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.     

基于数字图像去噪的方法分析

图像在采集和传输等过程中不可避免会受到各种噪声的干扰,为了后续更高层次的处理,很有必要对图像进行去噪预处理。本文分析比较了几种常见的去噪方法,并以高斯噪声为例在MATLAB中进行了滤除。     

一种改进的夜间数字监控图像的去噪算法

本文针对夜间数字监控图像存在大量噪声的情况,比较了各种常见的去噪算法,在综合考虑了图像去噪平滑效果、图像的清晰程度及图像去噪时间复杂度的基础上,提出了形态学方法和中值滤波方法相结合的图像去噪算法。通过图像去噪前后效果对比验证了该算法的可行性。     

一种基于二维小波块阈值数字图像去噪方法

小波系数在一个小邻域里具有相似性，若充分利用周围小波系数的信息，分块对小渡系数进行阈值去噪操作，可以在保持图像平滑的同时，尽量多地保留图像的细节信息。对Cai＆Silverman的方法进行分析，将其拓展到二维信号去噪，并提出一种基于小波块阈值数字图像去噪方法．实验结果表明，谊方法不但能保留更多的图像细节，而且具有较好的峰值信噪比。     

基于形态学和提升小波的心电信号去噪方法研究

心电信号是一种典型的微弱信号,含有大量噪声,还具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统小波计算量大,很难同时将心电信号中高频和低频噪声去除的问题,提出一种结合形态学与提升小波阈值去噪的算法,通过形态学滤波器去除信号的低频噪声,提升小波阈值去噪法去除信号中的高频噪声.经过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行仿真,结果表明,结合形态学算法与提升小波去噪算法的去噪方法,能同时有效去除信号中的低频和高频噪声,提高了心电信号的质量.     

基于点云数据的去噪算法研究

阐述了点云数据的去噪方法的研究情况,并对几种经典的去噪算法进行了介绍分析,对其优缺点进行了总结.通过实验对各种主要算法进行了有效性检验,并对目前及未来的研究重点做了展望.     

彩色图象的一种小波去噪方法

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一。针对加了高斯噪声的彩色图象,通过选择合适的小波基使用小波萎缩法的阈值萎缩法进行去噪,取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果。     

基于选择因子的GSR信号小波去噪方法

在Galvanic Skin Response(GSR)信号采集过程中,由于环境等因素不可避免地会引入噪声,需要在进行模式识别前对采集信号进行去噪处理。本文利用MATLAB研究不同小波组合对GSR信号的去噪效果,并使用信噪比、均方差为评价指标,提出了一种基于选择因子的GSR小波去噪方法。利用采集得到的已有GSR信号,根据选择因子选择出来的小波组合,对GSR信号去噪处理。实验中采用db5小波对信号进行5 层分解,在sqtwolog或heursure阈值选择方法下对信号进行的去噪处理,从而达到了理想的滤波效果。     

基于偏微分方程的组合视频去噪方法

提出1个基于偏微分方程的组合视频去噪方法.该方法综合利用了变分运动估计方法的精确性和各向异性扩散滤波方法的保边性能等优点.方法的实施分为3步:首先,采用2维各向异性扩散滤波对噪声视频进行初始的去噪.然后,采用Brox等提出的变分光流计算方法对前1步去噪后的视频进行运动估计,目的是计算各帧的前向及后向运动场.最后,采用3维各向异性扩散滤波对运动补偿后的原始噪声视频实施最终的去噪.实验结果表明本文的方法优于经典的各向异性扩散滤波方法.     

真彩图像去噪方法的研究与实现

在研究真彩图像的去噪问题的基础上,采用MATLAB的图像处理工具箱和小波工具箱分别实现了对真彩图像的去噪,并且给出了MATLAB源程序和仿真效果图,结果证明使用小波分析方法对真彩图像的去噪方法效果比较好,在要求实时传输时小波分析对压缩图像数据具有一定的应用价值．     

阈值去噪下的改进粒子滤波算法

针对粒子滤波在非线性系统上具有优越性,但粒子在传播过程中必然受到噪声影响的问题,提出了在阈值去噪下的改进粒子滤波算法.将小波阈值去噪的思想引入到粒子滤波中,即信号先经过小波包分解,再利用适当的阈值保留分解系数较大者并将系数较小者置为0,这样每个粒子结合其历史信息可降低噪声水平,进而改进滤波的状态估计值.蒙特卡罗仿真实验表明,加入阈值去噪的粒子滤波法可以有效降低滤波的均方根误差,提高滤波精度.在所采用的线性及非线性系统中,均方根误差均值分别降低了14%和12%.     

