基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

基于小波变换的图像降噪方法的研究

在介绍了图像噪声和小波阈值化降噪的原理后,根据小波系数不同的特点选取阈值,运用MATLAB中的小波工具箱,对一个含噪图像进行阈值降噪。实验结果表明,此方法可以有效地降低噪声,并较好地保留图像的细节。     

MATLAB二维小波图像消噪

本文将应用MATLAB小波工具箱中的二维小波分析函数采用强制、默认阈值、独立阈值三种方法对含噪声的图像进行消噪处理，并以一RGB图像的消噪为例，对三种方法消噪后的结果进行最小二乘估计。     

基于小波变换的图像去噪方法研究

图像去噪是图像处理中的重要环节,本文基于小波变换的图像去噪方法,阐述了小波去噪的原理和方法,初步探讨了小波去噪中的阈值选取,并基于MATLAB实现了小波去噪中软、硬阈值去噪的计算机仿真实验,并对实验结果进行了分析比较。     

基于MATLAB的小波去噪技术浅析

介绍了小波变换的基本思想和优点及多分辨率分析的过程,并在MATLAB下利用小波变换工具箱,编写程序实现信号去噪处理。充分显示了小波变换在处理非平稳信号中的优势。     

小波分析在微地震信号处理中的应用研究

通过探究小波分析特性选取适合微地震信号处理的基本小波,并以实测微地震信号为例,论述了利用MATLAB小波工具箱成功实现微地震信号处理的过程。利用对称小波函数sym8、启发式阈值选择规则、软阈值函数、5层分解等参数实现了信号的自动去噪,经检验去噪效果良好。通过尺度-频率转换成功绘制出频率-时间-小波系数图和时间频率谱,为分析信号时频同步特性提供了有效手段。     

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。     

LabVIEW中MATLAB的调用

在LabVIEW中通过MATLAB Script节点调用MATLAB，可以补充LabVIEW的开发功能．结合多功能绘图、调用MATLAB小波包工具箱中的WDEN（ ）函数对含白噪声的正弦信号进行消噪处理的实例介绍了在LabVIEW中调用MATLAB的实现过程．     

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.     

一种基于小波变换的图像压缩技术研究与实现

采用MATLAB小波工具箱实现了对伪彩色图像和真彩色图像的分解与重构，给出了图像分解与重构的原理和MATLAB源程序，并进行了结果分析。实验证明使用该方法对图像进行压缩，压缩比高且压缩后图像质量较好。     

一种基于MATLAB的信号采集和分解方法

提出了一种MATLAB环境下利用数据采集工具箱、信号处理工具箱和小波工具箱采集和分析信号的方法,给出了数据采集、信号分解过程和MATLAB程序,并对实验结果进行了分析.     

基于Matlab的图像去噪算法研究

为了研究各种去噪算法的优劣,在介绍图像去噪的基本原理、方法的基础上,采用传统的线性、非线性以及频域的方法对数字图像进行去噪效果的分析比较和仿真实现.最后,运用Matlab中小波工具箱验证了小波变换的滤波效果.结果表明,小波的时频特性,可更好的去除噪声.     

基于多尺度边缘的血管内超声图像增强算法

血管内超声图像同时具有低对比度和低信噪比的特征,传统的图像增强算法会明显放大噪声.为此,提出一种基于边缘表示的算法来增强血管内超声图像的对比度,采用平滑函数的导数作为小波函数对图像进行二进小波分解,使用小波系数在各尺度间的局部极大值来刻画图像的多尺度边缘,通过拉伸小波系数极大值再重构图像来增强灰度图像的对比度.实验结果表明,本文提出的增强算法在有效增强图像对比度的同时避免了放大噪声,并且可以通过调节不同尺度的拉伸因子来获得不同的增强效果,同时提高了运算速度.     

基于小波包分析的InSAR干涉图滤波算法研究

论述了小波包分解和重构的基本理论以及利用小波包分析对信号进行消除噪声的基本方法.针对目前采用中值滤波方法和均值滤波方法的局限,提出了一种基于小波包分析的InSAR干涉相位图滤波算法以改善滤波效果,采用熵标准实现最佳分解.选取三峡地区的两幅相干图像进行滤波实验,实验结果是:采用中值滤波方法滤波后的残差点数为4 952点和86 058点,而采用小波包分析方法滤波的干涉相位的残差点数为524点和14 225点.图3,表1,参10.     

基于VC6.0的数字图像压缩平台设计

利用VC6.0设计了一个数字图像压缩平台.数字压缩平台能对8位灰度图像或24位真彩图像做基于几何不变量压缩、JPEG压缩和分形压缩处理,并能以对话框的形式给出图像的压缩比(CR)和峰值信噪比(PSNR),同时能将原图像和解压后的图像显示在不同的窗口中,供用户进行图像压缩效果的分析和性能比较使用.     

在MATLAB中运用二维小波压缩彩色图像

本文主要以真彩色RGB图像的处理为例，介绍压缩彩色图像的一种方法。先将RGB图像转为彩色索引图像，进行二进小波多层分解，然后对各层低频近似的系数矩阵作相应的截取处理，以及优化彩色索引图像的颜色图。     

A Dual-Tree Complex Wavelet Transform-Based Model for Low-Illumination Image Enhancement

Image enhancement is a monumental task in the field of computer vision and image processing. Existing methods are insufficient for preserving naturalness and minimizing noise in images. This article discusses a technique that is based on wavelets for optimizing images taken in low-light. First, the V channel is created by mapping an image's RGB channel to the HSV color space. Second, the acquired V channel is decomposed using the dual-tree complex wavelet transform(DT-CWT) in order to recover the concentrated information within its high and low-frequency subbands. Thirdly, an adaptive illumination boost technique is used to enhance the visibility of a low-frequency component. Simultaneously, anisotropic diffusion is used to mitigate the high-frequency component's noise impact. To improve the results,the image is reconstructed using an inverse DT-CWT and then converted to RGB space using the newly calculated V. Additionally,images are white-balanced to remove color casts. Experiments demonstrate that the proposed approach significantly improves outcomes and outperforms previously reported methods in general.     

小波软阈值算法去除SAR图像中的Speckle噪声

在详细分析了Donoho小波软阈值的基础上，应用小波变换技术对SAP图像进行分析处理。使用“小波局部软阈值算法”来计算阈值，对高频小波系数进行阈值确定。求得估计小波系数，对其取小波反变换后，去除SAP图像中的Speckle噪声。实验结果表明此方法对去除Speckle噪声十分有效，可以在含有Speckle噪声为背景的图像去噪中应用。