一种小波阈值的图像去噪的新方法

基于小波变换的图像去噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行去噪前,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去噪法进行去噪;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。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法.采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理.采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数.仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法.     

针对医学图像的小波阈值去噪方法

为了改善小波阈值去噪算法中硬阈值和软阈值存在的不足,提出一种新的小波阈值去噪方法.该算法在进行小波阈值去噪前,先将图像分割成背景平坦区域和细节区域两部分,然后分别进行小波阈值去噪,最后融合两图像从而获得去噪图像.在分别进行小波阈值去噪时,利用迭代法进行阈值选择,采用"软、硬阈值折中"阈值函数.根据对医学图像去噪的仿真实验结果表明,该算法在去噪效果上均优于传统的软硬阈值方法.     

一种改进的小波域图像去噪法

在小波阈值去噪方法的基础上,提出一种块匹配及小波变换技术相结合的图像去噪法,首先估算含噪图像的噪声方差,然后对图像进行分块匹配,构造各相似块的三维数据组,对其进行3D小波变换,再以噪声方差迭代形式,获得最佳软硬阈值对高低频系数分别做去噪处理,最后对低频DC系数做细节锐化运算。仿真结果表明,本算法既能有效地减轻图像中噪声,又具有较好的形状和细节保持能力,在图像的信噪比和主观视觉上都优于传统的软阈值、硬阈值、中、均值滤波去噪法。     

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。     

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。     

基于多元BKF模型的双树复小波图像去噪

本文提出了一种新的去噪方法。该方法将小波系数的内尺度和外尺度信息植入到多元BKF模型之中,从而充分考虑了内外尺度的相关性,并根据最大后验估计(MAP)准则,估计得到图像去噪的阈值化函数,最终,通过逆变换阈值化后小波系数得到去噪后的图像。同时该方法还利用双树复小波变换对图像进行分解和重构,克服了一般离散小波变换缺乏平移不变性和方向敏感性的弱点。去噪实验结果表明,该算法比传统的几种算法有更好的去噪效果。     

基于边缘检测的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于边缘检测的提升小波图像去噪方法,先用Canny边缘检测方法得出原图像的边缘,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对含噪图像提取边缘图像;对去噪图像高频系数进行阈值处理进行重构变换;图像合并。实验结...     

基于小波变换的最优阈值图像去噪

小波图像去噪方法已广泛应用于图像去噪领域。在图像去噪中关键的一步就是阈值选取，阈值的选择直接决定去噪效果。本研究提出了一种基于小波不同子带选取最优阈值的小波去噪方法，该方法根据小波系数不同的特点选取阈值。实验结果表明，此方法可以有效地降低噪声，较好地保持了图像的细节。     

基于小波多阈值和子带增强的图像去噪

为了在有效降低噪声的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出了一种基于小波多阈值和子带增强的图像去噪方法.该方法对最小尺度小波系数采取软阈值方式,将其他小波系数再分解为近似子带和细节子带,依据误差度增强近似子带像素块,同时引入增强因子调节增强幅度;利用局部方差和混合阈值函数对各子带进行阈值处理,保证了图像达到较好的去噪效果.实验表明,与传统阈值方法相比,该方法不仅提高了去噪图像的峰值信噪比,而且较好地保留图像边缘特征,优于常规的阈值方法.     

基于广义高斯模型的局部自适应遥感图像去噪研究

根据图像各子带系数的相关性,提出一种局部自适应的图像小波系数的统计算法,并应用于遥感图像的去噪研究.首先将图像的小波分解系数视为服从广义高斯分布(GGD)的随机变量模型,然后在小波软阈值去噪的基础上,根据图像小波系数在空间上具有聚集性的特点,提出了一种新的局部自适应的算法,结合最大后验概率(MAP)参数估计,用于恢复带噪图像.该算法用于岷江上游植被和土壤类型典型地区—毛儿盖实验区遥感图像的去噪,效果理想,同其他的图像去噪算法相比,它具有较高的峰值信噪比(PSNR)和更好的视觉效果.     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

利用小波域平滑和边缘保留的图像去噪算法

提出了一种基于小波域低频信号平滑及高频边缘保留的图像去噪方法.由于图像噪声主要集中在小波高频子图部分,且系数较小,常用的阈值去噪法存在阈值选取过大以致连同丢失掉边缘细节信息的缺陷,因此可以对高频子图提取边缘并保留和进行软阈值去噪处理后再融合;低频子图进行自适应维纳平滑滤波,进而得到重构出的去噪图像.实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好的保留了原有的边缘细节信息,效果明显.     

