基于小波包变换的图像消噪方法

小波包理论比小波分析更为复杂，但其分析手段更为灵活，具有更为精确的局部分析能力，对图像消噪是其一个最基本的应用．本文先讨论小波包的分解过程及算法，然后利用MATLAB中的函数wpdencmp对一含噪图像进行消噪处理．     

基于小波包变换的图像消噪方法

小波包理论比小波分析更为复杂,但其分析手段更为灵活,具有更为精确的局部分析能力.对图像消噪是其一个最基本的应用.本文先讨论小波包的分解过程及算法,然后利用MATLAB中的函数wpdencmp对一含噪图像进行消噪处理.     

基于多小波分析的图像消噪方法

针对传统小波消噪效果的局限性,多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.分析了多小波方法的原理,并将多小波算法用于图像消噪中,研究结果表明,多小波对图像信号的先验知识要求较低,在抑制噪声干扰的同时,能够保留更完整的有用信号.     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

基于小波多分辨率分析的信号消噪

小波变换是近10年来迅速发展起来的学科，它与傅立叶变换、Gabor变换相比，是一个时间和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过对信号进行多尺度细化分析，解决了傅立叶变换不能解决的许多问题。利用噪声信号小波变换的极大值随尺度的加大而显著减少的特点，运用小波多分辨率分析进行信号噪声的消除，仿真结果表明:小波多分辨率分析的效果，优于传统的傅立叶变换。     

应用小波分析研究信号消噪

噪声的去除一直是信号处理中较为关键的技术之一。小波变换在时，频两域都具有表征信号局部特征的能力，突破了传统Fourier分析的局限性，很适合检测信号的奇异现象。用Daubechies小皮分别对信号本身的奇异性，噪声的奇异性进行分析，结果表明，二者具有较大的不同。因而，将小波用于信号消噪具有重要的参考价值。     

基于小波包变换的信号去噪应用研究

小波包变换可以将不同频段的信号分离,信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同的特性,通过对小波包系数进行阈值处理,可以有效地抑制噪声,很好的重构信号。在平均浮动阈值的基础上,通过计算机仿真,显示了平均浮动阈值下小波包变换信号去噪的效果,结果表明:此方法具有良好的效果。     

小波变换在虹膜图像消噪中的应用研究

针对虹膜图像中存在的斑点噪声,利用小波变换消噪的特点,将虹膜图像进行小波分解,然后分别采用硬阈值、软阈值和小波指数函数三种方法进行消噪处理。结果表明小波指数方法是较优消噪方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。     

小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.     

基于小波包分析的能量阈值消噪

白噪声的方差和幅值随着小波尺度的增加而减小,而信号的方差和幅值与小波变换无关.按照信号能量的观点,提出一种基于小波包分析对图像的高频系数和低频系数同时进行能量阈值处理的消噪方法.同小波分析相比较,该方法可以有效地消除白噪声的干扰,计算简单且有较好的消噪效果.     

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

基于小波包分析的三维宽场显微图像复原方法

提出了基于小波包分析的三维宽场显微图像复原新方法.分析了小波包分析在信号去噪中所具有灵活精确的局部解析能力;简述了具有较强超分辨复原能力的最大似然法(PML法).采用小波包分析进行去噪预处理,再用PML算法对三维图像进行复原.实验结果表明,三维宽场显微图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善,图像复原获得了较好的效果.     

小波包分析在振动测试信号去噪中的应用

简要阐述了小波分析、小波包分析的基本原理,并在此基础上介绍了利用小波包给信号去噪的一般原理。最后通过计算机仿真,对于一个含有随机噪声的振动测试信号,在默认阈值下比较了小波去噪和小波包去噪效果的不同。     

小波包分析在振动测试信号去噪中的应用

本文简要阐述了小波分析、小波包分析的基本原理,并在此基础上介绍了利用小波包给信号去噪的一般原理.最后通过计算机仿真,对于一个含有随机噪声的振动测试信号,在默认阈值下比较了小波去噪和小波包去噪效果的不同.     

基于小波包去噪和图像质量评估的指纹图像预处理

分析了指纹图像的噪声类型及传统指纹图像处理方法的不足,提出一种基于小波包去噪和图像质量评估相结合的指纹图像预处理方法,仿真结果表明：该方法能有效去除指纹中的随机噪声,降低干湿指纹和不完整指纹对指纹识别率的影响,且算法简单,处理速度快,能满足实时性要求.     

基于MATLAB的小波包分析在信号降噪中的应用

应用MATLAB小波工具箱中的一维小波包分析函数，采用默认阈值、调节后的阈值两种方法对含噪声的信号进行处理，并以一可见吸收光谱降噪为例，说明该方法在信号降噪中有效可行。     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

一种基于正交小波包分析的混沌识别方法

以Duffing方程系统为例阐述了混沌运动的特征，比较了正交多分辨分析和正交小波包分析的频带分割能力和频率分辨率，提出了一种基于正交小波包分析的混沌识别方法。利用各子带功率在信号总功率中的分布状况，有效地识别出周期运动、混沌运动与随机运动，提取了混沌运动的特征频率。     

基于小波包变换的电力系统谐波分析的研究

为了防止谐波对电力系统和用电设备的危害,分别用小波变换和小波包变换对电力系统谐波进行分析.仿真结果表明二者都能将基波从电流信号中正确地提取出来.而小波包变换比小波变换能够分解出更加丰富的谐波信号,利用小波包变换分解的各次谐波频率和幅度的误差率完全符合谐波分析的精度要求.