基于小波变换的图像去噪算法研究

图像去噪通常采用的是低通滤波的方法,但是它在消除图像噪声的同时,也会消除图像中部分有用的高频信息。各种图像去噪方法性能的优劣,其实质就是在去噪和保留有用高频信息之间进行权衡。论文概括描述了小波理论及其优缺点,着重介绍了阈值收缩法并分析了其存在的不足,分析了阈值函数选取方法,并采用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明,使用软阚值函数进行图像降噪,较之硬阈值,通常可获得更好的效果。     

基于小波变换和中值滤波的图像去噪

针对图像中同时含有脉冲和高斯混合噪声的情况下,本文提出了一种中值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法。仿真结果表明,该方法可以有效地滤除混合噪声,改善图像的视觉效果。     

小波变换在图像去噪中的应用

图像去噪处理技术是图像处理领域中一项基本的,也是很重要的技术。本文介绍了小波变换在图像去噪中的一般应用。     

基于小波变换的图像去噪技术

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。本文全面介绍了小波变换在图像去噪中的应用现状和方法分类,并对当前存在的几类去噪方法进行了分析比较,以利于对该领域的进一步研究。     

基于软阈值小波痕迹图像去噪算法及应用

针对痕迹图像的结构特点及传统图像去噪中所存在的问题，提出了一种基于软阈值的小波图像去噪方法．首先将痕迹图像经过小波分解得到一系列不同程度上的子带图像，再根据噪声和图像信号的不同特性，在不同尺度的子带图像上进行软阈值滤波，最后进行小波重构，得到去噪后的图像．实验结果表明，该算法可较好的保留图像信号的边缘特征，改善图像的视觉效果．     

基于多小波变换的图像去噪改进算法

在介绍多小波理论的基础上,提出一种基于多小波的自适应图像去噪算法,该方法根据多小波系数在不同子带、不同方向上的特性自适应选取不同的最佳阈值,然后再与图像的分解尺度函数因子结合起来。实验表明,与单小波和其它使用不同预处理过程的传统多小波去噪方法相比,该方法有效地去除了白噪声,进一步提高了图像的峰值信噪比（PSNR）和最小均方误差（MSE）。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明:该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

基于小波变换的MATLAB汽车图像去噪

为了更好地进行图像去噪,提出了一种图像去噪的方法。对图像进行小波变换以后,噪声的小波系数在不同尺度上都服从高斯分布但大小不同。由此,对各尺度各方向上的小波系数进行维纳滤波,而保持低频系数不变,先以此来估计原始图像的小波系数;然后进行小波反变换,得到去噪图像。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像.图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节.为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差.仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值...     

基于小波自适应阈值的脑CT图像去噪研究

利用自适应小波阈值算法抑制脑部CT图像噪声,以提高图像质量.通过仿真实验,确定自适应滤波阈值与噪声强度的关系,然后采用真实脑部CT图像及自然图像进行验证,并与常用小波阈值算法比较.提出的算法能够抑制图像的加性白噪声,使峰值信噪比提高7～10 dB,同时更好地保留了图像细节及边缘信息.小波自适应阈值算法能够对不同噪声水平的脑CT图像及自然图像进行自适应处理,提高峰值信噪比,改善图像质量.     

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。     

基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像.图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节.为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差.仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值算法相比,该算法能够有效地抑制高斯白噪声,更好地保留图像的边缘细节.     

基于小波变换和偏微分方程的图像去噪方法

应用小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了.使用偏微分方程对图像去噪,并与使用小波变换去除图像噪声后效果进行比较,实验结果表明:使用偏微分方程对图像去噪在平滑噪声的同时可以使边缘得到保持.应用偏微分方程进行图像去噪是一种有效的工具.     

基于脊波与小波变换的联合图像去噪方法

目的通过对脊波与小波变换这两种图像处理方法的分析,指出两种方法各自在图像处理的优缺点并提出了基于脊波与小波变换的联合图像去噪算法（RWT）。方法在去噪之前,首先通过脊波变换中较大的脊波系数,探测并保留二维图像中的主要信息特征,然后在图像的剩余信息中,通过小波变换有效地去除包含在其中的零维噪声信息,可以保留图像中的主要信息特征并完成去噪过程。结果理论分析和实验结果都表明,与传统的小波阈值方法或脊波去噪方法相比较有明显的去噪效果。结论该方法不但可以保持图像的边缘和良好的视觉特性,而且去噪后图像的峰值信噪比可再提高将近2 dB,算法处理的时间复杂度为O（Nlog（N））。     

小波阈值图像去噪算法改进

对小波阈值收缩图像去噪算法进行了研究,在软阈值函数的基础上提出了一种改进的阈值函数,算法中采用BayesShrink阈值和SureShrink阈值,一定程度上抑制了SureShrink阈值的"过保留"小波系数.与传统方法(软阈值函数法(BayesShrink阈值)、软阈值函数法(SureShrink阈值)、硬阈值函数法以及半软阈值函数去噪法)相比,在处理边缘点不多的图像时,改进的阈值函数方法处理后的图像具有更高的峰值信噪比(PSNR)和信噪比(SNR),并具有更低的均方误差(MSE),图像更加清晰.     

基于小波域的软阈值噪声图像增强

针对噪声图像增强提出基于小波域的软阈值算法，基于信号和噪声在小波变换现具有不同的传播特性，图像经二维小波变换后得不同尺度的子带图像，在不同尺度的子带图像以软阈值算法进行增强，最后进行小波重构得到增强图像，实验表明，与传统算法相比本文算法在细节增强和噪声抑制上取得较好效果。     

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。     

一种基于小波变换的图像阈值去噪方法

在基于小波变换的图像阈值化去噪方法中,阈值的选取非常重要,本文提出一种新的阈值函数,将其用于图像去噪,实验结果表明,采用本文提出的算法得到的无论是峰值信噪比还是视觉效果均优于传统的软、硬阈值算法。     

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。     

基于小波变换的图像阈值去噪算法研究

介绍了小波阈值去噪的原理,分析传统的软硬阈值函数的不足,对阈值函数的选取和阈值的估计进行了改进,提出了一种新的小波阈值去噪方法。实验结果表明,本算法明显提高了图像的峰值信噪比,即能较好的抑制噪声,又能很好的保留图像的特征和边缘信息。