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。     

球坐标系下的小波图像去噪方法

介绍一种新的小波图像去噪方法，该方法首先将图像二维小波分解后的3个高频分量进行球坐标变换，然后对其径向分量r进行收缩去噪处理，与传统的直接收缩去噪法相比具有算法简单、工作量少等特点．仿真结果表明，该方法去噪效果良好．     

小波变换应用于信号去噪研究

分别对小波分解与重构法去噪法、非线性小波变换阈值法去噪法以及小波变换模极大值去噪法的原理进行了阐述，并比较了这几种小波去噪方法的优缺点，通过计算机仿真结果表明有效可行。     

结合Tetrolet与主动随机场模型的高斯噪声抑制

文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果.     

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.     

星载雷达弱目标小波去噪方法研究

针对星载雷达弱目标检测能力的不足,提出运用小波分解阈值处理的去噪方法改善检测前信噪比.结合频率步进信号高分辨成像的特点,设计了时域去噪和距离域去噪两种方法.仿真结果表明,两种方法均能有效地抑制噪声,提高检测前信噪比.通过分析比较,距离域去噪方法更为有效.     

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.     

基于小波变换和均值滤波的图像去噪

通过对图像中含有高斯噪声的分析和研究,结合现有图像去噪的方法,提出了采用均值滤波和小波变换相结合的方法来消除图像噪声。对含噪图像进行小波分解并且对各层小波系数进行阈值量化和进行小波重构,采用不同的模板对水平、垂直、以及对角方向子图像进行均值滤波,将低频近似子图像与处理后的各细节子图像结合得到去噪后的图像。仿真结果表明,所提出的方法相比于其它单一的去噪方法具有更好的去噪效果。     

M带小波变换在图像去噪中的应用

基于小波的图像去噪算法是目前图像去噪研究领域的一个热点.采用Normal Shrink进行阈值估计,提出了一种基于M带小波变换的图像去噪方法,实验结果表明:此方法的去噪效果优于维纳滤波和两带小波.     

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。     

球、柱坐标系中的急动度

给出求球、柱坐标系中急动度的一种方法.首先分别求出了2个坐标系各个单位矢量的导数与各单位矢量之间的关系,然后把2个坐标系的加速度对时间求导数,利用单位矢量导数与其的关系,导出这2种坐标系中的急动度的分量式.     

两电偶极子间的相互作用能和相互作用力

讨论了在静态下两电偶极子间的相互作用能和相互作用力 ,得出了它们在球面坐标系中的解析式 ,并分析了相互作用能和相互作用力的特点 .     

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．     

小波神经网络及其在非线性时间序列中的应用

介绍将小波神经网络理论应用于非线性时间序列的拟合与预报,主要应用于太阳黑子,洛川数据等进行拟合、预报,并将拟合、预报的结果分别与投影寻踪学习网络及改进的BP网进行了比较,说明了小波网具有很好的拟合、预报性质.     

各向异性双树复小波包变换

基于双树复小波变换提出了一种新的复小波包变换。该变换引入了各向异性分解方式,由此得到的小波基在各个方向上尺度可以不同,并具有更好的方向性。这种变换可用在二维或三维数据的处理上。图像和视频去噪实验结果的PSNR值与各向同性复小波变换相比有0.1～1dB的提高,去噪后图像视觉效果更好,证实了该变换方式的优越性。     

基于小波域维纳滤波器的信号稀疏表示

经典小波分解对信号稀疏化效果不佳,为此设计了基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法. 该算法可自适应地衰减每个小波系数,增大系数的稀疏度及可压缩性,从而提高压缩感知算法对信号的恢复质量. 仿真结果表明,与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复算法相比,该算法较大地提升了对信号及图像的恢复质量.     

基于小波变换的图像压缩方法研究

图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程.利用原始图像在经小波分解后,能量大部分聚集到低频子图,所以使不同分辨率级能量分布不均匀,从而提高了图像压缩的效率和重建图像的质量.实验证明,小波变换是一种有效的图像压缩方法.     

电力系统谐波检测的FFT加窗插值算法与小波分析方法的比较

对电力系统谐波检测中常用的FFT加窗插值算法和小波分析算法进行了分析比较：FFT加窗插值算法具有检测精度高、实现简单、功能多且使用方便的优点,但计算量较大,因而实时性不够好;小波分析实时性好,能够获取较精确的基波信号,然而对于其他整数次谐波的幅值和相位则较难精确的获得,且难于构造分频严格、能量集中的小波,检测精度也有待改善.并通过仿真实验验证上述结论.