基于小波和小波包图像去噪的比较研究

小波和小波包对图像消噪都是十分有用的工具,虽然小波包可以对图像的高频部分做更细致的刻画,对图像的分析能力更强,但其对图像去噪的结果并不一定优于小波。本文通过大量的实验仿真显示:因图像中噪声含量的多少不同,小波包消噪的结果可能优于小波,也可能劣于小波。     

基于小波和小波包图像去噪的比较研究

小波和小波包对图像消噪都是十分有用的工具,虽然小波包可以对图像的高频部分做更细致的刻画,对图像的分析能力更强,但其对图像去噪的结果并不一定优于小波.本文通过大量的实验仿真显示:因图像中噪声含量的多少不同,小波包消噪的结果可能优于小波,也可能劣于小波.     

基于改进阈值的小波包图像去噪方法研究

介绍了小波包分解重构的算法及小波阈值消噪的基本原理,并针对软、硬阈值化方法存在的不足,构造了一个新的阈值化函数,该函数采用两个调节参量α和β,通过调整这两个参数,以获得较优的小波系数的阈值估计.经仿真实验表明,新的小波包阈值化方法能对含噪图像进行有效去噪,且较好地克服了原来软、硬阈值存在的振荡和边界模糊等缺陷.统计结果表明,其性能明显优于原有的软、硬阈值化方法,消噪效果较好.图2,表1,参11.     

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪研究

在海洋环境下,为有效地将微弱的轴频电场信号提取出来,本文在对小波包熵理论分析的基础上,提出了基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪方法.首先使用小波包变换对测量信号进行多子带分解,并将各子带分成几个子区间;然后计算各子带不同子区间的小波包熵,利用最大小波包熵自适应地选择各子带的阈值;最后对各子带的小波包系数进行阈值处理,并利用处理后的小波包系数对信号进行重构.通过实测数据和仿真数据对该消噪方法进行验证,结果表明此方法在低信噪比情况下能较好地将微弱的轴频电场信号从环境背景噪声中分离出来.     

基于小波包分析的能量阈值消噪

白噪声的方差和幅值随着小波尺度的增加而减小,而信号的方差和幅值与小波变换无关.按照信号能量的观点,提出一种基于小波包分析对图像的高频系数和低频系数同时进行能量阈值处理的消噪方法.同小波分析相比较,该方法可以有效地消除白噪声的干扰,计算简单且有较好的消噪效果.     

基于小波包变换的图像消噪方法

小波包理论比小波分析更为复杂，但其分析手段更为灵活，具有更为精确的局部分析能力，对图像消噪是其一个最基本的应用．本文先讨论小波包的分解过程及算法，然后利用MATLAB中的函数wpdencmp对一含噪图像进行消噪处理．     

一种新的改进阈值的小波包图像去噪方法

介绍了小波阈值去噪的基本原理,针对软、硬阈值化方法在图像处理上存在的边界模糊和振荡等失真的不理想情况,采用了一个新的阈值化构造函数。该函数运用了阶次调节因子和振荡调整因子,能分别对作用对象进行动态修正,以获得较优的小波系数的阈值估计。仿真试验表明,采用该阈值化函数的小波包消噪方法能对带噪图像进行有效去噪,对比实验统计表明,其性能优于传统的阈值化方法。     

基于小波包变换的图像消噪方法

小波包理论比小波分析更为复杂,但其分析手段更为灵活,具有更为精确的局部分析能力.对图像消噪是其一个最基本的应用.本文先讨论小波包的分解过程及算法,然后利用MATLAB中的函数wpdencmp对一含噪图像进行消噪处理.     