信噪局部方差自适应的小波阈值滤波

为了在去除高斯噪声的同时更有效地保持图像的边缘和细节,提出了信噪局部方差自适应的小波滤波方法.根据图像与高斯噪声的小波系数的分布特征,提出了一种信噪局部方差自适应的阈值.同时,鉴于无噪图像的小波系数具有平滑连贯性,提出一种连续的、可微的且无限逼近原小波系数的阈值函数.阈值依据信噪强度对信号系数与噪声系数进行区分,阈值函数依据阈值对小波系数进行量化处理,以去除噪声.实验结果表明,所提出的方法对图像去噪所得的PSNR(peak signal to noise ratio)和SSIM(structural similarity index)值以及图像的视觉效果,相对于现有的小波去噪方法有较大的提升,在彻底去除高斯噪声同时,更有效地保持图像的边缘和细节.     

基于软阈值小波痕迹图像去噪算法及应用

针对痕迹图像的结构特点及传统图像去噪中所存在的问题，提出了一种基于软阈值的小波图像去噪方法．首先将痕迹图像经过小波分解得到一系列不同程度上的子带图像，再根据噪声和图像信号的不同特性，在不同尺度的子带图像上进行软阈值滤波，最后进行小波重构，得到去噪后的图像．实验结果表明，该算法可较好的保留图像信号的边缘特征，改善图像的视觉效果．     

基于脊波变换的自适应阈值图像去噪算法

利用脊波变换的方法，研究了图像去噪问题．设计了一种基于脊波变换的改进图像去噪算法，该算法采用软硬阈值折中函数，针对Normal Shrink阈值提出了改进．仿真实验表明，该算法与小波全局软硬阈值去噪、脊渡全局软硬阈值去噪等算法相比，图像的峰值信噪比值有明显提高，算法对以直线特征为主的图像较为有效．     

一种基于小波变换的图像去噪方法

利用小波系数在相邻尺度上的相关性关系，针对小波系数估计中硬阈值方法和软阈值方法的缺点，通过对双重量收缩函数得到的阈值乘以一个合适系数进行修定的折衷方法，提出了一种新的小波域局部自适应去噪算法。实验结果表明，该方法既可以去除噪声，又可以较好地保留图像的高频细节特征。     

一种新的变分消噪理论和算法研究

文章从梯度下降法解相应的欧拉方程着手,提出一种新的定参图像去噪方法.新方法在选取参数的同时又保证均值和方差估计式,并且得到了解偏微分方程新的初值.这个初值是噪声图像经过小波分解后的原低频系数和设置阈值的高频系数的重构图像.数值仿真结果表明,该方法选取的初值具有更好地去噪效果.     

结合非局部均值滤波的双边滤波图像去噪方法

为了在图像去噪的同时很好地保留细节信息以及边缘信息,本文提出一种结合非局部均值滤波(non-local mean filter,NLMF)的双边滤波(bilateral filter,BF)图像去噪方法。首先利用改进权值函数的NLMF对含噪图像进行预去噪,然后再由得到的图像计算双边滤波的灰度相似性权值并对含噪图像进行最终去噪,同时采用2种快速算法分别实现非局部均值滤波和双边滤波。实验结果表明:与传统非局部均值滤波算法以及双边滤波算法相比,本文方法极大地减少了算法的运算复杂度,具有更好的去噪效果,较少的耗时。因此,本文方法对于图像去噪质量的提升具有一定的实用价值。