小波变换在图像去噪中的应用

图像小波域去噪可克服频域去噪单一尺度的局限性,具备多尺度多分辨率的特点,已成为目前图像去噪的主要方法之一。为归纳小波变换在图像去噪领域中的应用,简要讨论图像噪声的概念、数学模型、传统图像去噪的基本原理方法,详细阐述了图像小波域去噪的基本理论、发展过程、去噪方法,评价了3种常用方法的优缺点,对小波去噪的发展趋势进行了展望。     

基于小波变换的图像去噪技术

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。本文全面介绍了小波变换在图像去噪中的应用现状和方法分类,并对当前存在的几类去噪方法进行了分析比较,以利于对该领域的进一步研究。     

基于小波的数字图像去噪研究

图像去噪是当前数字图象处理领域最核心的技术之一,本文结合小波变换在图像去噪方面的的优势、当前常用小波去噪方法和对小波去噪效果的分析等三个方面对基于小波的数字图像去噪进行了介绍,并对小波去噪方法未来的发展进行了分析.     

小波变换在图像处理中的应用

小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,其在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT),还有小波包(Wavelet Packet)和多维小波。本文主要介绍小波变换的发展及其在图像处理中的应用。     

基于二维双树复数小波变换的图像去噪

目前小波变换在图像去噪中的应用取得了较好的效果。而二维双树复数小波变换由于其在平移不变性,方向性等方面的优势,要比可分离二维离散小波变换具有更好的图像去噪能力。因此我们提出采用二维双树复数小波变换进行图像去噪,仿真试验结果表明二维双树复数小波变换的去噪效果明显改善。     

基于二维双树复数小波变换的图像去噪

目前小波变换在图像去噪中的应用取得了较好的效果。而二维双树复数小波变换由于其在平移不变性,方向性等方面的优势,要比可分离二维离散小波变换具有更好的图像去噪能力。因此我们提出采用二维双树复数小波变换进行图像去噪,仿真试验结果表明二维双树复数小波变换的去噪效果明显改善。     

基于小波变换的图像处理技术研究

小波分析是继Fourier分析之后新的时频分析工具,它在科学研究和工程技术中的应用非常广泛。虽然小波理论现已比较成熟,但是近年来有关它的应用研究仍在不断发展更新。小波变换在图像处理领域中的应用几乎可以囊括图像处理的所有方面。本文对小波变换在图像去噪和图像融合两方面进行了研究。图像融合主要包括两个过程：数据准备与变换融合处理,前者的关键是影像预处理,而后者则主要采用不同的算法作进一步处理。图像去噪的应用主要研究小波阈值萎缩法。     

小波变换在图像去噪中的应用

图像去噪处理技术是图像处理领域中一项基本的,也是很重要的技术。本文介绍了小波变换在图像去噪中的一般应用。     

基于小波的图像去噪技术

本文介绍了小波分析去噪的基本原理,研究了基于小波变换的图像去噪方法;考虑到小波相关去噪方法的优缺点,给出了基于尺度乘积与阈值相结合的去噪方法,并进行了试验验证。结果表明,与常用的图像去噪方法相比,基于尺度乘积与阈值相结合的去噪方法可以很好地保留图像的细节信息,性能优于其他方法。最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望。     

小波变换在图像压缩中的应用

本论文从基于小波分析的图像压缩入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波分析在图像压缩中应用。小波变换在图像处理中有着非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。小波分析是建立在傅立叶分析的思想方法之上的,是傅立叶分析的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT),还有小波包(WaveletPacket)和多维小波,二维小波分析用于图像压缩是小波分析应用的一个重要方面。基于小波分析的图像压缩是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,并在图像处理领域都占有重要的地位。     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

Haar小波的离散化消噪方法及其应用

介绍一种Haar小波离散化消噪方法,并应用该方法进行信号和图像消噪处理.首先将信号或图像用该方法实现计算机的离散化抽样取点,然后结合小波阈值方对含噪信号或图像用Haar小波作消噪处理,并进行离散平滑,实现连续小波离散化处理.该方法对信号和图像的消噪处理的效果好,具有广泛应用的价值.     

基于子波变换的图像多通道阈值降噪法

由于子波变换良好的信号能量集中性 ,近年来子波变换域的图像降噪受到人们重视 .子波变换域阈值去噪法因处理过程简单而得到广泛应用 .图像信息经过子波变换后在子波域分布的情况与子波基的选取有关 ,因此 ,不同的子波基在信噪分离上具有互补作用 .本文利用这种互补作用提出了两种子波变换域多通道阈值降噪方法 .根据噪声对图像影响与图像自身特征有关 ,以及子波变换域各子带子波系数之间的相关性 ,还提出了一种自适应的通道阈值设定方法 .实验结果表明 ,提出的算法在保持处理过程简单的同时 ,达到了更好的滤除噪声效果 .     

应用新抽样栅格的两种小波变换图像去噪方法

为提高小波变换图像去噪的质量,提出一种用于多分辨率 45°和 135°方向二维小波分解的新抽样栅格.在此基础上构造出两种新的小波变换图像去噪方法: 4方向小波去噪法和对角方向小波去噪法.这两种去噪方法均考虑了图像 45°方向和 135°方向的结构特征.实验结果表明,这两种方法在视觉效果和误差数据上均优于标准二维小波去噪法.     

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.     

小波阈值法在图像去噪领域的应用研究

小波阈值法在图像去噪领域已经成为热门的研究方向,为了使人们能对小波阈值法有概括性的了解.在对小波阈值法现有技术的优缺点进行分析的前提下,总结出小波阈值法在图像去噪领域的三个主要研究方向,即阈值选择的自适应性,小波系数的分布模型,以及防止Gibbs振荡,并探讨了小波阈值法在图像去噪领域的发展方向.     

带钢表面缺陷图像的小波阈值降噪研究

以典型带钢表面缺陷图像为例,采用小波阈值降噪方法研究带钢表面缺陷图像的小波阈值降噪规律,并论述了带钢表面缺陷图像阈值的选择和小波基的选取.结果表明,图像经过小波变换后具有低熵性、多分辨率和选基灵活性等特点,使得小波阈值降噪提高了图像的信噪比、改善图像的质量,并且增强图像的清晰度.     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点，提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换，根据变换后各帧的特点．采用不同的方法分别进行消噪；对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换，在小波域中采用自适应阈值进行消噪；对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好。     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.