基于第二代小波变换的图像除噪

讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程,并将第二代小波变换引入到图像信号除噪处理中.提升方案采用的是Deslauriers-Dubuc(4,2)小波,分别对含噪的图像信号进行三级可逆提升变换,对每一级上的细节信号按软阈值法进行处理,削减小波系数中的噪声部分,从而实现了信号去噪.结果表明,去除高斯白噪声的效果令人满意,提升方法设计灵活、计算简单.     

一种基于小波变换的迭代自适应图像除噪算法

借鉴卡尔曼滤波的思想,建立了一种基于小波变换的自适应迭代图像除噪算法.实验结果表明,算法是有效的.     

基于小波分析的医学影像图像除噪设计及仿真研究

针对当前算法在抑制医学影像图像的噪声、精准地确定阈值方面不太理想,本文研究了小波分析算法的数学模型,利用仿真软件对小波分析除噪算法的实现进行了设计研究,探讨了合适的除噪方法。进一步对小波阈值不同门限降噪方法的处理结果进行了仿真比较研究,表明利用小波分析的医学影像图像除噪效果较好,便于实现。     

自适应滤波器在胎动信号除噪中的应用

设计了一种新的基于小波变换的自适应滤波器,其参考信号选择原始胎动信号经小波分解后与干扰基本无关的尺度信号。该滤波器可有效去除胎动信号中由于呼吸、宫缩等动作带入的低频干扰,对咳嗽、发笑产生 的高频干扰也有很好的抑制作用。为提高胎动信号的识别率打下了良好的基础。     

针对医学图像的小波阈值去噪方法

为了改善小波阈值去噪算法中硬阈值和软阈值存在的不足,提出一种新的小波阈值去噪方法.该算法在进行小波阈值去噪前,先将图像分割成背景平坦区域和细节区域两部分,然后分别进行小波阈值去噪,最后融合两图像从而获得去噪图像.在分别进行小波阈值去噪时,利用迭代法进行阈值选择,采用"软、硬阈值折中"阈值函数.根据对医学图像去噪的仿真实验结果表明,该算法在去噪效果上均优于传统的软硬阈值方法.     

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.     

基于方向可调滤波器的含噪图像融合算法

提出了一种基于方向可调滤波器的图像消噪及融合算法,即使用方向可调滤波器及其Hilbert变换组成的正交滤波器组,分析两幅已配准源图的主要方向及局部方向能量,根据噪声点所具有的奇异性、无方向性,从而检测出图像噪声点,并运用局部中值滤波方法消噪;对于源图中的特征,采用局部方向能量作为权重进行加权融合。该方法提高信噪比约50％－80％,并能很好地保留和显著增强源图中的有用特征。     

一种基于改进的软硬阈值折衷法的去噪研究

在小波域中分析了传统软阈值法和硬阈值法的特点,并在软硬阈值折衷法的基础上,提出了一种新方法;采用模糊滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差,然后采用软硬阈值折衷法对处理过的信号进行消噪,仿真实验表明,新方法可有效的抑制噪声.其消噪后的信噪比和均方误差均优于软硬阈值函数及其折衷算法,具有较好的消噪效果.     

基于五株全相位采样提升小波的图像融合

本文采用五株全相位采样提升算法,对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数量构融合图像.实验表明该方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.     

基于非抽样小波的多阈值去噪

利用小波系数之间的相关关系,对变换后的小波系数进行分类,提出了基于多阈值的去噪方法。该方法利用非抽样小波变换的冗余性来寻找小波系数之间的依赖关系,把变换后系数分成与图像细节特征相关的系数、平滑区域相关的系数以及噪声相关的系数,对不同的系数采用不同的阈值处理策略以改进去噪效果。实验结果表明,与其它去噪方法相比,该方法不仅较好的保留了图像特征,而且具有良好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。     

基于小波变换图像增强算法的手机散斑衬比血流成像技术

为实现激光散斑血流成像设备的便携化,研究了手机散斑衬比血流成像技术。通过分析和重组彩色滤波阵列的光强信号,解决了彩色图像传感器无法获取散斑信号的问题。提出了基于手机相机的散斑衬比分析方法,使用二维离散小波变换对图像低频区域进行增强,并使用k-means聚类和Ostu算法将背景区域和前景血流区域进行分割和去噪。最后,为验证这两种算法在不同情况下的分割结果,分别进行了血流模拟实验和微循环血流灌注实验。研究结果证明,Ostu算法在不同的血流模型下有更好的分割去噪表现,解决手机自带算法导致血流图像失真问题的同时,提高了图像的可视化效果。     

