一种小波阈值的图像去噪的新方法

基于小波变换的图像去噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行去噪前,先对图像进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大;然后对图像采取局部阈值去噪法进行去噪;最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构。     

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。     

一种基于小波变换的图像去噪方法

小波去噪方法中最早被提出的是小波阈值去噪方法,它是一种实现简单而效果较好的去噪方法。本文通过小波系数进行阈值处理,在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号,然后运用小波逆变换,从而得到了去噪后的重建图像。     

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.     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

一种改进的小波阈值去噪方法

介绍了基于阈值选取的小波去噪原理及实现方法,并对传统的软、硬阈值方法进行分析,提出一种改进的阈值函数.实验结果表明,新方法能有效地减少平稳信号与非平稳信号中产生的震荡和恒定偏差的影响,去噪效果优于传统方法.     

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.     

基于一种新型小波阈值函数的信号去噪

在小波硬阈值函数和软阈值函数的基础上,提出了一种新阈值函数.该函数综合了硬阈值函数和软阈值函数的特征,并且具有良好的数学特征.选择合适的参数,其可以适应不同的情况.采用局部阈值规则选择阈值,通过仿真实验,验证了新阈值函数对去除高斯噪声的有效性.     

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.     

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.     

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。     

基于一种新阈值函数的小波阈值去噪方法的研究

文章利用D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法,构造了一个新的阈值函数.与传统的硬、软阈值函数相比,该阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,且同软阈值函数一样具有连续性,便于进行各种数学处理;同时还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,它具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性.仿真结果表明,新的阈值函数的去噪效果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的硬、软阈值方法.     

基于改进阈值的振动信号小波去噪方法研究

为了解决现有小波阈值去噪方法中硬、软阈值函数存在的缺陷,提高小波阈值去噪效果,文章通过研究不同阈值函数的去噪原理,提出一种应用于小波去噪的改进阈值函数,使其同时具有硬、软阈值处理的优点;并利用MATLAB分别对仿真信号和实际车削振动信号进行分析,验证改进阈值函数的可行性。结果表明：相较于传统的硬、软阈值函数去噪方法,该文提出的改进阈值小波去噪方法能更加有效去噪,在保留振动信号原貌特征的同时,提高信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)并减小均方根误差(root mean square error, RMSE),适合非平稳振动信号去噪,为后续信号处理和车刀磨损状态识别工作奠定了一定的基础。     

一种新的阈值和阈值函数的小波去噪算法

为了解决传统软、硬阈值算法去噪过程中出现的边缘模糊和视觉失真等问题,提出了一种新的小波去噪算法.首先,在阈值选择时,为了抑制信号长度对阈值选取的影响,把通用阈值和最大似然比按照一定比例结合,可根据图像的噪声构造出更加合理的阈值;然后,阈值函数里加入了调节系数β,使新的函数拥有更好的连续性和更低的误差.仿真实验表明,该算...     

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。     

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.     

一种基于小波变换的图像去噪方法

利用小波系数在相邻尺度上的相关性关系，针对小波系数估计中硬阈值方法和软阈值方法的缺点，通过对双重量收缩函数得到的阈值乘以一个合适系数进行修定的折衷方法，提出了一种新的小波域局部自适应去噪算法。实验结果表明，该方法既可以去除噪声，又可以较好地保留图像的高频细节特征。     

一种新的改进阈值的小波包图像去噪方法

介绍了小波阈值去噪的基本原理,针对软、硬阈值化方法在图像处理上存在的边界模糊和振荡等失真的不理想情况,采用了一个新的阈值化构造函数。该函数运用了阶次调节因子和振荡调整因子,能分别对作用对象进行动态修正,以获得较优的小波系数的阈值估计。仿真试验表明,采用该阈值化函数的小波包消噪方法能对带噪图像进行有效去噪,对比实验统计表明,其性能优于传统的阈值化方法。     

基于小波熵的最优阈值去噪方法

小波去噪的核心问题是如何选取合适的阈值函数,进而估计出原始信号的小波系数.现有的改进去噪函数中大都含有需要根据经验来确定的待定参数,易用性和去噪效果均不理想.基于信号的小波熵理论,提出了令去噪后得到原始信号和噪声信号的小波熵之和为最大、从而获得了最优的小波软阈值去噪函数.对含噪声的Blocks信号进行仿真分析的结果证实了文中提出方法的有效性,该方法比采用软、硬阈值方法具有更好去噪效果.