一族分段n次小波阈值参数滤波器函数

采用非线性滤波方法处理图像去噪问题时,阈值参数的选取和滤波器函数的使用对去噪图像的效果影响极大。有鉴于此,文中构造了可用于非线性滤波算法的一族分段n次小波阈值参数滤波器函数,证明了求解去噪问题必须使得泛函取最小值,而小波逼近是该泛函的近似最小值,可以用来替代Donoho的软阈值滤波器,而且次数n越大,逼近效果越好：同时证明了该n次滤波器的极限是一理想低通滤波器。     

多小波图像编码中前置滤波器的设计

本文研究多小波图像编码中前置滤波器的设计,多小波变换涉及矢量滤波,普通的信号（即标量信号）要通过一个前置滤波器转化为矢量信号,才能进行多小波变换,本文根据图像信号的特点,结合现有的二种前置滤波器,提出了一种新的前置滤波方法,实验数据表明,这种新的前置滤波器优于现有的二种前置滤波器,因而为提高图像压缩比创造了条件。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分...     

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.     

混合滤波器在血管造影图像处理中的应用

为了提高血管造影图像的清晰度 ,提高在医学诊断中的精确性 ,采用混合滤波手段。首先采用均值滤波器对原始图像滤波、然后通过改进的拉普拉斯锐化滤波器对图像进行处理 ,并结合其它图像处理手段对滤波结果进行后处理。最终图像消除了血管造影图像的模糊现象 ,实现了较好的滤波效果     

非线性滤波器的边缘保持效果比较分析

对数字图像进行去噪操作是图像预处理过程中的重要组成部分。研究了在使用不同的非线性滤波器对图像进行去噪操作后对于图像边缘信息的保留效果。实验选取中值滤波、BM3D滤波器和双边滤波器3种非线性滤波器对被高斯噪声和椒盐噪声所污染的图片进行去噪操作。实验结果表明,在只有高斯噪声的情况下,3种滤波器都能收获较好的滤波效果,而在只有椒盐噪声的情况下,双边滤波的去噪效果较差。在3组实验中,BM3D在对图片进行去噪时对于边缘信息的保持最好,而中值滤波和双边滤波会损失较多的图片边缘信息,在对图片进行滤波时,BM3D消耗的时间资源较多。     

基于PSO-ADMMF和WPE的发电机转子匝间短路故障诊断

针对常规的数学形态滤波器对定子电流信号滤波效果不理想,提出粒子群算法改进的数学形态滤波器。引用粒子群算法寻找最优的数学形态滤波器中开-闭和闭-开运算的权系数,建立自适应数学形态滤波器模型,对定子电流信号进行滤波处理。结合小波包理论和信息熵理论,提出小波包熵作为故障特征的故障诊断方法。仿真实验对比了PSO算法改进的自适应数学形态滤波器和常规数学形态滤波器的滤波效果,计算了滤波后的不同状态信号的小波包熵,并以此进行了转子匝间短路故障诊断,仿真验证表明本方法是有效的。     

基于最优梯度估计及小波变换的指纹图像处理技术

提出了最优梯度估计算法,用于提取指纹图像局部窗口中的纹理梯度特征参数,并在此局部窗口内计算出相应的频率参数。小波滤波器再根据这些特征参数对指纹图像进行自适应滤波,并用滤波后的合成梯度强度对滤波性能进行了衡量。实验结果表明,该算法较好地去除了图像中的噪声,并较大程度地提高了图像的质量。     

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.     

基于多路径粒子滤波目标跟踪

视觉跟踪是机器人自主导航、智能监控系统的关键技术.在粒子滤波跟踪算法中,设计粒子滤波器时,粒子大小是固定不变的,而目标与镜头之间是相对运动的,目标图像大小可能超出粒子范围,使得跟踪跟踪目标丢失.为了解决了上述问题本文提出了基于小波变换图像的粒子滤波方法.这里做法是在图像中目标上采集粒子,然后采用小波变换的分解算法和重建算法处理目标附近区域图像,再将采集到的粒子分成三部分,分别在原图和两种小波图像中传播.这样可以增强粒子滤波的鲁棒性,提高跟踪精度.     

基于小波变换的4种图像噪声滤波方法比较

利用小波变换方法进行图像噪声滤波是使用小波分析理论进行图像处理应用的一个重要内容.本文以MATLAB为平台,给出了最常用的4种基于小波变换的图像噪声滤波方法并进行了仿真效果比较,同时,针对模极大值滤波方法实现时的烦琐和速度慢问题,提出了中值滤波和模极大值滤波相结合的算法改进,简化了运算,提高了运算速度并保证了滤波质量.试验得出小波域尺度相关性和改进后的小波系数模极大值法效果最理想.同时对小波变换方法的进一步改进与完善具有实用意义.     

