基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取

为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.     

基于小波阈值去噪方法的研究

小波分析用于信号去噪的过程中,关键的就是阈值的选取和阈值的处理方法。系统介绍了四种阈值处理函数和四种阈值选取形式,并在MATLAB环境下进行仿真研究,将去噪后的信号进行比较,得出阈值去噪方法的一些结论。     

基于小波变换的最优阈值图像去噪

小波图像去噪方法已广泛应用于图像去噪领域。在图像去噪中关键的一步就是阈值选取，阈值的选择直接决定去噪效果。本研究提出了一种基于小波不同子带选取最优阈值的小波去噪方法，该方法根据小波系数不同的特点选取阈值。实验结果表明，此方法可以有效地降低噪声，较好地保持了图像的细节。     

基于遗传算法的类间方差图像阈值分割

阈值分割是一种广泛使用的图像分割技术,分割效果的关键在于阈值的选取。本文采用最大类间方差准则来自动选取阈值,并将遗传算法应用到类间方差的寻优过程中,大大提高了运算速度,使阈值选取更加精确,通过实验表明,该方法能够有效地保留分割后图像的纹理信息,是一种有效的图像分割方法。     

基于阈值的图像分割方法的研究

介绍了图像分割的定义和基于阈值选取的图像分割方法,分析了直方图阈值和最佳阈值法。     

新阈值函数及其小波去噪研究

小波阈值法是小波域去噪的主要方法之一,该方法通过选取合适的阈值,采用阈值函数对小波系数进行相应的非线性处理,可以在均方差意义下取得最优的去噪效果.其中,选取合适的阈值函数是该方法最基本的问题之一.文章在讨论了硬阈值函数、软阈值函数和半软阈值函数的特点及其不足的基础上,提出了一个新的阈值函数.该函数在整个小波域内连续并高阶可导,而且只需要确定一个阈值,算法相对简单.仿真结果表明,与硬、软和半软阈值方法相比,采用新的阈值函数可得到较为理想的去噪效果.     

基于小波变换与傅里叶变换对比分析及其在信号去噪中的应用

本文对比经典的傅里叶变换和小波变换,从理论方面给出了两者的比较分析,对基于小波变换的去噪方法进行了重点分析.对阈值去噪方法,软、硬阈值,阈值选取方式以及阈值的选取做了分析,分别做了四种阈值选取方式的对比实验;软、硬阈值去噪对比实验以及傅里叶去噪与小波去噪对比实验,分析了这些因素对去噪效果的影响,并且对传统傅里叶去噪与小波去噪进行了比较.     

二维Tsallis熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

针对二维Tsallis熵阈值分割法中参数q的选取问题,提出一种粒子群优化算法自适应选取参数q的方法.该方法基于一种图像分割质量评价指标—均匀性测度,利用粒子群优化算法对参数q在参数空间进行优化搜索,从而实现了二维Tsallis熵阈值分割法的自动阈值选取.实验表明,所提出的方法可以根据具体的图像有效地选取参数q,获得理想的图像分割结果.     

极值理论中阈值选取的Hill估计方法改进

利用变点统计理论对极值理论中阈值选择的传统Hill估计方法进行了改进,实现了阈值的定量精确选取,从而减少了因主观判断所引起的阈值选取偏差.将此方法应用到基于极值理论的商业银行操作风险度量中,取得了较好的效果.     

基于小波变换的心电信号去噪

针对心电信号采集过程中常会混入工频干扰的情况,利用小波分析良好的时频局部化特性,提出了一种改进的基于小波变换的阈值去噪方法.该方法对传统的阈值选取方法进行了改进,提出了尺度相关的阈值选取方法.仿真结果表明,改进后的算法可以有效地去除ECG信号中的噪声信号.     