一种新的小波图像去噪方法

为了有效去除图像噪声,同时又能尽可能多的保留图像的边缘信息,文章提出了一种新的基于边缘检测的自适应阅值小波图像去噪方法。该方法将与边缘相关的小渡系数和与同性区域相关的小渡系数区别对待。将检测到的边缘点与非边缘点对应的小波系数,利用邻域相关性,分别采用不同的收缩因子进行收缩。实验仿真结果表明,与其它传统方法相比,本文方法不仅抑制噪声能力强,而且很好地保留了图像的边缘特征,具有更好的重建视觉效果。     

一种新的图像去噪方法

传统的去噪方法需要进行较多的预处理,提出一种基于非张量积小波滤波器和二维主成分分析的图像去噪方法．该方法在不需要预处理的情况下,直接利用原始图像的分解信息进行去噪．利用客观的峰值信噪比（PSNR）和主观视觉效果作为评价标准．仿真实验表明该方法不仅PSNR值较大,而且明显地改善了去噪后的视觉效果．     

Information-based reduced reference image quality assessment incorporating non-tensor product wavelet filter banks

To achieve the better performance of image quality assessment, this paper develops an information-based scheme. First, visual maps that contain visual information are extracted by non-tensor product wavelet filter banks at different scales. Subsequently, to model visual difference （VD） caused by image degradations, the variation of information entropy between distorted and reference images is employed. Then the final visual quality is calculated with the VDs at each scale. In experiments, evaluation results show that it performs very well in terms of high accuracy of image quality measurement as well as low data rate.     

一种完全重构FIR滤波器组的设计

基于一种通道数为偶数的双正交线性相位完全重构FIR滤波器组的时域设计算法,提出了通道数为奇数的滤波器组设计算法应用的详细过程,并充分利用仿酉滤波器组的性质给出了相应的线性相位完全重构FIR仿酉滤波器组的设计算法,最后讨论了此算法改进并用于两通道长度不尽相等的线性相位完全重构FIR双正交和仿酉滤波器组的设计.     

基于小波和小波包图像去噪的比较研究

小波和小波包对图像消噪都是十分有用的工具,虽然小波包可以对图像的高频部分做更细致的刻画,对图像的分析能力更强,但其对图像去噪的结果并不一定优于小波。本文通过大量的实验仿真显示:因图像中噪声含量的多少不同,小波包消噪的结果可能优于小波,也可能劣于小波。     

在MATLAB语言环境下基于小波变换的图像处理

小波变换是近十几年发展起来的，它集数学、信息处理于一体，在图像处理中起着重要作用。本简单介绍了基于小波变换的图像分解与重构，在此基础上讨论了MATLAB语言环境下图像压缩和图像融合的基本方法。实验结果表明：基于小波变换的图像处理具有理想的效果。     

基于小波变换的图象压缩

要在模拟和移动通讯中传输数字图象，首先必须对图象实行高比率的压缩，本文对讨论小波变换的特征机理，建立了以小波变换为基础图象压缩软件模拟系统，并同标准ＪＰＥＧ的图象压缩方法做了对比实验，结果证明：在高压缩比时，基于小波变换压缩的重建图象ＰＳＤＮ和重建图象质量都明显地成于传统的ＤＣＴ压缩方法。     

组稀疏表示的双重l1范数优化图像去噪算法

由于图像受噪声的影响,无法从降质信号中获得准确的稀疏系数.针对此问题,对一种组稀疏表示的双重l_1范数优化图像去噪算法进行研究,该算法同时采用非局部相似图像块组稀疏表示的l_1范数和稀疏残差作为正则项对组稀疏系数进行约束,并利用一种有效的迭代收缩算法实现对模型的优化求解,以获取更鲁棒的稀疏系数,另外,为了进一步提高去噪性能,采用贝叶斯公式推导出自适应调整两个正则化参数的方法.实验结果表明,与现有的许多算法相比,新算法能够在去除噪声的同时抑制伪影,保护图像的细节信息,峰值信噪比相对经典的BM3D算法而言,最多可提高1.24 dB.     

一种小波去噪方法的几点改进

Mihcak M.K,IEEE Signal Processing L etters,1996 ,6 (12 ) :30 0 30 3提出了小波去噪方法 L AWML(L AWMAP) ,并得到了非常好的去噪效果。该文针对其过保留小系数的特点提出了引入阈值处理以减少重建毛刺和提高去噪后信号的压缩率 ;根据小波系数子带能量分布的特点 ,提出对不同尺度不同子带选择不同邻域来提高方差估计的准确性 ;根据子带的方向选择性 ,提出用长方形代替正方形邻域的改进方案。通过实验证明了这些改进可以有效地弥补原先 L AWML (L AWMAP)方法的不足 ,得到更好的去噪效果.