信噪局部方差自适应的小波阈值滤波

为了在去除高斯噪声的同时更有效地保持图像的边缘和细节,提出了信噪局部方差自适应的小波滤波方法.根据图像与高斯噪声的小波系数的分布特征,提出了一种信噪局部方差自适应的阈值.同时,鉴于无噪图像的小波系数具有平滑连贯性,提出一种连续的、可微的且无限逼近原小波系数的阈值函数.阈值依据信噪强度对信号系数与噪声系数进行区分,阈值函数依据阈值对小波系数进行量化处理,以去除噪声.实验结果表明,所提出的方法对图像去噪所得的PSNR(peak signal to noise ratio)和SSIM(structural similarity index)值以及图像的视觉效果,相对于现有的小波去噪方法有较大的提升,在彻底去除高斯噪声同时,更有效地保持图像的边缘和细节.     

基于模糊均差的低照度图像平滑去噪方法

为了提高低照度图像去噪处理的整体效果,本次研究提出了基于模糊均差的低照度图像平滑去噪方法。采用Sobel梯度检测图像边缘信息,采用OTSU（Nobuyuki otsu 大津展之）阈值分割法分割图像为平坦区域和细节区域;通过模糊均差方法分别估计两个区域图像的噪声标准差;采用小波域方法对图像进行平滑软阈值去噪,实现低照度图像的平滑去噪。实验结果显示,本文方法可以在不同噪声水平下获取接近真实值噪声标准差,在噪声水平最大时信噪比大小达到了27.97dB,去噪效果达到92.1%,质量很好的图像数量占比达到了80.58%,图像信息损失较小,去噪效果较好,具有极大的应用价值。     

基于小波变换和FASTICA算法的有噪混合图像盲分离

简要介绍了独立分量分析的基本数学模型和算法,在此基础上,探讨了独立分量分析在有噪混合图像分离中的应用,提出了一种将小波阈值法去噪与独立分量分析相结合的多通道含噪盲信号分离算法,该算法在对混合含噪图像进行独立分量分析之前,使用小波阈值去噪去除含噪混合图像中的噪声.实验结果表明,该方法能有效地降低噪声信号的影响,较好地恢复了原始图像,解决了传统的独立分量分析方法无法实现加性噪声的多通道含噪盲信号分离的缺陷.     

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。     

基于curvelet变换的红外图像去噪方法研究

针对传统小波算法所生成的可分离小波只具有有限的方向，不利于图像去噪，本文采用curvelet算法对红外图像进行去噪处理.该方法以小波变换为基础对图像进行分解，在分解所得的一系列小波子带中，以定义的平滑窗函数对曲线边缘进行平滑分割，再对平滑分割处理的每个子块进行Ridgelet变换.最后将小波阈值范围外的系数置零，以curvelet逆变换对原始图像进行重构.红外图像的去噪实验表明，本文算法有效可行，相比传统的小波算法、SVD算法，本算法能获得更高的P_SNR数值，去噪效果更佳.     

基于EMD与小波阈值的爆破震动信号去噪方法

针对小波阈值法去噪效果有限和EMD低通法去噪存在信号失真问题,综合EMD方法分解、重构方便和小波阈值法灵活、可调的优点,提出一种EMD-小波阈值爆破震动信号去噪方法.基于某矿地表实测数据,借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,识别属于高频噪声的IMF1和IMF2分量,并对其进行小波阈值去噪处理,提取淹没在噪声中的有用特征信息MF1和MF2,最后,将MF1、MF2与剩余IMF分量及余量R进行重构,得到干净信号.通过频谱和小波包能量分析知:EMD-小波阈值法既能有效去除噪声,又能很好保留真实信号,还可避免EMD分解的端点震荡效应,是一种高效的爆破震动信号去噪方法.     

基于非抽样小波的多阈值去噪

利用小波系数之间的相关关系,对变换后的小波系数进行分类,提出了基于多阈值的去噪方法。该方法利用非抽样小波变换的冗余性来寻找小波系数之间的依赖关系,把变换后系数分成与图像细节特征相关的系数、平滑区域相关的系数以及噪声相关的系数,对不同的系数采用不同的阈值处理策略以改进去噪效果。实验结果表明,与其它去噪方法相比,该方法不仅较好的保留了图像特征,而且具有良好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。     

基于MEEMD和二代小波阈值的表面肌电信号去噪处理

表面肌电(surface electromyogram, sEMG)信号能够反映神经肌肉的相关活动信息,被广泛应用于假肢控制、临床医学等领域,而获取干净的sEMG信号是精确地解释和应用信号的先决条件。为了消除混杂在sEMG信号中的噪声,文章提出了一种基于改进的经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD)与二代小波改进阈值函数相结合的sEMG信号去噪方法。对含噪的sEMG信号进行MEEMD分解,再对高频的本证模态分量(intrinsic mode function, IMF)进行二代小波改进阈值函数去噪,将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量以及残余信号进行重构,重构后的信号即为去噪sEMG信号。仿真结果表明,基于MEEMD与二代小波改进阈值函数方法的去噪性能指标高于其他方法;实验结果表明,该方法结合了MEEMD和二代小波的优点,能够很好地消除噪声,且能最大限度地保留信号中的有用信息。     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

基于小波阈值的地震信号去噪处理

地震信号去噪处理是地震勘探所要解决的一项主要任务,提高地震信号信噪比也相应显得尤为重要。本文提出由heursure选取阈值和软阈值函数对测试信号、合成地震信号及实际地震数据进行二次小波分解分层量化处理,与常规小波阈值去噪相比,对含有高频分量的信号,该方法具有很好的去噪效果。