一种改进的模极大值小波域的去噪算法研究

利用小波变换消除噪声有很多方法，模极大值小波域消噪算法是比较好的一种算法，但是该算法只能采用二进制尺度分解，这限制了一些信号的分析结果。作者针对该不足进行了改进，采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度。仿真实验证明：改进的模极大值小波域消噪算法比原算法在提高信噪比上更加有效。     

基于分块DCT的图像去重算法

针对云端存在着大量冗余的相似图像,提出了一种基于分块DCT的新型感知哈希算法BDCT-hash,在此基础上给出了一种针对JPEG压缩的感知哈希图像去重方案,通过大量仿真模拟实验验证了BDCT-hash算法对相似图像去重的准确性、高效性及稳健性.     

一种改进的模极大值小波域的去噪算法研究

利用小波变换消除噪声有很多方法,模极大值小波域消噪算法是比较好的一种算法,但是该算法只能采用二进制尺度分解,这限制了一些信号的分析结果。作者针对该不足进行了改进,采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度。仿真实验证明：改进的模极大值小波域消噪算法比原算法在提高信噪比上更加有效。     

自适应联合小波去噪算法

对于传统小波去噪方法，由于选用了单个的小波基，很难兼顾图像的平滑区域、边缘和纹理部分。而对于多小波基的去噪方法，尽管选择多个具有不同性质的小波基，但已有的文献中只是简单地取其算术平均，没有很好地体现小波基的多样性，造成了丢失细节与过平滑的后果。针对图像的非均匀性以及每个小波基支撑区间的不同，提出了一种自适应联合小波去噪算法，对图像中的不同区域和每个小波基处理的不同结果赋予不同的权系数，这样就充分发挥了每个小波基的作用，取得了满意的实验结果。     

自适应联合小波去噪算法

对于传统小波去噪方法,由于选用了单个的小波基,很难兼顾图像的平滑区域、边缘和纹理部分。而对于多小波基的去噪方法,尽管选择多个具有不同性质的小波基,但已有的文献中只是简单地取其算术平均,没有很好地体现小波基的多样性,造成了丢失细节与过平滑的后果。针对图像的非均匀性以及每个小波基支撑区间的不同,提出了一种自适应联合小波去噪算法,对图像中的不同区域和每个小波基处理的不同结果赋予不同的权系数,这样就充分发挥了每个小波基的作用,取得了满意的实验结果。     

基于模糊综合评判的小波域自适应水印算法

提出了一种在小波变换城内基于模糊综舍评判的新的自适应水印算法．算法首先对二值水印图像进行混沌加密,然后对宿主图像划分出小波子块．再利用模糊综合评判的方法选取合适的小波块嵌入水印．在嵌入水印的过程中,水印的嵌入强度是自适应于图像的,且在提取过程中无需使用原始图像,实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和可行性。     

一种改进的小波域自适应图像水印算法

分析传统小波域自适应水印算法鲁棒性不够理想的原因,提出改进的小波域自适应图像水印算法.利用噪声可见性函数局部分析能力强的特点,在小波分解后的子带中查找容噪能力强的位置嵌入水印,并结合小波域视觉可见误差门限JND值实现水印强度的自适应嵌入.实验结果表明,改进后的算法不但保留了视觉效果好的特点,而且在水印的鲁棒性上得到大幅度的提高.     

基于图像局域特性的自适应贝叶斯小波收缩去噪算法

在小波去噪过程中,对小波系数进行统计建模,去噪效果会得到较大的改进.该文在贝叶斯萎缩去噪的基础上,提出了基于图像局域特性自适应阈值去噪算法.实验结果表明:新的算法比传统的算法能更有效地去除噪声,获得更高的PSNR.同时,图像中的边缘也保护得更好.     

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.     

用于管道漏磁数据的小波域自适应及小波系数去噪算法

基于漏磁检测是油气管道在线检测中应用最广泛的无损检测技术,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)和系统噪声的新算法.首先利用将小波变换和自适应滤波技术相结合而提出的新型小波域自适应滤波方法去除漏磁数据中的SPN,然后再利用小波系数去噪方法去除小波域自适应SPN消除系统输出漏磁数据中的系统噪声.实测漏磁数据所得结果表明,该算法具有良好的去噪效果,极大地提高了漏磁数据中缺陷信号的可检测性.     

