基于轮廓波变换的滤波器消噪性能

分析了轮廓波变换的基本原理和实现方法,根据自然图像的统计特征,讨论了基于轮廓波变换消噪的基本方法.在分析实际滤波器参数的基础上,结合实际滤波器的特性,通过实验探讨了在2个不同版本的轮廓波变换消噪方法中,滤波器的选择对于消噪效果的影响.结果表明,采用pkval2和9/7小波能充分利用自然图像中的正则性,具有比其他滤波器更好的消噪效果.     

多孔小波和非下采样滤波器组去除遥感图像的多种噪声

结合àtrous小波变换和非下采样轮廓波变换的优点,提出一种基于àtrous 非下采样轮廓波变换的遥感图像去噪方法.该方法用非抽取离散小波变换的àtrous算法对图像进行多尺度分解,然后用非下采样的多方向滤波器组对得到的细节分量进行多方向分解.对含有多种噪声的遥感图像,àtrous 非下采样轮廓波变换将图像中不同种类的噪声分解到不同的小波系数分量中,使得可以根据噪声特性选择最合适的去噪方法,比用一种方法去除所有类型的噪声更科学且去噪效果更好.     

应用小波变换对语音信号消噪处理的研究

提出小波变换在语音信号消噪处理中的应用，在虚拟仪器设计软件——LabVIEW平台下，调用MATLAB进行编程设计，实现了语音信号的消噪处理和结果显示。实验结果表明：与滤波器消噪结果相比较，小波消噪方法达到了更好的消噪效果。     

快速确定轮廓波消噪收敛因子

轮廓波变换能够有效地快速逼近图像信号,在图像消噪方面优于小波消噪.为了更好地保留图像消噪后图像的纹理信息和边界特征,一般采用硬阈值的消噪方法.本文分析了目前存在的3种硬阈值确定方法速度较慢的原因,通过较小样本图像确定每个子带的3σ或4σ收敛因子,在保持消噪效果(峰值信噪比和视觉效果)的同时,极大地提高了阈值确定速度,并大大减小了确定收敛因子所需的内存空间.     

心电信号小波分析

心电信号是一种非平稳并具有很多奇异点的微弱信号。小波变换中的模极大值消噪法具有非线性及自适应性,小波的这种特性对于类似于心电信号这种非平稳微弱信号是十分适用的。针对传统的消噪方法在处理心电信号时的局限性,研究了小波变换的时-频局部化特性及基于多分辨率分析的信号小波分解和重构算法———Mallat算法。采用小波分析的模极大值法实现对QRS波R峰值点的检测,以及对心电信号的消噪处理。通过试验研究可知,运用小波进行QRS波检测,QRS波的识别率高达99.9%,经过消噪重构后的心电信号信噪比较原始信号有较大提高。     

井下视频图像的小波消噪加强方法

目的为了解决矿山井下由于光源不足,视频监视画面粗糙、模糊、层次不分明以及图像信号在传输过程中易受井下恶劣通信环境干扰,质量下降的问题。方法应用小波理论对井下视频图像进行消噪处理和加强轮廓处理,讨论小波分解高频系数阈值的选取和量化问题。结果实验数据表明,频域变换和消噪处理结合使用,可使井下视频图像质量得到改善。结论井下视频图像的小波消噪加强方法是一种切实可行的方法。     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

小波变换用于抑制干扰信号几种方法的比较研究

对小波变换抑制干扰信号提取真实信号的3种方法，即小波滤波器消噪法；软、硬阈值消噪法；基于模极大值的小波去噪方法，进行了比较研究。给出了每种方法的适用范围及具体的算法、仿真结果，对于选用小波变换工具进行信号处理具有一定的理论意义和实用价值。     

