一种改进的基于图像阈值的小波去噪算法

介绍了传统小波阈值去噪方法的去噪原理,结合图像本身的特性,提出了一种新的阈值选取方法,将改进阈值和改进阈值函数同时应用于降噪,经实验证明,此综合改进可保持稳定的降噪效果.     

新阈值函数及其小波去噪研究

小波阈值法是小波域去噪的主要方法之一,该方法通过选取合适的阈值,采用阈值函数对小波系数进行相应的非线性处理,可以在均方差意义下取得最优的去噪效果.其中,选取合适的阈值函数是该方法最基本的问题之一.文章在讨论了硬阈值函数、软阈值函数和半软阈值函数的特点及其不足的基础上,提出了一个新的阈值函数.该函数在整个小波域内连续并高阶可导,而且只需要确定一个阈值,算法相对简单.仿真结果表明,与硬、软和半软阈值方法相比,采用新的阈值函数可得到较为理想的去噪效果.     

基于小波分析的改进软阈值去噪算法

总结了Donoho等人提出的软阈值法和硬阈值法的缺点,并在二者的基础上,提出了一种新的阈值去噪方法--改进软阈值去噪法.该方法很好地结合了软、硬阈值法的优点,同时又可以有效去除低频段的噪声.讨论了改进软阈值法的原理,给出了其模型;通过实验将新方法与传统的软、硬阈值法的去噪效果进行了对比.结果证明,新方法的去噪效果在时域和频域上都优于传统方法,而且信噪比更高.     

一种新的小波阈值去噪算法及仿真

针对传统软、硬阈值函数和现有的大部分研究文献中所设计的阈值函数存在的缺陷,提出了一个新的阈值函数,该函数在整个小波域内（包括阂值点处）连续可导,且除阈值点外高阶可导,便于各种数学处理。另外可以通过参数调整来获得有效的阈值函数,从而达到比较理想的去噪效果。然后在以信噪比为主要评价标准的前提下提出了一种新的确定小波最优分解层数的自适应算法,该算法简单实用,可确定最优分解层数以达到最佳信噪比。最后,在MATLAB环境下进行了仿真实验,仿真结果表明,该算法能够获得比较好的去噪效果,具有广阔的应用前景。     

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tanh函数的小波阈值去噪算法

在小波的阈值法去噪中,小波函数的选择对小波去噪效果有很大的影响,而传统的阈值函数对噪声的去除效果并不理想.为了提升小波去噪效果,结合双曲正切（tanh）函数的特点,提出一种改良的小波阈值函数去噪法,该函数在阈值附近能保持较好的过渡,既能够有效地避免对小波系数的过度去除,也能够将需要去除的小波系数进行控制.在实验中,与传统阈值函数和已有的一些阈值函数对不同信噪比的含噪信号去噪效果进行对比,结果表明本文所提新阈值函数去噪效果更优.     

改进的小波变换阈值去噪方法

针对Donoho的阈值去噪方法有时去噪效果不能令人满意的问题,提出了一种二次小波变换阈值去噪的方法--对小波变换各个尺度上的小波系数都进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数,再由重构的小波系数重构原信号,此时原信号中已去除大部分随机噪声,此后再对重构后的原信号进行小波域阈值去噪.仿真结果表明:该方法具有良好的去噪效果,而且对信号的主要细节保留较好.     

基于LabVIEW的小波阈值融合算法去噪分析

采用小波变换进行信号分解处理,通过分析阈值去噪所用的小波尺度及阈值选择法,提出选取BayesShrink自适应阈值估计,构建基于软、硬阈值折衷法和一种新阈值函数的多算法融合阈值处理方法.利用Matlab仿真实验分析该方法的可行性和有效性,在LabVIEW环境下进行实际工程信号的去噪测试.实例分析表明,该方法的主要优点在于它对随机强噪声的降噪效果明显.     

改进小波变换的煤岩电磁辐射信号去噪方法

针对煤矿井下干扰源会对煤岩受载破坏产生的电磁场监测造成较大影响,采用小波阈值函数进行信号前期预处理,采用粒子群优化算法进行优化,对加噪的信号进行去噪仿真,去噪效果对比硬、软阈值函数得到提高.对某矿工作面采集的电磁辐射信号利用改进小波算法进行去噪研究.研究结果表明:采用粒子群优化小波算法进行降噪重构,能够较好地去除信号中的尖峰噪声,并保留原始信号特征,信噪比得到显著提高.     

基于4种改进阈值函数的小波去噪

针对4种传统阈值函数的共同不足,联系到脉冲噪声可由函数仿真模拟,又由函数的特殊性,对传统的4种阈值函数分别做了改进.仿真实验结果显示:所做改进不仅可以除去高斯白噪声,而且可以除去脉冲噪声.     

