基于小波包分解的SAR图像斑点噪声抑制

论述利用小波包分解技术和软门限理论对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(speckle)进行抑制与滤除，首先对SAR图像进行小波包分解，选取最优基，加大小波系数之间的差距；然后应用Donoho的软门限(soft threshold)理论，针对SAR图像斑点噪声的特点，在小波包变换域内选取合适的门限进行滤波；最后，通过小波包重构技术获得去除斑点噪声的SAR图像，实验证明，该方法能有效抑制SAR图像中的斑点噪声。     

小波变换在虹膜图像消噪中的应用研究

针对虹膜图像中存在的斑点噪声,利用小波变换消噪的特点,将虹膜图像进行小波分解,然后分别采用硬阈值、软阈值和小波指数函数三种方法进行消噪处理。结果表明小波指数方法是较优消噪方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。     

基于复对称Daubechies小波分析的SAR图像去噪

在分析了SAR图像斑点噪声模型的基础上，利用具有对称性、正交性和紧支撑的复对称Daubechies小波，对SAR图像进行了分解。将图像分解后的高频部分的振幅进行软阈值去噪，并将试验结果与实数小波去噪结果相比较。结果表明该方法既能有效地去除噪声，又能保持图像的大量原始信息。     

基于小波域非对称广义Gauss分布纹理的SAR图像盲去噪

SAR图像盲去噪对后续图像处理具有重要的意义,结合非对称广义Gauss分布提出了新的Wiener滤波算法.首先广义Gauss分布函数被推广到非对称广义Gauss函数,用来描述SAR图像纹理特征.利用该纹理模型,由最大似然准则估计图像小波域的局部信号方差.实验表明非对称广义Gauss分布盲去噪算法能够有效地滤除斑点噪声同时较好地保持图像纹理信息.     

基于小波迹和匹配追踪算法的超声波检测信号消噪

针对某大型国有企业的零件在线无损检测工程实际需求,为了提高超声波检测的准确度和精度,引入小波迹理论和匹配追踪算法对超声波检测信号进行消噪处理.首先,在信号的小波变换基础上构建一个小波迹字典;然后,在小波迹域内进行阈值消噪去除信号中的噪声;最后,利用匹配追踪算法通过有限步骤的迭代后,在小波迹字典上用一定数量的小波迹的组合来实现原信号的稀疏描述.小波迹字典内的小波迹具有对信号结构特征无损的描述能力,在小波迹域内消噪克服了传统小波消噪不考虑各尺度之间小波系数的相关性而只进行简单的系数收缩的缺陷.通过仿真试验将本文采用的方法与传统的小波硬阈值和软阈值消噪技术进行了对比,结果表明该方法的消噪效果要优于传统的小波消噪方法.实际超声波检测信号的处理结果也论证了本文所采用消噪技术的优越性.     

一种应用混合先验对医学超声波图像斑点噪声减少的方法

斑点噪声是超声波图像中的固有噪声,文中提出几种多尺度非线性阈值用于抑制斑点噪声.首先将图像进行对数转换,真实图像经对数变换后的小波系数被模拟为空噪部分和噪声图像之和.假定空噪部分有一些局部混合分布,并且噪声是高斯噪声或瑞利噪声.我们采用最小均方误差和平均最大后验估计来减少噪声,应用高斯和拉普拉斯混合分布来表征空噪声图像的小波系数,应用期望最大化算法和局部信息来估计混合分布的参数.仿真结果表明本文提出的方法能够在有效去除斑点噪声的同时很好的保留图像细节.     

基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

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.     

基于小波的ECG信号噪声消除

人体心电信号在采集过程中掺杂着各种噪声信号。因而提出利用一种非线性的消噪方法，根据心电信号与噪声奇异点在小波变换下不同性质进行滤波。给出了具体的算法和试验结果。理论分析和实验表明，这种方法在改善信噪比同时又能保持相当主的时间分辨率，而且特别适合时变信号和突变信号的消噪。     

基于广义似然比的小波域SAR图像相干斑抑制算法

在联合检测与估计理论框架下推导出了Bayes萎缩函数表达式,并提出了一种基于广义似然比的小波域SAR图像去斑算法.该算法对含斑SAR图像直接做冗余小波变换,求出小波系数所对应的二值掩模;对相干斑噪声和有用信号的似然条件概率分别建模为尺度指数分布和Gamma分布,根据二值掩模信息,采用最大似然估计得到两种模型的参数并计算似然条件概率比.实验结果表明:文中所给算法在有效滤除斑点噪声的同时,也较好地保持了图像的细节信息,在对人工加斑图像和多幅实际SAR图像的处理中获得了令人满意的结果.     

应用小波变换技术的图象噪声消除新方法

提出了基于小波变换技术消除高斯噪声和ｓｐｅｃｋｌｅ噪声的图象去噪声方法,并用合成孔径雷达图象数据对所提出的方法进行了验证。实验结果表明：提出的方法和传统的方法相比,在消除图象中高斯噪声和ｓｐｅｃｋｌｅ噪声十分有效。该方法也可以广泛地应用于受噪声污染的各种图象噪声消除,特别适用于微波Ｃ波和Ｘ波段遥感图象数据。     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

基于生成对抗网络的SAR图像去噪

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法,构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)作为生成网络,可以加速训练过程,提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)定义一种新的损失函数,使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明,本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声,获得良好的去噪效果.     

基于最大信息熵的小波图像去噪算法研究

去噪算法在图像处理的过程中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于最大信息熵的小波去噪算法,根据最大信息熵的理论确定了改进型阈值和改进型加权阈值函数中的加权因子。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与Donoho提出的小波阈值去噪算法的去噪效果相比,具有更好的去噪性能。     

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.     

基于子波变换的图像多通道阈值降噪法

由于子波变换良好的信号能量集中性 ,近年来子波变换域的图像降噪受到人们重视 .子波变换域阈值去噪法因处理过程简单而得到广泛应用 .图像信息经过子波变换后在子波域分布的情况与子波基的选取有关 ,因此 ,不同的子波基在信噪分离上具有互补作用 .本文利用这种互补作用提出了两种子波变换域多通道阈值降噪方法 .根据噪声对图像影响与图像自身特征有关 ,以及子波变换域各子带子波系数之间的相关性 ,还提出了一种自适应的通道阈值设定方法 .实验结果表明 ,提出的算法在保持处理过程简单的同时 ,达到了更好的滤除噪声效果 .     

小波阈值法在图像去噪领域的应用研究

小波阈值法在图像去噪领域已经成为热门的研究方向,为了使人们能对小波阈值法有概括性的了解.在对小波阈值法现有技术的优缺点进行分析的前提下,总结出小波阈值法在图像去噪领域的三个主要研究方向,即阈值选择的自适应性,小波系数的分布模型,以及防止Gibbs振荡,并探讨了小波阈值法在图像去噪领域的发展方向.     

利用小波包分析对医学图像消噪的算法研究与应用

针对医学图像去噪，利用小波变换具有多分辨率分析和时频两域都具有表征信号局部特征的特点，提出了基于小波包分析的图像消噪算法，并在MATLAB平台上实验仿真，取得了较好的效果。     

基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像.图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节.为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差.仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值...     

基于小波门限化的图像去噪方法

提出用小波门限化方法对图像的噪声进行处理,从理论上分析和探讨了小波门限化的作用,以及对抑制噪声形式的无纹理图像的自适应性,实验结果表明,所处理的图像取得了很大的结果。