基于小波域变分滤波器的超声图像去噪算法

针对超声图像的斑点噪声干扰问题,提出了一种基于小波域的变分滤波算法.该算法利用小波变换的时频特性,对低频域的小波系数使用基于贝叶斯最大后验估计的变分滤波器进行去噪;对高频域的小波系数选择自适应的小波阈值函数,然后使用基于拉普拉斯分布模型的小波收缩算法进行收缩处理.实验结果表明,与小波软阈值滤波器和变分滤波器相比,该算法在去噪能力和边缘信息的保留上均有较好的表现.     

小波变换在模拟滤波器选型问题中的应用

傅里叶变换基的固有缺陷导致传统滤波器选型分析方法在实际应用场合中经常不能有效地选择出最优滤波器。小波分析方法可以实现从多种不同滤波器中选择出阻带信号抑制最强,通带内波纹最小的滤波器。针对一型微弱信号检测装置,确定出两型较优的滤波器,利用小波伪频率确定小波分解所需分解层数,根据小波分解重构算法对滤波器输出信号的高频细节进行分析研究。仿真结果与模拟电路实验表明,与快速傅立叶变换的分析方法相比,小波分析可以提供清晰的对比分析结果,得到了在不同频率范围内,不同滤波器作用之后的差异明显的滤波效果,最终选择出滤波效果最佳的模拟滤波器。     

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。     

基于光学Morlet小波滤波的指纹边缘增强研究

提出了一种基于光学Morlet小波的指纹滤波方法,给出了Morlet小波滤波器对输入指纹图像实现边缘增强的计算机模拟结果,同时将计算机编程生成的Morlet滤波器应用在光学4f系统中,输出平面将获得指纹图像的边缘提取.实验结果表明:本文给出的这种方法能够达到图像边缘增强的效果,同时又利用了光学方法快速并行的优点.这一研究结果有助于提高指纹识别的速度.     

合成孔径雷达图像斑点噪声滤波方法研究

探讨了适于合成孔径雷达图像斑点噪声滤波的小波基选择与小波提升问题.在分析了利用马尔科夫模型描述小波系数相关性问题的基础上,提出了一种基于小波系数高斯混合模型和隐马尔科夫模型的雷达图像斑点噪声滤波方法.使用几种典型的滤波处理方法,分别对星载和机载的合成孔径雷达图像进行滤波处理.实验表明,所提出的图像滤波方法能够更好地抑制雷达图像的斑点噪声.     

转子强脉冲干扰非线性信号的混合滤波方法研究

针对脉宽调制控制器在转子振动信号中产生的强脉冲及其它随机干扰噪声,对信号的滤波方法进行了研究．设计了将中值滤波与小波消噪串联的混合滤波器对非线性信号进行滤波的方案．通过对信号的前后周期延拓,将中值滤波用于滤除信号的强脉冲噪声并消除信号的边缘保持;对线性叠加在中值系列中的平稳随机噪声,用默认软阈值小波消噪平滑中值序列中的随机噪声分量,分析表明,该滤波器对该类振动信号的处理效果好,提取到了转子的本质振动信号并保持了信号的光滑性．     

频谱包络滤波器及其应用

针对图像处理中的保边平滑问题,提出了一种新的保边平滑滤波器.滤波器通过分析自然图像的频谱特性以及背景噪声在图像频谱中的分布规律,将图像频谱分为对重构图像边缘起重要作用的能量聚集区和背景噪声区.先用傅里叶变换计算输入图像的频谱,滤波时的滤波器通过模拟自然图像的频谱包络来修正该频谱,这样在保留能量聚集区中的频率的同时抑制背景噪声区中的频率,使得滤波后的图像仍然具有原始图像频谱的显著特征,而修正后的频谱经过傅里叶逆变换可以重构图像.实验结果表明,所提滤波器在平滑背景噪声的同时,能够更好地保护原始图像的边缘信息,保边性能优于传统高斯滤波器,滤波结果的视觉效果也明显优于均值漂移滤波器.     

基于高提升滤波与àtrous小波分解的遥感图像融合算法

针对àtrous小波分解过程中的细节损失以及融合结果边缘模糊等问题,提出一种基于高提升滤波和àtrous小波分解的遥感图像融合算法.首先,利用àtrous小波变换得到第一层小波面,然后将获取的小波面作为非锐化模板进行高提升滤波,最后将滤波后的影像作为高频分量参与àtrous小波重构得到融合图像.基于北京地区的高分一号影像进行了算法验证,结果表明本算法优于传统小波域中的图像融合算法,对于城镇等建筑密度比较高的地区,融合后的影像保留了更多的细节信息,可以更好地支持城市变化检测和城市土地利用分析等方面的应用研究.     

图像的多图加权求和去噪

本文提出了一种基于同一图像的多图加权求和的去噪方式。由于均值滤波器和中值滤波器对不同噪声的抑制作用,单独采用哪种滤波器都不能达到很好的去噪效果。因此,本文将图像分别进行均值滤波和中值滤波,将得到的两幅图像与原信号进行加权求和,原图像的信息对滤波后的图像起到一定的补偿效果