基于小波域的图像去噪算法

提出一种基于图像像素分类的小波阈值去噪方法.将图像进行小波变换后的结果看成一幅图像,对小波域中的低频信息利用自适应滤波器进行平滑,而对高频信息按图像像素分类的原则利用图像的方向信息测度来区分边缘和噪声,然后把噪声部分的小波系数置零,最后重构得到去噪图像.实验结果表明,算法可较好地改善图像的视觉效果.     

基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法

在分析小波去噪和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,简称为PCNN)去噪优缺点的基础上,提出一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(a method of medical ultrasonicimage de-noising based on PCNN in the Wavelet Domain,简称为PCNN-WD).该方法先对小波系数进行相应的预处理,然后应用PCNN在小波域中修改小波系数,以达到去噪的目的,并且该方法能够自动地设定阈值和修改小波系数的步长.实验结果表明,该方法可以有效地去除斑点噪声,并很好地保留图像细节和图像边缘.     

小波域中基于模糊的图像去噪方法

在图像去噪方法中,信号局部方差估计的准确性对去噪效果起至关重要的作用．根据图像小波系数与邻近点的相关性,把模糊（Fuzzy-based）函数用于估计信号的局部方差,根据局部噪声变化自适应地去除噪声．仿真表明,提出的局部方差估计算法FLAWML的去噪效果相对其他算法有较好的改善,保存了图像的边缘细节,增强了图像视觉效果．     

基于贝叶斯估计的复小波域图像去噪

基于对偶树复小波变换和贝叶斯估计技术，提出了一种图像噪声去除方法．与常用的离散二进小波变换相比，该方法具有逼近的移不变性和更多的方向选择性，有利于特征的跟踪、定位和保留．结合贝叶斯估计技术和自适应分布参数确定方法，给出了有效的图像去噪算法．结果表明，该方法去除噪声彻底，边界、纹理等特征保留较好．     

基于熵变分的图像去噪模型

针对传统Tikhonov正则化模型存在的不足,根据最大后验概率（MAP）和最大熵的理论,提出了一种基于熵变分的图像去噪模型。该模型利用图像像素点的梯度信息自适应的对带噪图像进行各向异性滤波处理,在去除噪声的同时有效保留了图像的边缘细节。采用变分法推导出了该模型对应的偏微分方程,最后结合梯度加权最速下降法和半点格式的数值迭代算法对方程进行求解。实验结果表明,该模型去噪后的图像比Tikhonov正则化模型具有更好的客观评价指标和主观视觉效果。     

利用小波域平滑和边缘保留的图像去噪算法

提出了一种基于小波域低频信号平滑及高频边缘保留的图像去噪方法.由于图像噪声主要集中在小波高频子图部分,且系数较小,常用的阈值去噪法存在阈值选取过大以致连同丢失掉边缘细节信息的缺陷,因此可以对高频子图提取边缘并保留和进行软阈值去噪处理后再融合;低频子图进行自适应维纳平滑滤波,进而得到重构出的去噪图像.实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好的保留了原有的边缘细节信息,效果明显.     

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。     

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提出的鲁棒中值算法相比,该算法能够有效地抑制高斯白噪声,更好地保留图像的边缘细节.     

基于平稳小波域GSM模型的SAR图像去噪

为解决SAR图像处理中传统方法存在的图像边缘模糊、失真等问题,将平稳小波变换和高斯混合尺度模型（GSM）相结合,建立了基于平稳小波分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪,最后对各个方法的滤波结果用评估参数进行客观评价。实验结果表明,该方法具有比空域滤波及标准小波方法更优的去噪性能。     

基于MGGD 和上下文模型的小波域图像去噪

考虑到自然图像小波系数分布的两个统计特性,用多元广义高斯分布（MGGD）模型描述小波系数的统计分布,采用基于上下文模型的自适应协方差矩阵估计,再利用最大后验概率估计原始图像的小波系数。实验表明,该方法在直观视觉上去噪效果明显,在信噪比方面也要优于其他的一些小波去噪方法。     

基于多小波变换的图像去噪改进算法

在介绍多小波理论的基础上,提出一种基于多小波的自适应图像去噪算法,该方法根据多小波系数在不同子带、不同方向上的特性自适应选取不同的最佳阈值,然后再与图像的分解尺度函数因子结合起来。实验表明,与单小波和其它使用不同预处理过程的传统多小波去噪方法相比,该方法有效地去除了白噪声,进一步提高了图像的峰值信噪比（PSNR）和最小均方误差（MSE）。     

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。     

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.     

