阈值点,影响阈值点的自适应准确选取.通过直方图修正,实现直方图的平滑处理,消除大量虚假阈值点,保证意义阈值点的位置与值不变,达到阈值选取过程中抗噪声的目的.并利用小波变换实现阈值点的自适应多分辨率定位.实验表明通过直方图修正和小波自适应定位多阈值可实现大米垩白区域的有效分割.     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

一种基于二维直方图的图像分割改进算法

针对基于二维直方图阈值斜分分割算法中斜分区域不定的问题,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,仅通过两条平行线将直方图分成内点区和噪声点区,然后根据图像自身的直方图自适应地确定斜分区域宽度,通过坐标变换,使得待处罂区域减少为原来的3％左右,大大减少了无用计算量,提高了运算速度,并且不影响分割精度。经过和其他算法比较表明,该算法有明显的优越性,可以运用于基于二维直方图的阁值分割中。     

一种基于小波变换的多阈值分割算法的研究

本文研究了基于小波变换的多阈值图像分割算法。通过小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数,然后利用小波多分辨率分解,将直方图曲线进行平滑去噪,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,最后采用从粗到细的过程分割图像。算法证明合理。     

基于梯度直方图的图像自适应滤波去噪

为了解决自适应滤波器在图像去噪中因需要噪声检测以及人工设置阈值，从而影响去噪效果的问题，提出基于梯度直方图的自适应滤波方法。首先，对噪声图像均值滤波后的初始去噪图进行计算，得到梯度直方图。然后，通过对梯度直方图曲线形状进行分析，计算出分割性最优的点作为阈值。最后，用计算得到的阈值与图像信息的局部变化率相结合，建立尺度自适应调节的滤波模板，对噪声图像进行滤波去噪。实验结果表明，本文算法针对不同噪声类型和不同强度的含噪图像去噪效果均有提升，并且可与其他算法相融合，对自适应类算法的改进具有普适性价值。     

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.     

基于OTSU算法的垩白米检测方法研究

提出了一种基于OTSU的垩白米检测算法,并与基于固定阈值的检测算法进行了试验对比分析.OTSU算法具有自适应选择最佳分割阈值的特点,且可以实现多阈值自适应分割,分割效果比较理想.试验结果表明,该算法可以有效的提高垩白米的识别准确率,而且识别效果好于基于固定阈值的检测算法.     

基于多小波变换的图像去噪改进算法

在介绍多小波理论的基础上,提出一种基于多小波的自适应图像去噪算法,该方法根据多小波系数在不同子带、不同方向上的特性自适应选取不同的最佳阈值,然后再与图像的分解尺度函数因子结合起来。实验表明,与单小波和其它使用不同预处理过程的传统多小波去噪方法相比,该方法有效地去除了白噪声,进一步提高了图像的峰值信噪比（PSNR）和最小均方误差（MSE）。     

小波基下的多分辨率SURE阈值信号估计

根据小波阈值估计理论，通过最小化风险的估计，可计算自适应于数据的阈值，提高估计的信噪比。分析了噪声和信号在小波分解下的特性，提出了小波基下自适应于每一尺度的多分辨率SURE阈值算法，并采用该算法对被噪声污染的信号进行了估计，阈值T选取统一阈值，噪声的标准差由中位公式求出。仿真结果表明，与传统的小波阈值法相比，该算法明显地提高了估计的SNR。     

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.     

融合视觉模型和最大熵的阈值分割算法

针对传统二维最大熵阈值分割算法关于二维直方图的区域划分中存在的缺点(即图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点)以及搜索最佳阈值向量的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了一种二维直方图的新的区域划分方法,同时还提出了基于视觉模型的二维最大熵阈值分割算法,提出的阈值分割算法降低了计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出算法的分割效果更好。     

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.     

