基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

基于自适应模糊阈值小波的图像去噪

针对小渡变换多分辨分析(MRA)的特点，本提出一种多尺度分级的自适应模糊权重中值滤波的去噪方法．首先，利用开关控制策略的模糊理论建立隶属函数，用高斯自适应模型对噪声点进行预检测，然后在每一级小波变换过程中应用自适应模糊中值滤波(AFWMF)算法进行噪声滤波．实验表明，常规的小波去噪方法只能去除图像中的高斯噪声。该方法既能去除高斯噪声也能去除非高斯噪声．与中值滤波方法相比，该方法在去噪的同时能保留大量的原图像边缘、细节等重要信息，具有更好的去噪效果．     

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.     

基于小波变换新阈值函数的地震资料去噪方法

探讨在地震勘探中小波变换处理非平稳信号的时频分析方法,从强噪声地震信号中除去干扰进而提取有效信号。在D.L.Dohono提出的小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数用于非平稳强震降噪。该函数是介于硬、软阈值函数之间的一个可调函数,具有计算稳定性好、精度高、收敛速度快、对模型参数α的选择简单易于操作等特征。通过仿真实验和实际地震处理验证,表明所构造的新阈值函数能有效改善地震剖面处理效果,达到提高信噪比的目的。     

改进的小波域阈值去噪方法

针对使用常规小波域阅值去噪方法对含有高频噪声的低频信号或较平稳信号进行处理时，其去噪效果和信号保真度有时不能令人满意的问题，提出了一种对小波变换尺度1上的小波系数进行二次小波变换，并进行去噪处理后重构小波系数的新方法。该方法可去除大部分高频随机噪声。此后，再对重构后的信号进行小波域阈值去噪处理。仿真结果表明：该方法去噪效果明显，且信号主要细节保留较好。     

基于小波变换的微震阈值去噪方法

矿山微震信号是微震分析以及定位的重要基础,但是微震信号常含有大量随机噪声,这些噪声会严重地影响微震信号的分析与处理.在全局阈值的基础上,对阈值函数进行了改进,提出了一种基于小波变换的迭代阈值方法.采用Symlet8作为小波基函数对微震信号进行5层分解,利用全局阈值与迭代阈值分别对微震信号进行去噪处理,对比去噪后信号的波形、差剖面、频谱、信噪比和均方差.结果表明:迭代阈值去噪后的信噪比更高,均方差更小,去噪后的信号更接近原始信号,可以将有用信号与噪声进行有效地分离.     

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.     

基于多小波多层阈值图像去噪方法的改进

在多层阈值去噪方法的基础上, 采用均值逼近法对含噪图像进行预处理. 通过均值逼近法降低白噪声的方差, 用多层阈值去噪方法去噪, 有利于信噪分离. 结果表明, 该方法对图像去噪可行有效, 进一步提高了信噪比.     

自适应阈值小波在指纹图像去噪中的应用

目前指纹识别技术具有很广泛的应用,但通常指纹图像含有混合噪声,而传统小波阈值去噪算法对含有混合噪声的图像去噪时,存在混合噪声去除不彻底的问题,为此提出了一种改进的自适应阈值和连续型低误差阈值函数的小波去噪算法.首先,算法对含有混合噪声的指纹图像进行一次中值滤波去噪.然后,设计了一种新的自适应阈值,小波分解层数越大新阈值就会越小,就能更好地体现噪声信号在进行小波分解时减小的特征.最后,设计了连续型低误差改进阈值函数,改进的函数是连续的,并且阈值达到极限时误差为0.改进后的算法使得估计的小波系数更加接近真实系数,重构后的图像更接近原始图像.实验结果表明,该算法对含有高斯噪声和椒盐噪声的指纹图像处理时,相比于其他算法,得到了更好的峰值信噪比和均方误差数值,去噪后的指纹图像纹理显示更加清晰.     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

一种改进的小波域语音去噪方法研究

分析了信号和噪声在小波域的不同特征表现，并根据语音中浊音和清音的特点，提出了一种改进的多尺度多阈值的小波域语音去噪方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理，既抑制了噪声，又减少了语音段信息的损失，提高了信噪比．仿真结果表明，这是一种有效的语音增强方法．     

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。     

一种基于二维小波块阈值数字图像去噪方法

小波系数在一个小邻域里具有相似性，若充分利用周围小波系数的信息，分块对小渡系数进行阈值去噪操作，可以在保持图像平滑的同时，尽量多地保留图像的细节信息。对Cai＆Silverman的方法进行分析，将其拓展到二维信号去噪，并提出一种基于小波块阈值数字图像去噪方法．实验结果表明，谊方法不但能保留更多的图像细节，而且具有较好的峰值信噪比。     

基于SAR图像滤波的小波模糊聚类算法

针对合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波模糊聚类算法的去噪方法.该方法把信号和噪声的小波系数的分割看为一个两类模式分类问题.通过将小波系数幅值和高频子图像中的边缘信息作为聚类特征进行噪声系数分离,实现了精确分离小波系数,滤除相干斑噪声的目的.该算法不需要选择阈值和了解噪声的先验知识,有较强的数据自组织能力.实验结果表明,二维聚类滤波的信噪比提高了近8%,图像显示效果也得到了明显改善.     

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.     

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.     

自适应小波阈值语音增强新方法

针对单一小波闻值语音增强方法降低语音可懂度这一问题,提出一种基于自适应小波闻值的语音增强新方法．根据噪声帧频谱的平整度判断出噪声的类型,即是白噪声（合频响曲线比较平整的有色噪声）还是频响曲线不平整的有色噪声．由于不同类型的噪声具有不同性质的Lipschitz指数,对两种不同的噪声类型分别采用不同的自适应小波阚值对带噪语音信号进行增强处理．用计算机仿真和实际环境录制的语音数据对该方法的性能进行了测试,实验结果表明在两种实验数据情况下,该方法均具有较好的噪声抑制能力．     

改进阈值函数在图像去噪中的应用研究

针对传统阈值函数在图像去噪中存在的缺点和阈值选取的不确定性,为进一步研究小波去噪处理算法,提出了一种新的改进阈值函数的去噪算法,分别对Circuit、Eight、Road 3幅图像采用传统的硬阈值、软阈值、半软阈值方法和文中方法进行Matlab仿真实验。对比分析,文中方法既获得了较好的视觉效果和更高的峰值信噪比,又克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点,且能够在消噪和保留原有信号的弱特征之间获得较好的平衡,明显地改进了传统硬、软阈值函数去噪算法存在的诸多不足,在实际应用中更为有效。     

分数阶小波时频域的图像去噪新方法

为了提高图像的质量以及满足后续图像处理的需求,提出了一种基于分数阶小波时频域的图像去噪新方法。该方法通过二维分数阶小波变换将图像映射到分数阶小波时频域内,在时频域内实现图像的去噪处理,最后通过分数阶小波逆变换实现图像的重构。图像去噪实验结果表明:采用该方法去噪后的图像输出峰值信噪比明显提高,在抑制噪声的同时可以有效保持图像细节。