基于Matlab的小波包μ律绝对值阈值消噪算法的研究

为了消除夹杂在doppler信号中的噪声,在小波包领域中分析了传统的软、硬阈值消噪方法后,提出了一种能对doppler信号进行有效消噪的新方法,即小波包μ律绝对值阈值法。为了验证该方法的有效性, 在Matlab7.0软件中编写相关消噪程序并进行了仿真,证明该方法不仅能解决硬阈值消噪不连续的问题,而且还能解决软阈值法中阈值处理前后小波系数存在恒定偏差的缺陷,在消噪的同时能减少信息损失,因而其消噪效果明显优于传统的软、硬阈值法。     

基于小波和小波包的信号消噪方法分析

在实际的工程应用中,采集的数据信号存在着大量的电子线路热噪声、环境噪声等系统噪声,小波及小波包对除去噪声信号是非常有效的。采用多种方法对平稳、非平稳信号进行消噪处理,在Matlab环境下比较分析结果,从而找到检测信号的最佳手段。     

基于小波包变换的信号去噪应用研究

小波包变换可以将不同频段的信号分离,信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同的特性,通过对小波包系数进行阈值处理,可以有效地抑制噪声,很好的重构信号。在平均浮动阈值的基础上,通过计算机仿真,显示了平均浮动阈值下小波包变换信号去噪的效果,结果表明:此方法具有良好的效果。     

一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法

在球团矿粒度在线检测系统中，球团图像采集过程的干扰噪声主要是脉冲噪声和白噪声。中值滤波对脉冲噪声有较好的滤波效果，对于白噪声降噪效果较差；小波包技术可以很好的消除白噪声，但对脉冲噪声滤波效果不理想。提出了一种将小波包变换和中值滤波相结合的球团矿图像去噪方法。实验表明，这种综合方法具有良好的消噪效果，满足球团矿图像后续更高层次处理的要求。     

小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.     

基于小波的图像去噪技术

本文介绍了小波分析去噪的基本原理,研究了基于小波变换的图像去噪方法;考虑到小波相关去噪方法的优缺点,给出了基于尺度乘积与阈值相结合的去噪方法,并进行了试验验证。结果表明,与常用的图像去噪方法相比,基于尺度乘积与阈值相结合的去噪方法可以很好地保留图像的细节信息,性能优于其他方法。最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望。     

基于改进阈值函数的二维小波变换图像去噪研究

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阚值去噪方法的基础上,用一种改进的阈值函数和二维小波变换相结合的方法,克服了硬阚值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点.该方法能在不同尺度的多方向中采用不同的阈值,可有效去除每一尺度上的噪声,保留有用信号,提高图像信噪比,改善视觉效果.仿真实验结果表明,该方法去噪效果明显,将在各类图像去噪处理中发挥作用.     

振动攻丝扭矩信号处理中应用小波包消噪

简述小波包分析的基本理论及其主要算法．讨论用该理论进行信号消噪的基本原理,并应用于振动攻丝扭矩的信号处理．通过对所采样的扭矩信号进行小波包分解,获得信号精细的低频和高频两个部分．利用阈值量化处理的方法去除噪声,再将剩余部分进行重构,从而达到消噪声的目的．实验结果表明,该方法能够有效地消除采样信号中的噪声,进而提高扭矩值的计算精度．     

基于经验模式和全变分模型的图像去噪方法研究

文章利用经验模式分解算法的自适应性及高频噪声的强获取能力.对图像进行分解得到固有模式分量.再运用全变分模型对高频的固有模式分量进行去噪处理,处理后的分量与其他未进行处理的低频固有模式分量及剩余模式进行合成.采用峰值信噪比来比较处理后的加噪图像与处理前的加噪图像.结果表明该方法在提高峰值信噪比的同时,也使得图像的主观视觉效果更好.     

基于小波变换的图像去噪算法研究

图像去噪通常采用的是低通滤波的方法,但是它在消除图像噪声的同时,也会消除图像中部分有用的高频信息。各种图像去噪方法性能的优劣,其实质就是在去噪和保留有用高频信息之间进行权衡。论文概括描述了小波理论及其优缺点,着重介绍了阈值收缩法并分析了其存在的不足,分析了阈值函数选取方法,并采用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明,使用软阚值函数进行图像降噪,较之硬阈值,通常可获得更好的效果。     

一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法

在球团矿粒度在线检测系统中,球团图像采集过程的干扰噪声主要是脉冲噪声和白噪声.中值滤波对脉冲噪声有较好的滤波效果,对于白噪声降噪效果较差;小波包技术可以很好的消除白噪声,但对脉冲噪声滤波效果不理想.提出了一种将小波包变换和中值滤波相结合的球团矿图像去噪方法.实验表明,这种综合方法具有良好的消噪效果,满足球团矿图像后续更高层次处理的要求.