去除漏磁数据中无缝管道噪声的小波域自适应滤波算法

漏磁(MFL)检测是油气管道在线检测中应用非常成熟的一种无损检测技术。将小波变换与自适应滤波技术相结合,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)的小波域自适应滤波算法。将该算法用于实测漏磁数据的处理,所得结果说明该算法具有良好的去噪效果,可以极大地提高漏磁数据中缺陷信号的可检测性。     

一种基于小波变换的迭代自适应图像除噪算法

借鉴卡尔曼滤波的思想,建立了一种基于小波变换的自适应迭代图像除噪算法.实验结果表明,算法是有效的.     

基于小波熵的心音信号去噪算法研究

心音信号在采集过程中,易受到干扰混入噪声,常采用小波变换进行心音信号的去噪处理.传统的小波阈值去噪,未根据心音和噪声的特性选择阈值,导致去噪效果不甚理想.针对小波阈值选择问题,提出基于小波熵的自适应阈值选择方法.基于小波熵阈值、极大极小阈值和固定阈值,分别对正常心音、第二心音分裂和含S4的心音信号去噪仿真分析.结果表明...     

自适应小波去噪算法及其在偏心补偿中的应用

针对液压自动厚度控制(AGC)系统中轧辊偏心信号的补偿问题,提出一种基于自适应小波阈值去噪算法的补偿方法.该方法根据噪声在小波变换下的特性自适应地确定小波分解的阈值,将去噪信号的信噪比作为性能指标,采用黄金分割法进行寻优,得到最优的阈值参数.仿真结果表明,该方法比原有的阈值去噪方法效果更佳,对液压AGC系统中轧辊的偏心信号具有良好的补偿效果.     

基于二维小波能量阈值的重磁数据去噪算法

研究基于能量阈值的二维小波去噪方法,提出选择小波基函数、信噪分离阶数和去噪阈值3个关键参数的方法,避免依赖经验选择参数。分别针对加性噪声和乘性噪声进行模型试验,并对部分区域的实测磁力数据进行处理。结果表明：与线性滤波器和普通二维小波去噪结果相比,所提方法去噪结果相对误差最小,能够保持异常形态不失真,有利于弱异常信号的识别。     

小波域Wiener滤波器信号的去噪方法

提出采用小波域上的经验Wiener滤波器对信号进行去噪,得到优于小波闽值法的去噪效果．引入平移不变小波,较好地抑制了信号中的伪吉伯斯震荡．结果表明,将小波域上的经验维纳滤波器与平移不变小波相结合进行去噪,所得到的效果是最佳的．     

基于模糊均差的低照度图像平滑去噪方法

为了提高低照度图像去噪处理的整体效果,本次研究提出了基于模糊均差的低照度图像平滑去噪方法。采用Sobel梯度检测图像边缘信息,采用OTSU（Nobuyuki otsu 大津展之）阈值分割法分割图像为平坦区域和细节区域;通过模糊均差方法分别估计两个区域图像的噪声标准差;采用小波域方法对图像进行平滑软阈值去噪,实现低照度图像的平滑去噪。实验结果显示,本文方法可以在不同噪声水平下获取接近真实值噪声标准差,在噪声水平最大时信噪比大小达到了27.97dB,去噪效果达到92.1%,质量很好的图像数量占比达到了80.58%,图像信息损失较小,去噪效果较好,具有极大的应用价值。     

基于小波变换的图像自适应水印算法

根据人类视觉系统(HVS)特性和小波变换特性,提出了一种新的自适应水印算法.这种新的自适应水印算法可将小波变换后的图像的小波系数组成小波子块.根据人类视觉系统(HVS)特性,采用多参数对小波子块进行分类.根据分类结果并结合小波变换特性,将不同强度的水印幻方置乱后嵌入到不同的小波子块中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性.     

基于小波变换的图像压缩算法

根据小波变换系数分布的特性,提出了小波变换的图像无损压缩算法、高保真压缩算法和大尺寸图像压缩的解决方案,提出了双正交小波变换的边界处理方法,解决了精确重建问题。     

模糊自适应算法的神经网络图像重建

在１２电极ＥＣＴ系统中，采用ＢＰ神经网络进行图像重建时以一定原则选取学习样本，并引入模糊自适应算法以加快训练的收敛速度，获得较满意的重建图像效果。