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。     

基于小波变换的图像处理技术研究

小波分析是继Fourier分析之后新的时频分析工具,它在科学研究和工程技术中的应用非常广泛。虽然小波理论现已比较成熟,但是近年来有关它的应用研究仍在不断发展更新。小波变换在图像处理领域中的应用几乎可以囊括图像处理的所有方面。本文对小波变换在图像去噪和图像融合两方面进行了研究。图像融合主要包括两个过程：数据准备与变换融合处理,前者的关键是影像预处理,而后者则主要采用不同的算法作进一步处理。图像去噪的应用主要研究小波阈值萎缩法。     

应用新抽样栅格的两种小波变换图像去噪方法

为提高小波变换图像去噪的质量,提出一种用于多分辨率 45°和 135°方向二维小波分解的新抽样栅格.在此基础上构造出两种新的小波变换图像去噪方法: 4方向小波去噪法和对角方向小波去噪法.这两种去噪方法均考虑了图像 45°方向和 135°方向的结构特征.实验结果表明,这两种方法在视觉效果和误差数据上均优于标准二维小波去噪法.     

一种基于小波分析的改进阈值图像去噪方法

该文针对图像去噪中的小波阈值图像去噪方法进行了研究,分析了硬阈值去噪和软阈值去噪在实际应用中的优点与不足,结合这两种去噪方法的优点,在硬阈值去噪和软阈值去噪的基础上,提出了一种改进的阈值图像去噪方法。对于大小为256×256的Lena图片,该改进阈值法的峰值信噪比(PSNR)分别比软阈值法和硬阈值法提高了1. 63%和1. 59%。实验结果表明,当选择合适的控制系数值时,与硬阈值去噪方法和软阈值去噪方法相比较,该改进方法能达到更好的去噪效果。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法.采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理.采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数.仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法.     

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.     

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.     

基于小波变换的射线图像降噪及MATLAB仿真

针对射线图像噪声大、对比度低的特点,采用小波阈值法进行降噪处理。通过利用MATLAB进行射线图像去噪仿真测试,结果表明,利用小波阈值法具有良好的降噪效果。     

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...     

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究

本文提出了一种基于贝叶斯最大后验概率估计（Bayesian MAP）的图像去噪方法。通过 Matlab软件仿真,对均值滤波、中值滤波、小波阈值去噪和本文提出的图像去噪方法进行分析比较。实验表明：本文提出的方法根据图像和噪声的特点,在小波变换之后,对其中的高频系数进行贝叶斯最大后验概率估计,比其他几种图像去噪方法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。     

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。     

基于邻域的小波系数阈值医学图像去噪研究

为有效去除图像噪声并保护图像的细节信息,本文提出了一种基于邻域的小波系数阈值去噪方法,结合图像的邻域信息,通过比较窗口中邻域小波系数对噪声图像进行阈值处理达到有效降噪的目的。实验对比结果表明了该方法的有效性。     

广义高斯分布及其在图像去噪中的应用

指出了图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述.研究了用广义高斯分布(GGD)对图像子带小波系数进行建模以及GGD模型的参数估计问题,在此基础上设计了一种基于贝叶斯估计的子带自适应阈值去噪算法,通过仿真实验对该算法和经典的小波阈值去噪方法进行了去噪性能的比较和讨论.     

基于红-黑小波变换的图像去噪算法

在红-黑小波变换的基础上,提出了一种新的阈值方法对小波系数进行萎缩以实现图像的去噪. 该阈值方法结合了仿射阈值和非负Garrote阈值的优点,能在保留图像细节的基础上实现更好的去噪效果. 通过仿真试验,对不同尺度下的阈值提出了一组最多适用到8级红-黑小波变换的阈值权重. 结果证明,结合所提出的阈值方法和这一组阈值权重能实现较为理想的去噪效果.     

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。     

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.     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

基于小波自适应阈值方法的探地雷达去噪

探地雷达在实际使用过程中会被各种噪音信号干扰,针对这一问题,本文提出一种基于小波自适应阈值算法的探地雷达信号处理方法。常规小波阈值算法处理探地雷达B-scan图像时因处理前后的小波系数有所差异,可能导致图像失真。为了使目标信号更加明确,并消除噪音等干扰,通过对小波阈值的选取方式和阈值函数进行改进,使用小波变换的不同层数的子带长度确定阈值,实现阈值自适应准确量化。实验结果表明该方法相对传统小波阈值算法更加适用于探地雷达信号处理,自适应阈值函数拥有更好的良好连续性和稳定性,进一步提高了去除直达波和降噪效果,更好的保存了目标图像的细节。与其他方法对比结果表明,本文提出的算法提高了峰值信噪比,降低了图像熵。可见该方法在探地雷达实际使用情况下有一定的应用价值。