以Meyer为基函数的剪切波对MRI医学图像的增强

针对小波变换在图像去噪中方向较为单一的缺点，采用Meyer小波与剪切波结合的方式，以控制奇异曲线的方向．选取Meyer小波作为剪切波的基函数，建立Meyer剪切滤波器对图像进行增强．Meyer小波的性质与S形函数有着紧密的联系，通过研究非多项式型S形函数的构造方法，构造出充分光滑的S形函数．通过MRI图像，将构造的S形函数与多项式型S形函数的去噪效果进行对比分析．结果表明，其去噪效果均较明显，能达到一定的图像增强效果．     

图像的平移不变量小波去噪法及其应用

图像的平移不变量小波去噪法是小波收缩阈值去噪法的改进,能够有效抑制小波阈值去噪过程中出现的伪吉布斯现象.分析了图像的平移不变量小波去噪法的原理及其算法,并将该方法应用于颗粒显微图像的去噪.对采用不同去噪方法的图像按照分水岭算法进行分割,然后进行对比.实验结果表明图像的平移不变量小波去噪法的去噪效果较好。     

基于自适应阈值的小波消噪算法研究及应用

基于小波多尺度分解的阈值方法是一种有效的信号去噪方法．应用最为广泛的是Donoho阈值法,但由于其阈值为全局阈值,不能在每级尺度上将信号与噪声做最大分离,去噪效果并不理想．在分析Donoho硬阈值和软阈值方法特点的基础上,提出了一种新的自适应阈值消噪方法,结合了硬阈值和软阈值方法的优点,仿真试验和工程实例均证明了该方法优于传统的阈值消噪方法．     

小波函数在沉降监测中信噪分离效果对比

变形监测的数据中通常不可避免地存在着各种不易消除的噪声,消除这些噪声,提取真实的形变信息是变形分析中一项重要工作。小波变换是一种时频联合分析方法,广泛应用于信号去噪。基于MATLAB进行了叠加高斯白噪声、突变信号的信号仿真,采用不同小波函数对仿真信号进行去噪试验,以均方根误差、估值偏差、信噪比作为衡量指标。对去噪效果进行了对比分析。最后基于仿真试验所得结论,选择最优小波函数对南京地铁春江新城站沉降观测数据进行了去噪处理,得到了较好的去噪效果。     

球坐标系下小波收缩去噪方法的改进

通过分析球坐标系下的小波收缩去噪法,对阈值函数进行修正,提出了一种较优的收缩判据.与传统的小波收缩去噪方法相比,该判据具有算法简单、工作量小等特点.仿真结果表明,改进的方法提高了图像的信噪比,去噪效果良好。     

p-adic变量实值函数的图像的宽度和中心

本文首先给出p—adic变量实值函数的图像的宽度和中心的概念,研究其平移和膨胀的性质,指出p—adic变量实值函数的图像的平移和膨胀与实分析中函数图像的平移和膨胀不同．     

基于小波变换的自适应图像去噪研究

小波域的信息处理有多分辨率分析的特性,图像经一系列小波变换就可以得到不同尺度下的图像特征,并能较好地刻画图像的非平稳性,在图像去噪方面有着传统去噪方法无法比拟的优势.本文,笔者阐述了图像小波去噪的原理,分析了影响去噪的关键因素、阈值函数的构造、阈值的选取及小波的分解层数等,并给出了优化的自适应图像去噪方案.     

基于小波变换的自适应图像去噪研究

<正>小波域的信息处理有多分辨率分析的特性,图像经一系列小波变换就可以得到不同尺度下的图像特征,并能较好地刻画图像的非平稳性,在图像去噪方面有着传统去噪方法无法比拟的优势。本文,笔者阐述了图像小波去噪的原理,分析了影响去噪的关键因素、阈值函数的构造、阈值的选取及小波的分解层数等,并给出了优化的自适应图像去噪方案。     

基于偏微分方程的声纳图像去噪

从图像的去噪模型入手,引入基于偏微分方程(PDE)的正则空间模型,结合全变差(TV)滤波器的设计,给出了一种针对声纳图像去噪的方法及其实现,并提出了基于小波变换的噪声方差估计方法.结果表明,由于采用不同于最小均方误差准则的新准则函数,在保持方差不变的条件下利用图像梯度信息建立选择性异性扩散模型来进行图像去噪复原,从而达到了既保护图像边缘又去除噪声的目的;与基于软阈值的小波去噪方法相比,在峰值信噪比和边缘保留评价参数方面具有优势.     

改进的小波阀值去噪在地震信号中的应用

提出一种新的阀值函数,对小波阀值去噪方法中传统阀值函数的缺点进行改进.实验结果表明,该方法有效提高了性噪比.     

基于NiosⅡ的图像去噪系统设计

基于NiosⅡ软核处理器技术,以SOPC方式,在Altera DE2-70开发板上实现图像去噪算法.算法利用交叉皮层模型ICM(Intersecting Cortical Model,ICM)定位噪声点,并结合经典滤波算法对检测出来的噪声点进行局部滤波.实验结果表明在NiosⅡ上实现的算法既有效地去除了噪声,同时又保持...     

基于非线性混迭的相干斑噪声分离算法

相干斑噪声分离是遥感技术应用中的一个重要问题,依据相干斑噪声图像的产生机理和信道特征,提出了适合非线性混迭环境下的相干斑噪声分离模型,设计了一个基于非线性混迭的相干斑噪声分离算法,实验证明,经过算法处理,有效地降低了图像的相干斑指数,保持了图像的细节特征.     