基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法

针对机械监测故障信号的非平稳性特点,提出一种基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法。选择与机械冲击振动波形相似的Morlet小波,对Morlet母小波进行改进,增加了波形调整参数。通过交叉验证方法设计了改进Morlet小波的波形参数和变换尺度。对信号进行连续小波变换(CWT),实现对含噪信号的滤波消噪。将该方法应用于齿轮故障检测中,对比2种传统的小波消噪方法,验证该方法能够提取出强噪声背景下的有效信号特征成分,具有较好的滤波消噪效果。     

自适应滤波和子波变换在信号消噪中的应用

研究了RLS(递推最小二乘)自适应滤波器和小波消噪方法的滤波特性,在仿真的基础上选取两者作为实际采集信号的消噪处理方法。为了取得较好的消噪效果,对不同类型的信号采用不同的处理方法,对于特定的信号可采用将两者相结合的方法。处理结果表明,所选用的方法消噪效果明显。     

基于Contourlet变换的红外视频监控图像去噪算法研究

提出了将基于Contourlet变换结合循环平移的去噪算法应用到红外视频监控图像中。对于加性高斯噪声背景下的红外视频图像,实验结果表明,本算法较基于传统小波变换,小波变换结合循环平移以及单一使用Contourlet变换的算法,可以更有效地提升图像去噪后的视觉效果,同时明显提高了图像的峰值信噪比(PSNR).     

基于半软阈值NSCT的图像去噪

提出一种基于非降采样Contourlet变换(NSCT)和半软阈值的图像去噪方法.先在原有的全局阈值处理方法基础上,针对NSCT的特点,重新选定阈值参数,然后再将半软阈值法与NSCT相结合去噪.实验结果表明,该方法能够在去噪后的图像中消除一般Contourlet变换时由于不具有平移不变性而产生的伪吉布斯现象,并且在保存了更好的边缘和纹理特征的同时又不失平滑.     

基于Contourlet变换的医学图像检索

针对医学图像特点,提出了一种基于纹理的医学图像检索算法.Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本算法充分利用图像Contourlet变换系数的统计特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为检索的特征向量.采用上述算法对CT图像数据库进行了检索实验,并与基于小波变换纹理分析方法进行了比较.结果表明,在Contourlet变换域上检索查准率高于在小波域上的查准率,从而验证了该算法具有良好的检索性能.     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

基于图像内容认证的Contourlet域半脆弱水印算法

本文针对小波变换不能有效表达二维信号的状况,提出了一种基于图像内容认证的Contourlet域半脆弱水印算法,算法修改了小波域的HVS模型,将修改后的模型应用于Contourlet变换域,提取图像的颜色、边缘、纹理特征作为水印信息.水印嵌入时选择变换后能量最大的方向子带,将该方向子带利用混沌映射置乱后嵌入水印.实验证明本算法提高了载体图像的透明性与水印的安全性.认证检测时,无需原始图像和原始水印,实现了盲认证.算法能够抵抗JPEG、JPEG2000压缩等一般的图像处理操作,并对恶意篡改报警,定位篡改部位.滑动窗口滤波消除了一般图像处理操作产生的虚假的报警点.     

改进的小波变换阈值去噪方法

针对Donoho的阈值去噪方法有时去噪效果不能令人满意的问题,提出了一种二次小波变换阈值去噪的方法--对小波变换各个尺度上的小波系数都进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数,再由重构的小波系数重构原信号,此时原信号中已去除大部分随机噪声,此后再对重构后的原信号进行小波域阈值去噪.仿真结果表明:该方法具有良好的去噪效果,而且对信号的主要细节保留较好.     

改进的小波域阈值去噪方法

针对使用常规小波域阅值去噪方法对含有高频噪声的低频信号或较平稳信号进行处理时，其去噪效果和信号保真度有时不能令人满意的问题，提出了一种对小波变换尺度1上的小波系数进行二次小波变换，并进行去噪处理后重构小波系数的新方法。该方法可去除大部分高频随机噪声。此后，再对重构后的信号进行小波域阈值去噪处理。仿真结果表明：该方法去噪效果明显，且信号主要细节保留较好。     

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.     

SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结...     

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。