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.     

考虑尺度间相关性的电缆瓷套终端红外图像去噪

为有效抑制图像噪声,提高电气设备红外诊断的准确性,采用基于小波系数尺度间相关性和双变量收缩函数的方法对电缆瓷套终端红外图像进行去噪.将图像进行小波分解,计算小波系数尺度间的相关系数,使用模糊c-均值聚类法对相关系数聚类,即将小波系数分为有效系数和无效系数两类.对无效小波系数直接进行置零处理,对有效小波系数使用双变量收缩函数进行处理,得到真实图像小波系数的估计值.最后,对处理得到的真实图像小波系数的估计值进行重构,便得到去噪后图像.含噪图像的去噪结果表明,运用文中方法能有效地去除红外图像中的噪声,且与使用传统软阈值方法去噪得到的图像对比,文中方法去噪后的图像信噪比更高,最小均方误差更小.     

基于改进小波变换的图像去噪与融合

为了提高图像去噪的质量，提出一种基于改进小波阈值的图像去噪和融合算法。首先利用小波阈值法和传统均值法对含噪图像进行去噪，得到两幅去噪图像；然后采用小波融合方法进行图像融合，得到最后的去噪图像。针对图像小波系数分布特点，低频系数采取加权能量融合算法，高频系数采取局部均值和局部标准差相结合的融合算法，尽可能保留图像的边缘纹理信息。为了验证该方法的有效性，与多种滤波方法进行比较，实验结果表明，在视觉效果和峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均优于单一小波去噪。     

基于小波变换的图像去噪方法研究

图像去噪是图像处理中的重要环节,本文基于小波变换的图像去噪方法,阐述了小波去噪的原理和方法,初步探讨了小波去噪中的阈值选取,并基于MATLAB实现了小波去噪中软、硬阈值去噪的计算机仿真实验,并对实验结果进行了分析比较。     

SPECT局部重建中小波去噪方法研究

针对单光子发射断层成像技术中全局图像重建时间过长的问题,提出了局部重建的思想,同时为了提高局部重建图像的质量,需要在局部重建之前,对投影图像进行噪声去除.利用基于小波变换的复数改进二元萎缩相关去噪法,对噪声投影图进行处理,并利用局部重建算法进行图像的局部重建,在保留图像细节的同时,降低了图像噪声,缩短了重建时间.利用均方误差评价标准,对去噪结果进行评测,结果表明:在局部重建中,利用该方法进行去噪处理具有良好的效果.     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多。     

基于边缘检测的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于边缘检测的提升小波图像去噪方法,先用Canny边缘检测方法得出原图像的边缘,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对含噪图像提取边缘图像;对去噪图像高频系数进行阈值处理进行重构变换;图像合并。实验结...     

基于数字图像去噪的方法分析

图像在采集和传输等过程中不可避免会受到各种噪声的干扰,为了后续更高层次的处理,很有必要对图像进行去噪预处理。本文分析比较了几种常见的去噪方法,并以高斯噪声为例在MATLAB中进行了滤除。     

一种改进的小波域图像去噪法

在小波阈值去噪方法的基础上,提出一种块匹配及小波变换技术相结合的图像去噪法,首先估算含噪图像的噪声方差,然后对图像进行分块匹配,构造各相似块的三维数据组,对其进行3D小波变换,再以噪声方差迭代形式,获得最佳软硬阈值对高低频系数分别做去噪处理,最后对低频DC系数做细节锐化运算。仿真结果表明,本算法既能有效地减轻图像中噪声,又具有较好的形状和细节保持能力,在图像的信噪比和主观视觉上都优于传统的软阈值、硬阈值、中、均值滤波去噪法。