一种新的自适应双边滤波算法

现有的双边滤波算法需要预先设置空间方差和灰度方差参数,滤波时参数固定且不能保证是最优的参数设置. 文中提出一种新的自适应双边滤波算法(adaptive bilateral filtering, ABF),通过目标尺度信息实现空间方差局部自适应取值,保留更多的图像边缘特征;采用图像分块技术估计噪声方差,根据噪声方差自适应地设置灰度方差,以保证滤除噪声的性能;通过强制增大空间方差滤除较强噪声点. ABF不必像传统双边滤波算法那样根据经验设置参数,而是根据图像局部特征自适应地设置空间参数,不仅提高了滤除噪声的能力,而且更好地保留了图像边缘特征. 仿真实验表明,无论是主观评价还是客观评价,所提出的方法均优于传统的双边滤波算法、各向异性扩散算法和改进的双边滤波算法.     

基于Shearlet域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪

为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet 域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法. 首先对含噪图像进行非下采样shearlet 变换(nonsubsampled shearlet transform, NSST),将图像分解为低频分量和多个高频分量. 低频分量中包含图像信号的主要能量以及少量的噪
声,而高频分量中含有大部分噪声和图像边缘信息. 然后,利用K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD) 算法去除低频分量中的噪声,各个方向的高频分量则通过核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD) 算法进行去噪. 最后,对处理过的低频分量和高频分量进行非下采样shearlet 反变换(inverse nonsubsampled shearlet transform, INSST),得到重构图像,从而有效地去除图像噪声,保留图像边缘细节. 实验结果表明,与小波扩散去噪法、shearlet 硬阈值去噪法、K-SVD 稀疏去噪法、小波域稀疏去噪法相比,该方法的去噪能力更强,并能更好地保留图像纹理细节特征,改善图像视觉效果.     

数字图像边缘检测方法的对比分析及优化

由于数字图像本身的复杂特性和各种噪声源的影响,使得图像边缘检测技术成为图像处理的一个难点.通过对几种常用边缘检测算法的介绍、归纳总结及仿真实验,对比分析了各自的优缺点,并在此基础上结合目前先进的小波理论和传统的微分法提出了一种新的图像边缘检测方法.新方法把用不同方法处理得到的边缘图像融合生成一幅新的边缘图像,先取适当阈值,过滤多余的信息.经Matlab仿真验证,在突出图像的边缘和局域细节信息方面具有良好效果,是一种有效的图像边缘检测方法.     

Curvelet变换域自适应收缩图像去噪

研究了Curvelet变换域非参数贝叶斯估计图像去噪问题。利用先验概率模型－正态反高斯(NIG)分布对图像Curvelet系数的稀疏分布进行统计建模,并在此基础上设计出基于NIG的最大后验概率(MAP)估计器。通过估计Curvelet子带系数分布的参数,实现基于MAP的子带自适应收缩图像去噪,最后通过仿真验证了去噪算法的性能。结果表明,该方法能有效地去除图像中的噪声,同时较好地保留了图像的纹理和边缘等细节。     

基于模糊集理论的图像增强算法

红外图像具有整体亮度偏暗、对比度较低、目标与背景区分不明显的特点。因此,在对红外图像进行分析之前,必须先对图像质量进行改善。传统的基于模糊集理论的Pal.King算法,在增强红外图像对比度的同时,丢失部分细节信息。在分析这一问题产生原因的基础上,结合图像反色和多分辨率图像融合等理论,提出了一种新的基于模糊集理论的图像增强算法,新的算法不仅能够提高红外图像的对比度,而且能很好的突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,最重要是它能保持原始图像的细节信息。     

小波域内循环平移操作的图像高分辨率重建算法

为解决传统的图像插值算法因具有全局性而不能较好地处理图像边缘细节信息,且易在细节区域产生锯齿线的问题,提出了一种图像分辨率和对比度增强算法。该算法先用小波零填充算法得到高分辨率图像,并通过纠正残差过程来弥补丢失的边缘和纹理特征,然后对其进行定向循环平移操作。考虑到图像小波分解后水平、垂直、对角方向的高频分量能够反映图像这3个方向的边缘变化情况,从而利用图像不同方向的高频分量来刻画图像像素点不同方向的突变程度。根据这个突变程度来实现循环平移操作的自适应融合过程,这样可以避免过度抑制边缘细节信息。最后对重建的高分辨率图像小波分解后的高频分量使用非线性增强函数,提高图像对比度,突出边缘和轮廓信息。实验结果表明,该算法在增强图像空间分辨率和对比度的同时,保留了原图像包含的边缘和轮廓信息,不仅有较好的视觉效果,还有一定的抗噪能力。     

基于Matlab的数字图像典型去噪算法

针对数字图像处理中的典型去噪算法,利用Matlab进行分析处理,并从主观和客观2个角度对数字图像的去噪效果进行分析.在分析过程中可以看出,针对不同类型的噪声需要相应的滤波去噪算法才能取得较好的效果.     

晶体中原子排列的高分辨电子显微镜观察

用电子显微镜直接观察晶体中原子排列的成象条件,本文作了概括的理论分析.用实例说明了三种情况:反映晶体结构及缺陷的结构象;在特殊情况下与晶体结构对应的细节可以超过仪器的分辨率的超高分辨象;二元合金中能直接反映原子有序排列的超结构象.