基于小波变换的图像阈值去噪算法研究

介绍了小波阈值去噪的原理,分析传统的软硬阈值函数的不足,对阈值函数的选取和阈值的估计进行了改进,提出了一种新的小波阈值去噪方法。实验结果表明,本算法明显提高了图像的峰值信噪比,即能较好的抑制噪声,又能很好的保留图像的特征和边缘信息。     

基于连续阈值函数的小波去噪方法

文章分析传统软、硬阈值函数在图像去噪中的缺陷,提出了一个基于连续阈值函数的小波去噪方法.采用不同阈值函数的去噪方法对图像进行去噪处理,结果表明:基于连续阈值函数的方法的去噪效果优于其他非连续阈值函数的去噪方法.     

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。     

基于小波相关性的改进阈值去噪算法

提出了一种基于SSNF算法与阈值去噪相结合的方法,实现了图像去噪.针对统一阈值去噪方法去噪后图像模糊的缺点,利用小波层间相关性提取并保留被"过扼杀"的一部分边缘信息,从而使得去噪图像的细节信息得到更多保留.实验结果表明,改进后算法可以有效地减弱统一阈值的"过扼杀"倾向,对去噪后图像模糊的失真有一定的改善.     

基于球坐标系的非线性小波变换去噪算法

提出一种新的非线性小波变换去噪方法。该方法把线性小波变换后得到的3个高频分量通过球坐标变换后,得到球坐标下3个分量,然后在球坐标中根据图像统计特性设定的收缩因子处理小波收缩去噪。结果表明,该方法比直接进行小波收缩的结果有更好的峰值信噪比。     

基于小波和神经网络的图像压缩方法

针对图像压缩中压缩率与图像质量的折衷问题。综合利用小波变换和神经网络各自的优点,采用小波和神经网络的方法进行图像压缩．该算法先对图像进行小波分解,保留低频系数,然后将高频系数输入训练的网络进行矢量量化编码达到压缩的目的．最后根据保留的低频系数和还原的高频系数重构图像．     

基于小波包分析的图像融合去噪方法

提出一种基于小波包分析的图像融合去噪方法.利用不同特性的小波包基对含噪图像进行分解,对不同层次上的小波包系数进行软阈值处理,然后按照相应的融合规则对图像的低频分量和高频分量分别进行融合处理以得到一组新的融合后的子图像,最后利用小波包逆变换重构得到融合后的新图像.实验表明,本算法去噪后的图像在峰值信噪比及主观视觉效果两方面均得到了明显改善.     

基于小波变换的一种图像增强去噪算法

利用小波变换的自适应特征,将小波的多分辨理论应用于图像的去噪、增强处理中,针对传统的阈值去噪和子带增强的缺点,提出了一种改进的自适应图像去噪增强算法.该算法对图像的噪音进行了估计,采用软阈值和硬阈值相结合的处理方法,利用3次B样条插值函数的特性,设计一个平滑的过渡区,有效地避免了单独使用软阈值或硬阈值处理的缺点,保证了图像达到比较好的去噪效果;同时引入的增益因子,可以自适应地补充图像的弱信息.     

一种新小波阈值去噪算法

在小波阈值降噪方法当中,硬阈值方法可以很好的保留信号边缘等局部信息。与硬阈值方法相比,软阈值方法具有很好的降噪效果,但是会带来信号的失真现象。在此基础之上,本文提出了一种新的阈值函数,采用新的阈值函数的去噪效果在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值函数。克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

基于小波变换的图像阈值去噪及其效果评估

研究了小波变换理论在图像去噪方面的具体应用,并利用传统客观的效果评估指标对多种小波变换的去噪效果进行评估,同时将结构相似理论引入到效果评估体系中,仿真实验表明,该方法符合主观判断.     

基于双变量收缩函数与小波系数增强的SAR图像去噪

在充分考虑斑点噪声模型特殊性的基础上,将双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合,提出一种新的用于SAR图像的斑点抑制算法.将双变量收缩函数与双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果.     

基于频域收缩的Quincunx小波变换复原算法

针对含噪退化图像复原问题,提出了基于频域收缩的Qu incunx小波变换复原算法。该算法引入了收缩因子,对不同频率部分的系数给予不同程度的收缩,不仅保证了对有色噪声压制效果,还最大限度地保留了图像信息。运用Qu incunx小波变换,从频域收缩的结果中进一步提取图像信息,消除了频域收缩所附带产生的有色噪声和振铃效应,同时具有空域计算、原位计算以及易实现整数变换的优点,适合用定点DSP(D igitalS ignal Processor)实现。运用含噪退化的图像进行实验比较的结果表明,该方法较维纳滤波、等功率谱方法在SNR(S ignal-to-Noise Ratio),ISNR(Improvem ent of S ignal-to-Noise Ratio)两个参数上均提高3倍左右;在NMSE(Norm alized M ean Square Error)参数上,与维纳滤波具有相同的数量级,仅是等功率谱法的1/5左右。     

基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪

提出了一种基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪方法。图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像,在不同尺度的子带图像上进行基于阈值收缩滤波的细节系数增强,再进行小波重构,即可得到增强后的图像。该方法可以有效地去除噪声,增强图像的平均梯度,改善图像的视觉效果。     

基于层间特性的多级小波收缩去噪算法

该文提出了一种新的基于层间特性的多级小波收缩去噪算法．该算法根据图像小波系数的层间相关特性来确定各层的收缩阈值,并将这些收缩阈值用于图像去噪．实验表明：该算法比传统的算法能更有效地减少噪声,获得更高的PSNR．同时,新的算法还能减少高质量图像中的噪声．     

基于小波阈值收缩的图像降噪

采用双正交小波,利用VisuShrink阈值和BayesShrink阈值,分别通过硬阈值函数和软阈值函数对混入高斯白噪声的图像进行去噪实验.结果表明,硬VisuShrink阈值的降噪效果好于软VisuShrink阈值,软BayesShrink阈值的降噪效果好于硬BayesShrink阈值,并且BayesShrink阈值只有在软阈值函数下才能取得很好的降噪效果.     

三次样条小波变换

研究了三次样条小波对应的小波变换，论证了它的存在性。     

基于双三次样条重建断层扫描图像

断层扫描(CT)技术在医学领域的应用,大大促进了医学的发展.本文采用的双三次样条插值算法是在三次样条插值算法上扩展并成功地应用到CT切片数据当中的.经过插值处理的切片显示给医生,对提高医疗诊断的准确性有很大的帮助.     

基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究

由于二进小波变换的小波基函数存在着一定的冗余,基于二进小波变换的去噪效果要好于离散小波变换的信号去噪·噪声阈值的准确估计和阈值函数的选择对去噪精度有着显著的影响·在分析高斯噪声的二进小波变换特性基础上,提出了一种改进的二进小波变换去噪方法·采用一种新的阈值函数,克服了Donoho软阈值方法中估计小波系数与分解小波系数存在恒定偏差的缺陷·仿真结果表明,改进的二进小波去噪方法不仅可以有效地抑制信号奇异点处的pseudo-Gibbs现象,而且消噪精度高于传统的软硬阈值方法·     

基于新阈值函数的小波图像去噪研究

构造了一个新的阈值函数,并采用这个阈值函数来对含噪声图像进行去噪处理。仿真实验结果表明,采用新的阈值函数的去噪效果在峰值信噪比意义上优于传统的软硬阈值方法。