基于阈值的图像分割方法的研究

介绍了图像分割的定义和基于阈值选取的图像分割方法,分析了直方图阈值和最佳阈值法。     

图像分割的阈值法研究

阐述了阈值分割法的基本原理,介绍了常用的阈值选取方法,并实现了全局阈值和动态阈值对图像的分割,给出了实验结果,分析了阐值法的特点,讨论了阈值法在图像分割中的应用。     

无纸化阅卷中图像噪声的去除研究与优化

基于互联网的无纸化阅卷越来越广泛的应用于各种考试中。然而试卷在扫描、传输过程中不可避免的会受到噪声的干扰,使得试卷的图像效果不佳,这给阅卷工作带来很大的麻烦。为了解决这些问题,本文研究了新的阈值和改进的阈值函数的去噪效果,最后通过MATLAB进行模拟仿真,验证了它与传统的去噪方法相比确实有更好的去噪效果。     

基于小波阈值去噪方法的研究

小波分析用于信号去噪的过程中,关键的就是阈值的选取和阈值的处理方法。系统介绍了四种阈值处理函数和四种阈值选取形式,并在MATLAB环境下进行仿真研究,将去噪后的信号进行比较,得出阈值去噪方法的一些结论。     

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。     

改进的小波阈值函数在心率检测中的应用

基于人脸视频图像的心率检测是根据血液的运动使人脸皮肤颜色发生细微的变化,提取出含有脉搏信息的信号,从而得出心率值的方法。由于受背景光照、环境温度等因素的影响,在提取心率信号的过程中不可避免地带有噪声,导致检测的心率值不准确。针对这一问题,提出了一种改进的小波阈值函数并应用在心率检测中。改进的小波阈值函数既满足阈值函数的连续性,又避免了软阈值函数恒定偏差的问题,同时通过调节参数能灵活地调节阈值函数,从而实现了对心率准确、有效地估计。实验表明,改进的阈值函数去噪优于软、硬阈值函数,心率检测准确、有效。该方法在监测生命健康、监控运动安全、防止疲劳驾驶等领域有着很好的应用前景。     

加速度信号小波降噪的改进算法

目的:人体运动产生的加速度信号在采集过程中经常会混入各种噪声和干扰,这给后续的研究带来了困难,因此对采集得到的加速度信号进行降噪处理是后期运动功能评价的前提和基础。方法:为了更好地分离有用信号和噪声干扰,根据小波阈值降噪的原理和小波高频系数方差的分布,针对小波分解层数的确定、阈值估计和阈值函数的选择3个方面提出了改进的算法。结论:实验结果证明,改进的算法能够很好地抑制噪声对加速度信号的干扰,提高了评估的准确度,达到了预计的效果。     

一种改进小波阈值图像去噪方法

采用MATLAB进行仿真实验,首先分别对含噪图像使用改进的阈值,改进的阈值函数进行降噪处理,然后将两者结合起来应用于含噪图像。实验结果表明,使用改进后的阈值和阈值函数进行图像降噪,较之现有的经典方法,通常可获得更好的效果。     

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TV-norm的阈值迭代分割算法

提出了一种基于TV-norm的阈值迭代分割算法.该算法首先用局部阈值迭代法确定各个子图像的阈值,得到一个待处理的矩阵;然后利用TV-norm对阈值矩阵进行插值处理,使之成为与原图像像素数目相同的新矩阵,得到光滑的阈值曲面,进而实现对图像的分割;最后通过仿真试验说明该算法的可行性和有效性.     

一种新的文本图像二值化方法

文章针对常用文本二值化方法 Ostu算法与 Bernsen算法所存在的缺点 ,在图像局部特性基础上 ,结合图像的整体特性提出了一种整体与局部相结合的图像二值化算法 ,该算法对由于光线不均等噪声影响的图像具有良好的适应性。实验证明了该算法的有效性     

水泥基导电复合材料渗滤阈值的判定方法

从理论上分析了水泥基导电复合材料的渗滤过程及其等效电路,得出了导电材料含量达到了阈值时的特征,提出了一种新的判定水泥基导电材料下阈值的方法,并用碳纤维增强水泥和石墨导电水泥进行了验证,发现这种新方法可以方便准确地确定水泥基导电复合材料的下阈值。     

基于改进阈值的MRI图像降噪

针对传统硬阈值函数的不连续性和软阈值函数存在恒定偏差的不足，提出一种新的具有连续性、渐近性和灵活调节性的改进阈值函数。具体地，首先选取改进的固定阈值并经过实验选择合适的小波基，然后通过增加调节参数来降低阈值函数的恒定偏差，最后通过实验模拟验证了本文方法在图像相似性评价标准上去噪效果的优越性。     

基于小波变换的信号去噪研究

基于小波变换对信号去噪进行了深入地分析和研究，结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。实验结果表明，利用该去噪方法能实现对各种信号的去噪，且效果比较明显。     

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.     

改进的阈值法在毫米波目标辐射信号去噪中的应用

根据毫米波目标辐射信号小波变换的特征,使用非负小波系数作信号的小波系数,对于确定的阈 值,令小于阈值的小波系数为零,大于阈值的小波系数减去常数a ,利用信号的方差函数推导了a 的取值方 法,实验表明该方法有良好的去除毫米波目标辐射信号噪声的能力     

基于一种新型小波阈值函数的信号去噪

在小波硬阈值函数和软阈值函数的基础上,提出了一种新阈值函数.该函数综合了硬阈值函数和软阈值函数的特征,并且具有良好的数学特征.选择合适的参数,其可以适应不同的情况.采用局部阈值规则选择阈值,通过仿真实验,验证了新阈值函数对去除高斯噪声的有效性.