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.     

一种改进小波阈值图像去噪方法

采用MATLAB进行仿真实验,首先分别对含噪图像使用改进的阈值,改进的阈值函数进行降噪处理,然后将两者结合起来应用于含噪图像。实验结果表明,使用改进后的阈值和阈值函数进行图像降噪,较之现有的经典方法,通常可获得更好的效果。     

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.     

一种小波阈值的图像去噪的新方法

基于小波变换的图像去噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行去噪前,先对图像进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大;然后对图像采取局部阈值去噪法进行去噪;最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构。     

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。     

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。     

改进小波阈值图像去噪算法

图像去噪问题一直是图像处理领域关注的问题之一。在图像去噪过程中,由于软阈值函数获得的去噪估计系数与原小波系数具有的恒定差,进而影响了重建图像的质量。为了有效地解决这一问题,在软阈值函数的基础上,本文提出了一种新的阈值函数用于图像的去噪重建。同时,新提出的阈值函数也有效地解决了硬阈值函数的不连续性问题。为了增加新阈值函数的灵活性,新阈值函数中添加了两个调节因子。实验结果表明,本文的阈值函数优于经典的软、硬阈值函数,有效地解决了软、硬阈值函数存在的缺陷,获得的重建图像质量和峰值信噪比有显著提高。     

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）。     

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。     

阈值函数的选取对图像去噪的影响

摘要：在小波阈值去噪中,阈值函数的选取是非常重要的,阈值函数的不同选取直接影响到去噪的效果。本文在软硬阈值函数的基础上提出了一个阈值函数,仿真实验表明,利用本文阈值函数去噪,效果要优于软硬阈值函数。     

一种基于小波变换的迭代自适应图像除噪算法

借鉴卡尔曼滤波的思想,建立了一种基于小波变换的自适应迭代图像除噪算法.实验结果表明,算法是有效的.     

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.     

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。     

An image denoising method based on multiscale wavelet thresholding and bilateral filtering

A novel image denoising method is proposed based on multiscale wavelet thresholding (WT) and bilateral filtering (BF). First, the image is decomposed into multiscale subbands by wavelet transform. Then, from the top scale to the bottom scale, we apply BF to the approximation subbands and WT to the detail subbands. The filtered subbands are reconstructed back to approximation subbands of the lower scale. Finally, subbands are reconstructed in all the scales, and in this way the denoised image is formed. Diff...     

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。     

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。     

一种改进的小波阈值去噪算法

在对软阈值和硬阈值去噪方法分析的基础上,提出一种改进的阈值函数,并且对阈值做了适当的调整,克服软阈值和硬阈值去噪方法的缺点.Matlab仿真结果表明,提出的改进算法在信噪比增益和最小均方差方面均优于软阈值和硬阈值去噪方法.该改进方案具有更大的有效性和优越性.     

一种改进的小波域自适应图像水印算法

分析传统小波域自适应水印算法鲁棒性不够理想的原因,提出改进的小波域自适应图像水印算法.利用噪声可见性函数局部分析能力强的特点,在小波分解后的子带中查找容噪能力强的位置嵌入水印,并结合小波域视觉可见误差门限JND值实现水印强度的自适应嵌入.实验结果表明,改进后的算法不但保留了视觉效果好的特点,而且在水印的鲁棒性上得到大幅度的提高.