数字视频时域和时-空域去噪方法研究

视频去噪的目的是将原始视频从观测到的含噪视频中还原出来.通过详细说明视频图像序列在时域和时-空域的滤波方法,更加清楚地认识到视频图像序列的本质.同时也详细研究其中的一些算法.最后对数字视频去噪处理提出了自己的一些想法,对去噪效果和算法进行了横向比较.     

基于小波变换的信号滤波和去噪研究

本文介绍了小波变换理论,系统地研究了小波变换在信号处理尤其是信号滤波去噪方面的应用。根据不同类型的噪音,给出了基于不同小波变换的滤波算法并且基于小波变换的滤波原理进行了分析。     

基于粗糙集的去噪扩散概率方法

基于非Markov链去噪扩散隐式模型(DDIM),提出一种粗糙集的去噪扩散概率方法,用粗糙集理论对采样的原序列等价划分,在原序列上构建子序列的上下近似集和粗糙度,当粗糙度最小时获取非Markov链去噪扩散隐式模型的有效子序列.利用去噪扩散概率模型(DDPM)和DDIM进行对比实验,实验结果表明,该方法获取的序列是有效子序列,且在该序列上的采样效率优于DDPM.     

基于高斯性检验的自适应小波去噪方法

针对软阈值和硬阈值去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于高斯性检验的自适应非线性阈值去噪方法。该方法根据信号和噪声的模极大值特性自适应确定分解层数,引入高斯性检验选择软阈值和硬阈值方法对每层小波系数进行降噪处理。仿真结果表明,该自适应滤波方法简单有效、稳定性高,去噪后信号信噪比得到很大提高,且不同仿真信号结果都明显优于经典的小波去噪算法。     

平移不变量小波去噪方法的研究

在小波去噪的方法中,应用最为广泛的是Donoho等人提出的非线性小波变换阈值法.但在有些情况下,如在信号的不连续点处,运用阈值法去噪会产生伪吉布斯(psuedo-Gibbs)现象.在阈值法基础上加以改进的平移不变量小波去噪方法不仅能有效的抑制伪吉布斯现象,而且能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差(RMSE).通过仿真实验可以看出,该方法比阈值法有更好的去噪效果.     

PSO-VMD-SVD的改进去噪方法研究

针对VMD(Variational Mode Decomposition)在处理信号时,模态个数K和惩罚参数α的选择会影响信号分解的效果,提出一种改进PSO(Particle Swarm Optimization)优化VMD(PSO-VMD)的算法,通过改进阈值相关系数法选择有效模态分量,根据信号分析对高频噪声进行奇异值去噪重构.对仿真信号和管道泄露信号进行实验,通过选择多个K并结合相关系数法选择模态进行重构,比较不同K对应的重构信号与原信号的信噪比(SNR: Signal to Noise Ratio)、相关系数(CC:Coefficient)、平方绝对误差(SAE: Square Absolute Error)、均方误差(MSE: Mean Square Error)证明改进PSO优化VMD的可靠性.将该方法与改进的PSO-VMD结合豪斯特夫距离和奇异值(HD-SVD: Hustoff Distance-Singular Value Decompositio)、互信息和奇异值(MI-SVD: Mutual Information-Singular Value Decompositio)、相关系数和小波变换(CC-WT: Correlation Coefficient-Wavelet Transform)等方法对比,效果更佳.     

矢量中值滤波在细胞彩色图像去噪中的应用

在一般图像中值滤波去噪的算法基础上,针对细胞医学图像处理的特点,用彩色图像的矢量中值滤波算法对细胞图像进行去噪处理.去噪过程使用窗口长度变换和同窗口多次迭代两种方式进行实验,结果表明,采用矢量中值滤波算法的同窗口多次迭代方式能够取得良好的去噪效果.     

基于小波变换的信号去噪方法研究

介绍了几种常用的小波去噪方法及其原理,通过计算机仿真比较了这几种小波去噪方法的优缺点,为小波去噪的方法选择提供了参考。     

基于小波阈值去噪方法的研究

小波分析用于信号去噪的过程中,关键的就是阈值的选取和阈值的处理方法。系统介绍了四种阈值处理函数和四种阈值选取形式,并在MATLAB环境下进行仿真研究,将去噪后的信号进行比较,得出阈值去噪方法的一些结论。