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.     

针对医学图像的小波阈值去噪方法

为了改善小波阈值去噪算法中硬阈值和软阈值存在的不足,提出一种新的小波阈值去噪方法.该算法在进行小波阈值去噪前,先将图像分割成背景平坦区域和细节区域两部分,然后分别进行小波阈值去噪,最后融合两图像从而获得去噪图像.在分别进行小波阈值去噪时,利用迭代法进行阈值选择,采用"软、硬阈值折中"阈值函数.根据对医学图像去噪的仿真实验结果表明,该算法在去噪效果上均优于传统的软硬阈值方法.     

改进的小波阈值去噪方法在MEMS陀螺上的应用

针对MEMS陀螺由于结构瑕疵和信号处理技术的不足而导致存在较大的随机误差,采用改进的小波阈值去噪方法以提高MEMS陀螺测量精度。通过对软阈值函数和硬阈值函数的缺陷进行分析,设计了改进的阈值函数。改进的阈值函数相对于硬阈值函数具有连续性的优势,相对于软阈值函数可以减小常值误差。根据不同阈值去噪方案在陀螺静态数据上的去噪效果,确定了最终的阈值去噪方案。将此方案应用在MEMS陀螺的动静态数据中,实验结果表明:MEMS陀螺输出信号的标准差减小了一个数量级,平均值更加接近真实值,所提出的采用改进的小波阀值去噪方法取得了很好的去噪效果。     

一种基于互相关函数的小波系数相关阈值去噪方法

针对传统的小波系数相关去噪方法中,在对含噪信号进行小波变换后,各尺度上的小波系数会产生微小偏移的问题,提出了一种基于互相关函数的小波系数相关去噪方法.采用互相关算法,计算各个尺度与原始含噪信号产生的偏移量,再把偏移后的尺度进行相关分析,得出准确的突变信号;为了去除信号突变附近附带的少量噪声信号,再采用临界阈值去噪方法对...     

SURE准则的图像小波阈值去噪

在D．L．Donoho提出的小波阈值去噪的基础上,提出了一种新的阈值函数,其功能与硬阈值函数相当,但是它具有二阶连续可导性．相对于软阈值函数,此函数“硬”特性可以很好保留图像边缘等局部特征;而其可导性为实现图像的自适应去噪提供了可能．本文应用此阈值函数,基于SURE无偏估计,给出了一种小波自适应阈值去噪方法,并用Lenna和Barbara图做了仿真实验,实验结果显示此方法在最小均方误差（LMSE）意义上的优越性．     

基于小波变换的最优阈值图像去噪

小波图像去噪方法已广泛应用于图像去噪领域。在图像去噪中关键的一步就是阈值选取,阈值的选择直接决定去噪效果。本研究提出了一种基于小波不同子带选取最优阈值的小波去噪方法,该方法根据小波系数不同的特点选取阈值。实验结果表明,此方法可以有效地降低噪声,较好地保持了图像的细节。     

自适应小波阈值函数的指纹图像去噪

针对指纹图像的特点,对传统小波阈值去噪方法中采用的软、硬阈值函数作了改进,并建立了多项式拟合模型,实现了参数α的自适应选取.仿真实验表明,该模型去噪效果优于软、硬阈值函数,且与最优α值去噪图像的峰值信噪比的相对误差在1%以内,对噪声强度的变化具有较强的自适应性.     

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。     

一种基于局部均值分解的小波阈值信号去噪方法

在时频分析中,针对非平稳信号的滤波去噪的问题,鉴于部分传统的去噪方法对于非线性非平稳信号滤波的效果不是很理想。基于Smith提出的局部均值分解法,结合小波阈值,找出了一种自适应时频分析法。通过实例分析,比较小波阈值去噪、基于EMD小波阈值去噪和基于LMD的小波阈值去噪3种算法在进行信号滤波去噪过程中的效果,采用信噪比和均方根误差2种评价因子对该3种算法进行评价,结果表明基于LMD的小波阈值去噪方法能够更好的去除信号噪声,对信号去噪提供了一种新思路。     

小波阈值去噪与 Sobel 算子相结合的深度图像边缘检测技术

提出一种基于小波阈值去噪和Sobel算子相结合的图像边缘检测算法。由于图像边缘部分集中的大部分信息对图像场景的识别与理解起着重要的作用,而使用传统边缘算子在边缘检测时存在一定的缺陷。因此,通过对几种传统算子的边缘检测效果进行对比,并且将几种经典滤波方法相比较,提出在进行Sobel算子边缘检测前,用小波阈值去噪法以有效降低噪声影响。理论分析和实验结果表明该方法计算量较小、边缘定位准确,适用于基于深度图像的快速三维视频编码。