基于小波变换的数字监控图像的噪声滤波方法

小波分析因具有多分辨率分析能力和时频局部化能力，在处理数字图像时占有很大优势.用小波变换技术的设计一种简单的实用性强的数字监控图像噪声滤波方法，在数字图像处理应用时效果理想.     

一种基于模糊小波变换的图像噪声消除算法

在局部软阈值消噪算法的基础上,对水平和垂直方向的高频系数采用模糊中值滤波进行改进,提出一种基于小波变换和模糊中值滤波的消除高斯噪声和盐椒噪声的新算法,并对该算法采用Matlab6.5做仿真实验,将该算法与小波全局软阈值去噪算法、局部软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法进行比较.结果显示,该算法具有更稳健的去噪性能,而且能较好地保留边缘信息.     

基于小波变换模极大值的脉冲噪声去除方法

根据小波系数模极大值的特性,提出了去除脉冲噪声的一种新方法.由于脉冲噪声往往造成信号的突变,所以经小波变换后其小波系数易成为模局部极大值.由突变点的模极大值随着小波分解尺度的增大而减小的性质,可采取去除具有此种性质的模极大值的方法去除脉冲噪声.此方法也能很好的去除白噪声,因为白噪声与脉冲噪声的模极大值具有相同的特点.     

小波变换模极大值法在图像边缘检测中的应用

边缘检测是计算机图像处理的一个重要环节，但是常用的方法存在一些缺点。本文介绍了小波变换模极大值法进行边缘检测的原理。检测结果表明，小波变换方法能有效的检测出边缘，优于Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子。     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

基于方向小波变换的图像边缘检测

研究了方向小波变换的原理和特点,提出一种基于方向小波变换的图像边缘检测方法。首先对图像进行多个方向的小波变换,再求小波变换结果的平均值,最后对平均值进行阈值处理得到边缘检测结果。实验表明,方向小波变换充分体现了图像的方向性,能检测出某一方向的边缘,具有良好的边缘检测效果。     

小波变换及其在图像融合中的应用

本文通过对小波变换理论的研究,分析了二维离散小波分解与重构的算法,引出了基于小波多尺度分解的图像融合的方案。     

基于小波变换的信号去噪方法研究

介绍了几种常用的小波去噪方法及其原理,通过计算机仿真比较了这几种小波去噪方法的优缺点,为小波去噪的方法选择提供了参考。     

基于方向小波变换的高斯噪声图像恢复方法

提出一种基于方向小波变换的相关和阈值去噪方法,恢复高斯噪声图像.方向小波去掉了标准二维小波变换仅沿水平和竖直两个方向的限制,可沿任意方向变换,这种多方向组合变换方法有利于削弱Gibbs效应,对去噪后图像的边界保护具有积极作用.实验结果表明,相对于标准小波变换,该方法无论是PSNR值还是视觉效果都较原有的方法更好.     

基于小波变换的图像振铃效应去除方法

采用小流变换及自适应阈值方法对有振铃效应的图像进行处理，实验结果表明该方法可实时完成对图像的有效处理，并对采用模糊方法处理图像进行了讨论。     

基于小波分析的图像压缩算法应用

以提高压缩比,减少失真度为目标,给出了基于Db小波基的具体推导过程。利用Mallat分解重构比较了Db小波和9—7小波的压缩效果。因此研究对于用小波变换进行图像处理等方面都有很好的应用价值。     

An image denoising method based on multiscale wavelet thresholding and bilateral filtering

A novel image denoising method is proposed based on multiscale wavelet thresholding (WT) and bilateral filtering (BF). First, the image is decomposed into multiscale subbands by wavelet transform. Then, from the top scale to the bottom scale, we apply BF to the approximation subbands and WT to the detail subbands. The filtered subbands are reconstructed back to approximation subbands of the lower scale. Finally, subbands are reconstructed in all the scales, and in this way the denoised image is formed. Diff...     

数字图像小波变换的两种方法比较

采用图像处理技术，用比较直观的两种方法来实现图像小波分解与重构，并在此基础上进行大量的实验，对相关结果进行了分析，获得影响图像处理效果的主要因素。     

基于最大相关法的图像阈值分割

提出了一种基于最大相关准则的图像阈值分割法．该算法比基于最大熵原理的图像分割法更简便．另外，本文采用遗传算法搜索最佳闽值，并对算法中的交叉算子和有关运行参数进行了改进．实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性．     

基于中值滤波去噪和小波融合的乳腺图像增强方法

将小波变换的多分辨率分析理论应用于图像融合中,提出了一种既能改善图像整体对比度,同时也能增强乳腺图像的组织细节结构的方法.实验结果说明了该方法的有效性.     

小波去噪的几种方法

利用小波方法去噪 ,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。该文介绍了几种常用的小波去噪方法 ,分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。将上述几种方法分别用于叠加了高斯白噪声的仿真信号的去噪处理 ,并通过对几种方法优缺点的比较 ,为小波去噪的方法选择提供了一个参考依据。     

光学与小波图像处理的比较研究

利用小波变换对图像进行数字处理,实现了图像的区域分割,并运用直方图方法和高宽比方法对小波图像处理结果和光学图像处理结果进行了比较.与直方图等方法相比,高宽比方法在图像的边缘增强和区域分割等图像处理中的效果较好,能定量地研究各种边缘增强和区域分割图像的边缘锐度,便于比较和判断各种图像处理方法的优劣,适合边缘锐度的定量研究.通过比较研究,得到的小波变换处理后的图像边缘轮廓分明,而采用的光学图像处理方法是反村增强,从高宽比看小波对图像的增强效果更好,整体讲二种处理方法在图像边缘增强和区域分割中各具特点.还论述了二种方法各自的优点和光电结合图像处理的必要性.     

基于MATLAB的图像消噪算法研究

综合分析了几种用于图像消噪的方法 ,并通过实验比较了各种消噪方法的效果 .实验表明 ,对于非线性高斯白噪声 ,小波分析方法优于中值滤波和自适应维纳滤波 ;加权中值滤波适宜于滤除脉冲噪声 ,而自适应维纳滤波对于滤除乘性噪声效果较好