基于小波包变换的一种降噪算法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小 ,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。因此 ,文章提出一种以小波包能量为基础 ,以降低原始信号与降噪后信号之间的均方误差 (MSE)为目标的基于小波包的降噪算法 ,并与传统的 Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。仿真结果表明 ,该算法可以有效去除白噪声干扰 ,并且明显优于传统的 Donoho的硬阈值降噪算法。     

基于小波变换的一种图像增强去噪算法

利用小波变换的自适应特征,将小波的多分辨理论应用于图像的去噪、增强处理中,针对传统的阈值去噪和子带增强的缺点,提出了一种改进的自适应图像去噪增强算法.该算法对图像的噪音进行了估计,采用软阈值和硬阈值相结合的处理方法,利用3次B样条插值函数的特性,设计一个平滑的过渡区,有效地避免了单独使用软阈值或硬阈值处理的缺点,保证了图像达到比较好的去噪效果;同时引入的增益因子,可以自适应地补充图像的弱信息.     

一种新小波阈值去噪算法

在小波阈值降噪方法当中,硬阈值方法可以很好的保留信号边缘等局部信息。与硬阈值方法相比,软阈值方法具有很好的降噪效果,但是会带来信号的失真现象。在此基础之上,本文提出了一种新的阈值函数,采用新的阈值函数的去噪效果在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值函数。克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

基于球坐标系的非线性小波变换去噪算法

提出一种新的非线性小波变换去噪方法。该方法把线性小波变换后得到的3个高频分量通过球坐标变换后,得到球坐标下3个分量,然后在球坐标中根据图像统计特性设定的收缩因子处理小波收缩去噪。结果表明,该方法比直接进行小波收缩的结果有更好的峰值信噪比。     

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。     

一种简化的小波去噪算法

介绍了信号奇异性及正则性的数学概念及如何利用小波变换测量信号的奇异性及正则性，介绍了小波去噪原理及优越性，提出了一种简单、实用的小波去噪方法。     

一种基于小波变换的自适应播放算法

针对网络传输中延时的非平稳特性,提出了一种基于小波变换的自适应播放算法. 通过小波变换将非平稳的延时序列变为多个平稳的分量,再对各平稳分量采用不同自适应速率的自回归(AR) 模型进行预测,将各个预测分量利用小波重构得到最终的端到端延时. 仿真结果表明,该算法的预测精度比传统的AR算法提高了5～14dB,比新提出的差分自回归 (DIAR) 算法提高了1.5～5.0dB.     

基于小波变换的图像混合去噪算法

提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法,实现了图像去噪。该方法在去噪之前,先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数,保留这些位置的小波系数,其不受阈值去噪影响,对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪,去除高斯噪声。然后对图像进行中值滤波,去除椒盐噪声。该算法的实验结果表明,不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声,而且能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于传统的图像去噪方法。     

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.     

基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

基于一种新阈值函数的小波阈值去噪方法的研究

文章利用D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法,构造了一个新的阈值函数.与传统的硬、软阈值函数相比,该阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,且同软阈值函数一样具有连续性,便于进行各种数学处理;同时还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,它具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性.仿真结果表明,新的阈值函数的去噪效果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的硬、软阈值方法.     

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用．但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的．通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量．     

基于层间特性的多级小波收缩去噪算法

该文提出了一种新的基于层间特性的多级小波收缩去噪算法．该算法根据图像小波系数的层间相关特性来确定各层的收缩阈值,并将这些收缩阈值用于图像去噪．实验表明：该算法比传统的算法能更有效地减少噪声,获得更高的PSNR．同时,新的算法还能减少高质量图像中的噪声．     

利用小波变换提取医用X光片图像边缘的研究

基于小波分析,研究提出了一种适合于X线图像的算法,用X线图像的边缘探测,通过实验检验,效果理想。     

一种改进的小波域阈值去噪算法

在D.L.Donoho和I.M.Johnston提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数。采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

一种基于模糊小波变换的图像噪声消除算法

在局部软阈值消噪算法的基础上,对水平和垂直方向的高频系数采用模糊中值滤波进行改进,提出一种基于小波变换和模糊中值滤波的消除高斯噪声和盐椒噪声的新算法,并对该算法采用Matlab6.5做仿真实验,将该算法与小波全局软阈值去噪算法、局部软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法进行比较.结果显示,该算法具有更稳健的去噪性能,而且能较好地保留边缘信息.     

基于分级策略的自动人眼检测与定位

针对小波阈值法中的小波变换只能将图像分解到有限方向, 而不能较好地表征图像多方向性的问题, 用改进混合小波 方向滤波器组（HWD:Hybrid Wavelet Directional filter banks)变换代替单纯小波变换, 使在图像分解过程中更好地表征图像的多方向性, 保存更多的图像信息; 在分析小波阈值去噪原理的基础上,改变隶属度函数, 构建HWD隶属度的权系数, 从而避免因小波系数间存在幅值交叉使小波阈值法的应用受到限制。改进的HWD在损失最少图像小波系数的前提下, 能最大限度地置零噪声小波系数。实际工程图纸去噪研究表明, 改进的小波阈值法可在去除一定噪声的前提下, 保留更多的工程图纸细节信息。     

基于小波变换的医学解剖与功能像融合新算法

摘要： 近年来,用于从多模医学图像数据中挖掘有用信息的融合算法不断被提出。但是,还没有一种合适的算法用于医学解剖和功能像的融合。基于此,提出一种基于小波变换的新方法,用于医学解剖和功能像的融合。选择高频系数时,通过计算各子图像的全局梯度来实现高频信息的融合,使融合后的图像较好地保留解剖结构所对应的功能信息;低频系数采用基于邻域能量的融合算法,保留解剖图像的边缘和纹理特征。实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法强化了融合图像的边缘和纹理特征,有效地保留了原图像的解剖信息和功能信息。