基于自适应阈值的循环增长地面点云分割算法

在坡度、路面起伏不平的场景中,针对单一阈值敏感性不足,多阈值简单组合存在冗余计算,且影响分割精度和鲁棒性的问题,本文提出了一种基于阈值自适应选取的点云分割方法。该方法在栅格分割中引入循环增长判断,以兼顾局部特征与全局特征,设计了一种触发式双特征判断机制,并通过拟合地面波动幅度自适应确定分割的高度阈值提高算法的分割效率和分割精度。最后基于开源数据集进行了仿真测试,验证了本文所提算法在地面点云分割中的精确性和时效性。     

基于颜色特征的智能焊点定位算法

针对现有自动光学检测系统焊点定位自动化程度低的问题,提出了一种基于颜色特征的智能焊点定位算法.对样本焊点区域的灰度直方图进行统计分析,获得焊点分割的初始颜色阈值,并以最小像素损失为目标对阈值进行修正,得到最优分割阈值,实现了焊点颜色的自动抽取;定位过程中,使用阈值对焊点图像进行二值化,并使用优化后的面积最大法来搜索焊点位置,实现了焊点的快速定位.实验结果表明:文中算法对焊点图像的分割效果理想,定位误差小,定位速度可以满足实际应用的要求.     

基于小波变换的弱小目标检测

研究了天空、海面或野外地面背景下运动弱小目标的检测,对图像进行了小波分析,使用小波反变换将背景中低频分量和杂散噪声去除,并采用自适应阈值处理,用最大非零像素数分割方法进行分割,最后经过插值、填充得出检测结果.实验结果表明,该方法能有效地检测和定位弱小目标,并具有较强的抗噪声性.     

基于改进遗传算法的FISH基因模糊自适应提取

为了快速准确地提取荧光原位杂交（FISH）图像中的荧光染色基因,提高临床医学上诊断病变的效率,针对FISH图像固有的模糊特征,提出了一种基于改进遗传算法的多维多阈值模糊自适应提取算法.首先根据灰度直方图的分布特性,提出相应的自适应窗宽选取算法,确定阈值搜索的范围;然后通过设计的模糊隶属度函数,将图像分割成若干不同的区域;最后采用最大模糊熵准则,并借助优化后的自适应遗传算法,寻找确保基因目标最大信息量的分割阈值.将分割结果与其他几种常用分割算法进行比较,并采用分类概率的数学测量方法定量分析,结果表明：在标准噪声干扰下,该算法的错误划分概率仅为0.042 1,可以更加准确和高效地对荧光基因进行提取.     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

小波图像去噪的一种小波改进算法

小波阈值去噪算法是去除图像信号中白噪声的有效算法.其中阈值选取关系到图像重建的精确度.软硬阈值函数能够有效地去除噪声,却不能很好地保留细节信息.在传统软硬阈值函数的基础之上提出了一种自适应的阈值函数,能根据分解层次的不同而自动地调节阈值.根据仿真结果,证明该算法进一步继承了硬软阈值函数的优点,改善了其缺点,而且能够较好去掉噪声并且保留图像的细节.     

一种用于复小波变换的有效系数阈值

构造了用于抑制局部放电信号中白噪声的复小波，并分析了现有几种小波阈值的不足，根据局部放电的小波变换系数具有模极大值的特点，提出了有效小波系数阈值法．用有效小波系数阈值法对4种模拟局部放电信号和实验室实测局部放电信号进行去噪研究，并与史坦的无偏似然估计阈值法和极大极小原理选择阈值法进行了比较，结果表明有效小波系数阈值法具有自适应功能，抑制白噪声比较彻底。提取的局部放电信号失真较小．     

基于极坐标系下二维直方图的图像分割算法

基于二维直方图的图像分割算法存在明显误分,且利用二维Renyi熵求解最佳阈值计算量过大.为解决这些问题,提出基于极坐标系下二维直方图的图像分割算法.首先,将图像各像素点表示在极坐标系中,根据各点的极角区分噪声点和非噪声点;然后对噪声点进行平滑处理,处理之后图像各像素点都集中在极坐标系中极角为45°的极径附近.由于滤噪后各像素点的极角差别很小,所以仅利用各点的极径信息即可进行分割阈值的选取,由此将二维问题转化为一维问题,以减少计算量.实验结果表明,该算法分割效果良好,尤其适用于受噪声污染较严重的图片,而且与传统二维算法及其改进算法相比,运行速度有很大提高.