基于贝叶斯估计的小波图像去噪算法研究

利用拉普拉斯分布作为小波系数的分布模型,用贝叶斯最大后验概率估计法估计小波系数,给出了一种小波域自适应去噪算法.实验结果表明,本文算法与普通的软阈值法相比,可以获得更好的去噪效果.     

基于蜂群算法的多小波图像去噪研究

针对在多小波图像去噪中阈值难以选取问题,提出基于群体智能算法—人工蜂群算法(artificial bee colonyalgorithm,ABC)优化多小波阈值。详细介绍了群体智能算法的发展历程和分类,阐述了ABC算法的基本原理、工作流程,及其优化多小波阈值在图像去噪中的具体步骤,比较了遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(par-ticle swarm optimization,PSO)、蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)以及ABC算法4种算法各自的优缺点。将提出的方法与GA算法和PSO算法优化多小波阈值进行了对比,通过仿真,证明提出的算法可以有效地去除高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR),具有很好的去噪效果。     

改进小波阈值图像去噪算法

图像去噪问题一直是图像处理领域关注的问题之一。在图像去噪过程中,由于软阈值函数获得的去噪估计系数与原小波系数具有的恒定差,进而影响了重建图像的质量。为了有效地解决这一问题,在软阈值函数的基础上,本文提出了一种新的阈值函数用于图像的去噪重建。同时,新提出的阈值函数也有效地解决了硬阈值函数的不连续性问题。为了增加新阈值函数的灵活性,新阈值函数中添加了两个调节因子。实验结果表明,本文的阈值函数优于经典的软、硬阈值函数,有效地解决了软、硬阈值函数存在的缺陷,获得的重建图像质量和峰值信噪比有显著提高。     

小波阈值图像去噪算法改进

对小波阈值收缩图像去噪算法进行了研究,在软阈值函数的基础上提出了一种改进的阈值函数,算法中采用BayesShrink阈值和SureShrink阈值,一定程度上抑制了SureShrink阈值的"过保留"小波系数.与传统方法(软阈值函数法(BayesShrink阈值)、软阈值函数法(SureShrink阈值)、硬阈值函数法以及半软阈值函数去噪法)相比,在处理边缘点不多的图像时,改进的阈值函数方法处理后的图像具有更高的峰值信噪比(PSNR)和信噪比(SNR),并具有更低的均方误差(MSE),图像更加清晰.     

小波图像去噪的一种小波改进算法

小波阈值去噪算法是去除图像信号中白噪声的有效算法.其中阈值选取关系到图像重建的精确度.软硬阈值函数能够有效地去除噪声,却不能很好地保留细节信息.在传统软硬阈值函数的基础之上提出了一种自适应的阈值函数,能根据分解层次的不同而自动地调节阈值.根据仿真结果,证明该算法进一步继承了硬软阈值函数的优点,改善了其缺点,而且能够较好去掉噪声并且保留图像的细节.     

小波域Wiener滤波器的设计

讨论了基于小波的阈值去噪方法和Wiener滤波方法在信号去噪中的应用.其中,小波阈值去噪方法在许多信号空间上是近似最优的,而Wiener滤波方法是最小均方误差意义上的最优估计.在小波阈值去噪方法和经验Wiener滤波器基础上,设计了一种小波域Wiener滤波器.仿真结果表明:文中提出的方法在均方误差和峰值信噪比性能两方面均优于传统的小波阈值去噪方法.同时指出了进一步改善去噪效果的一种有效途径.