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.     

基于小波包的图像降噪及Matlab实现

由于图像在实际应用中受大量干扰噪声影响,为了更好的利用含噪声图像,根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波包对含噪声图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,确定最优小波包基,再利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法,并与采用全局阈值降噪方法相比较;实验结果说明采用的方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节.     

基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪

针对传统小波变换易引起图像边缘模糊的不足,研究了基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪。利用小波包变换可以同时对图像的高频和低频部分进行进一步的细分,因此可以更好地保留原图像信息的优势,更进一步,克服通用阈值的缺陷,软阈值函数的构造充分考虑了不同尺度层次上的系数的不同特点,产生尺度自适应阈值。通过对加噪图像的实验可以看出,与传统方法相比,本文方法不仅降噪效果有很大的改进,而且有很好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。     

基于MATLAB的数字图像小波变换算法比较

小波变换是数字信号处理中非常有力的一种工具,本文通过阐述基于MATLAB的小波变换的软阈值 降噪方法,旨在展示小波变换在图像噪音消除方面的实际运用以及前景．通过使用傅立叶变换算法和小波变 换算法对同一幅图像进行降噪处理的比较,可以看出:小波变换的主要特点就是能够提供局部细化与分析的 功能,小波变换降噪算法具有很强的实用性．     

基于平稳小波变换的邻域依赖自适应软阈值图像降噪

传统正交小波变换降噪方法会引起图像边缘失真,针对其不足,研究了平稳小波变换图像降噪。平稳小波变换去除了下抽样处理,包含在小波系数中的信息是冗余的,同时结合贝叶斯估计的自适应软阈值,提出了一种新的图像降噪算法。通过仿真实验将该方法与Winner2,VisuShrink,BayesShrink方法进行比较,试验结果表明,该方法不仅有效地去除了噪声,而且提高了图像的峰值信噪比。     

基于邻域相关性的小波图像自适应软阈值降噪

提出了一种新的基于邻域相关性的自适应软阈值降噪方法.软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其圆形邻域小波系数的相关性,同时结合自适应的贝叶斯阈值进行噪声滤除.并与NeighShrink、VisuShrink、SureShrink以及wiener2法进行比较试验,结果表明,本研究所提出的方法可以获得较之其它的方法更好的降噪效果.     

小波变换在信号降噪中的应用及MATLAB实现

针对信号检测中经常存在的噪声污染问题,介绍了小波变换的一般理论以及在信号降噪中的应用,分析了被噪声污染后的信号的特性;利用MATLAB软件进行了信号降噪的模拟仿真实验;分别使用了不同类型的小波和相同类型小波下不同阈值对信号进行了降噪.仿真结果表明小波变换具有良好降噪的效果.     

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。     

基于小波变换的图像降噪方法的研究

在介绍了图像噪声和小波阈值化降噪的原理后,根据小波系数不同的特点选取阈值,运用MATLAB中的小波工具箱,对一个含噪图像进行阈值降噪。实验结果表明,此方法可以有效地降低噪声,并较好地保留图像的细节。     

基于小波变换的X射线图像边缘检测方法

根据X射线图像本身的特点,利用小波分析将图像的边缘有效分离开来,用canny边缘检测算子提取图像边缘,实验证明它是一种检测X射线图像边缘的有效方法.     

基于小波阈值方法的雷达回波降噪

为提高船用雷达回波降噪效果,提出基于小波阈值函数的降噪方法,分析中间阈值以及对应的阈值函数对实测雷达回波信号降噪的影响.实测结果表明,新的阈值方法较软阈值、硬阈值、Firm阈值、Yasser阈值方法具有更高信噪比、更小均方根误差、更大能量比,证明了该方法的有效性和实用性.     

基于MATLAB的小波包分析在信号降噪中的应用

应用MATLAB小波工具箱中的一维小波包分析函数，采用默认阈值、调节后的阈值两种方法对含噪声的信号进行处理，并以一可见吸收光谱降噪为例，说明该方法在信号降噪中有效可行。     

基于小波变换的X-射线图像边缘检测

讨论了小波变换在图像边缘检测中的应用，并且根据X－射线图像的特点，利用三次样条二进小波，采用Mallat快速算法进行小波分解，成功的检测出了X－射线图像的边缘。     

基于小波变换的随钻测试数据降噪方法研究

为消除随钻测试装置采集信号中的噪声,给工程人员提供准确的现场信息,提出了基于小波变换的方法对随钻测试数据进行降噪处理。首先,根据含噪声的随钻测试数据模型建立起小波变换降噪的基本流程。其次,在对含噪信号的小波变换特性分析的基础上,运用自相关函数对其在小波变换尺度空间中进行白噪声检验,确定小波最优分解层数。在分析对比小波降噪阈值的不同选取方式后,采用广义交叉确认理论来计算最优降噪阈值,从而在对信号降噪的同时还最大程度地保留了信号的有效特征成分。最后给出了基于该方法小波变换的随钻测试数据降噪的详细步骤,对实测的钻压和扭矩数据进行了小波降噪,取得了良好的降噪效果,为钻井工程后续分析提供了可靠的数据支撑,证明了本方法的优越性。     

一种新的基于小波变换的图像降噪算法

小波分解后,信号小波系数的绝对值较大,噪声小波系数的绝对值较小,并且不同子带不同方向上噪声的方差不同,方差和信号小波系数的个数存在一定的关系,这样就可以根据信号小波系数的个数确定最佳阈值在小波系数绝对值序列中的位置,得出最佳阈值。实验表明,本方法能得到较好的降噪效果。     

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。     

基于matlab的小波信号降噪技术

论述了小波变换的一般理论和小波变换在信号降噪中的应用,比较了不同小波基、阈值和分解层数下的小波降噪结果.并在matab平台上仿真实现,利用信号噪声比(SNR)和均方根误差(RMSE)这2个评价指标评价小波降噪的效果.实验结果表明,小波变换在信号降噪中能取得较好的结果.     

基于小波变换的信号降噪处理

在介绍小波变换的消噪原理和方法的基础上,研究了影响小波变换降噪效果的两个主要因素：小波基函数和分解尺度。通过模拟的方法对同一信号分别采用db小波和sym小波进行降噪处理;以及用相同的小波基函数,采用不同的分解层数,对其降噪处理。