基于小波分析的二值化阈值选取

图像阈值的自动选取是灰度图像二值化处理中的关键。文章提出一种基于多尺度小波分析的阈值选取方法。通过对图像直方图特征点由粗到精的表示 ,在最佳尺度上确定出个数有限的波谷点 (即候选阈值点 ) ,再根据图像阈值的性质定出唯一的阈值点。该方法计算简单 ,适应性强 ,满足了实时性要求高的图像处理与分析系统。     

模拟退火算法在视频序列图像二值化阈值选取中的应用

阈值的选取问题是图像二值化的过程中的一个关键问题，现有的方法主要是利用Otsu算法对分割阈值从0—255的所有灰度值依次遍历，没有考虑视频两帧图像间的相关性。本文利用帧间相关性给出了一个阈值选取算法，该算法在保存上一帧阈值的基础上，运用模拟退火算法对本帧阈值进行一种智能搜索。优化了搜索策略，提高了运行效率。实验表明，该算法提高了阈值选取的效率。     

避免无用重选取的QoS劣化阈值模型及计算

为了避免QoS优化效果不好的无用重选取,需要判断QoS的劣化是否将影响组合服务对全局质量约束的满足,为此,建立了QoS劣化阈值模型.通过QoS劣化阈值反映QoS劣化程度与组合服务全局质量约束满足之间的关系,从而触发QoS优化效果较好的有用重选取.根据组合服务的流程结构,给出了QoS劣化阈值的计算规则和相应方法.实验表明,所提出的QoS劣化阈值计算方法能够有效地避免无用重选取,保证重选取的QoS优化效果.     

图像分割的阈值法研究

阐述了阈值分割法的基本原理,介绍了常用的阈值选取方法,并实现了全局阈值和动态阈值对图像的分割,给出了实验结果,分析了阐值法的特点,讨论了阈值法在图像分割中的应用。     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

基于小波变换的显微图像细胞边缘提取

根据小波变换在不同的尺度层具有自适应时频窗性质, 在边缘提取过程中 选取了Mallat多尺度小波变换, 使阈值选取得到了改善. 依据显微细胞图像的特点, 通过对细胞边缘和背景噪声采取不同的阈值（加权阈值法）, 再利用小波变换的模角可分离性质有效地分离出细胞边缘. 结果表明, 这种阈值选取法对于显微细胞图像的边缘提取是一种有效的方法.     

作为流域山坡单元离散控制参数的河网阈值

对于基于山坡单元的GBHM模型,河网阈值的选取决定了模型模拟时的流域离散精度。该文以流域地形地貌分析为基础,提出了一种基于多重分形的河网阈值联合优选SD-MF法,该法首先根据传统方法确定河网阈值的选取范围,然后利用多重分形选取阈值范围内的相对最优值。SD-MF法在密云水库以上潮河流域及白河流域的应用结果表明:2个流域恰当的河网阈值均为0.675 km2,为流域GBHM模型的构建奠定了基础。     

自动阈值选取的两种算法

介绍了阈值分割法的特点,阈值选取在阈值分割中的重要性,最佳阈值选取的原则,最频值法,以及基于最频值法提出的两种阈值选取算法。该算法用于医学细胞图像的自动分割,获得快速而良好的分割效果。     

基于阈交方法的无线网络业务分析

由于无线网络的有限带宽和可变信道，使得无线网络业务的服务质量保证比有线网络更加困难．通过对无线网络业务超阈值数据采用方差分析法构造阈值v的偏差函数，为阈值选取提供一定的依据；通过对无线网络业务到达数据对阈值穿越强度的计算，验证了该方法在阈值选取方面的有效性．可以根据该阈值实现对无线网络业务的控制，提供更好的服务质量保证．     

道路施工交通影响范围确定方法研究

文章结合当前交通影响范围确定方法,基于容量限制-增量加载的路网交通量再分配结果,提出一种通过阈值分析确定道路施工影响范围的方法.施工道路紧邻的信号交叉口和无信号交叉口选取不同阈值指标,即在信号交叉口,其阈值选用F·韦伯斯特-B·柯布理论信号最佳信号周期适用范围最大流量比;在无信号交叉口,其阈值选取无信号控制条件下主次道...