基于偏微分方程的声纳图像去噪

从图像的去噪模型入手,引入基于偏微分方程(PDE)的正则空间模型,结合全变差(TV)滤波器的设计,给出了一种针对声纳图像去噪的方法及其实现,并提出了基于小波变换的噪声方差估计方法.结果表明,由于采用不同于最小均方误差准则的新准则函数,在保持方差不变的条件下利用图像梯度信息建立选择性异性扩散模型来进行图像去噪复原,从而达到了既保护图像边缘又去除噪声的目的;与基于软阈值的小波去噪方法相比,在峰值信噪比和边缘保留评价参数方面具有优势.     

基于小波变换的自适应图像去噪研究

小波域的信息处理有多分辨率分析的特性,图像经一系列小波变换就可以得到不同尺度下的图像特征,并能较好地刻画图像的非平稳性,在图像去噪方面有着传统去噪方法无法比拟的优势.本文,笔者阐述了图像小波去噪的原理,分析了影响去噪的关键因素、阈值函数的构造、阈值的选取及小波的分解层数等,并给出了优化的自适应图像去噪方案.     

基于小波变换的自适应图像去噪研究

<正>小波域的信息处理有多分辨率分析的特性,图像经一系列小波变换就可以得到不同尺度下的图像特征,并能较好地刻画图像的非平稳性,在图像去噪方面有着传统去噪方法无法比拟的优势。本文,笔者阐述了图像小波去噪的原理,分析了影响去噪的关键因素、阈值函数的构造、阈值的选取及小波的分解层数等,并给出了优化的自适应图像去噪方案。     

Curvelet变换域自适应收缩图像去噪

研究了Curvelet变换域非参数贝叶斯估计图像去噪问题。利用先验概率模型－正态反高斯(NIG)分布对图像Curvelet系数的稀疏分布进行统计建模,并在此基础上设计出基于NIG的最大后验概率(MAP)估计器。通过估计Curvelet子带系数分布的参数,实现基于MAP的子带自适应收缩图像去噪,最后通过仿真验证了去噪算法的性能。结果表明,该方法能有效地去除图像中的噪声,同时较好地保留了图像的纹理和边缘等细节。     

球坐标系下的小波图像去噪方法

介绍一种新的小波图像去噪方法，该方法首先将图像二维小波分解后的3个高频分量进行球坐标变换，然后对其径向分量r进行收缩去噪处理，与传统的直接收缩去噪法相比具有算法简单、工作量少等特点．仿真结果表明，该方法去噪效果良好．     

基于多带复小波的多载波DS-CDMA及性能

在分析多载波DS-CDMA (MC-DS-CDMA)的基础上,利用优化生成的多带复小波,提出一种新的基于多带复小波的多载波DS-CDMA,研究了其在瑞利衰落信道下的误码率性能.并采用空间分集合并(SDC)技术进一步完善其上行链路性能.理论分析和仿真结果表明该系统要优于通常的MC-DS-CDMA和基于实小波包的MC-DS-CDMA,具有良好的抗衰落能力;且基于SDC技术的该系统能显著增强系统抗多径干扰和多址干扰的能力,具有较低误码率.     

基于连续小波变换的功率谱估计方法

利用连续小波变换的带通特性,参照功率谱模拟估计方法的思路,对信号进行功率谱估计。介绍了基于连续小波变换的功率谱估计的基本原理,给出程序流程和仿真结果,讨论其特点,并与基于FFT的谱估计方法进行了比较。     

基于归一化图像的小波域水印算法

提出了一种基于小波变换的抗几何攻击数字图像盲水印算法.首先本算法以基于矩的图像归一化技术和不变质心理论为基础,获得嵌入水印的兴趣区域.其次,将得到的兴趣区域分成4块,分别对其进行小波变换后将其中3个低频子带嵌入水印,而将另一个低频子带计算量化步长.然后,将水印利用量化调制方式自适应地嵌入到小波域的低频系数.实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对几何攻击和常规信号处理都具有较好的稳健性.     

基于小波变换和均值滤波的图像去噪

通过对图像中含有高斯噪声的分析和研究,结合现有图像去噪的方法,提出了采用均值滤波和小波变换相结合的方法来消除图像噪声。对含噪图像进行小波分解并且对各层小波系数进行阈值量化和进行小波重构,采用不同的模板对水平、垂直、以及对角方向子图像进行均值滤波,将低频近似子图像与处理后的各细节子图像结合得到去噪后的图像。仿真结果表明,所提出的方法相比于其它单一的去噪方法具有更好的去噪效果。     

一种新的基于二阶导数的图像去噪算法

本文阐述了基于散度的和基于二阶导数的图像去噪算法之间的关系,提出了新的基于二阶导数框架的图像去噪算法,给出了切向扩散系数以及法向扩散系数.实验结果表明：当法向扩散系数为递减函数,在边缘区域该系数的值较小,有效地保留了法向方向的边缘,在平滑区域扩散该系数的值较大,起去噪作用;切向扩散系数则维持在较大的常量对切向方向噪声起较强的去噪作用;在此情况下基于二阶导数的算法能够取得较好的图像去噪效果.     

结合Tetrolet与主动随机场模型的高斯噪声抑制

文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果.     

基于Shearlet域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪

为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet 域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法. 首先对含噪图像进行非下采样shearlet 变换(nonsubsampled shearlet transform, NSST),将图像分解为低频分量和多个高频分量. 低频分量中包含图像信号的主要能量以及少量的噪
声,而高频分量中含有大部分噪声和图像边缘信息. 然后,利用K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD) 算法去除低频分量中的噪声,各个方向的高频分量则通过核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD) 算法进行去噪. 最后,对处理过的低频分量和高频分量进行非下采样shearlet 反变换(inverse nonsubsampled shearlet transform, INSST),得到重构图像,从而有效地去除图像噪声,保留图像边缘细节. 实验结果表明,与小波扩散去噪法、shearlet 硬阈值去噪法、K-SVD 稀疏去噪法、小波域稀疏去噪法相比,该方法的去噪能力更强,并能更好地保留图像纹理细节特征,改善图像视觉效果.     

遗传算法在小波阈值变换图像去噪中的应用

在岩层图像获取和传输过程中会受到来自传感器震荡、电子元器件干扰等因素的影响,导致图像质量下降。小波阈值去噪技术早已体现出它在图像去噪上的优越性,而阈值函数的选取特别是阈值的确定是小波去噪技术的关键所在,本文结合遗传算法以期找到相对最优阈值,应用结果证明遗传算法在此方面的可行性较好。     

各向异性双树复小波包变换

基于双树复小波变换提出了一种新的复小波包变换。该变换引入了各向异性分解方式,由此得到的小波基在各个方向上尺度可以不同,并具有更好的方向性。这种变换可用在二维或三维数据的处理上。图像和视频去噪实验结果的PSNR值与各向同性复小波变换相比有0.1～1dB的提高,去噪后图像视觉效果更好,证实了该变换方式的优越性。     

小波变换应用于信号去噪研究

分别对小波分解与重构法去噪法、非线性小波变换阈值法去噪法以及小波变换模极大值去噪法的原理进行了阐述，并比较了这几种小波去噪方法的优缺点，通过计算机仿真结果表明有效可行。     

基于小波分析的功能磁共振图像的去噪预处理

对基于小波分析的fMRI去噪作了较具体的论述，并在Donoho和Johnstone的Hard函数及Soft函数基础上提出了更合适的Hard—Soft函数．从结果分析看，Hard—Soft函数比Soft函数在保留图像细节上占优，而去噪性能比Hard函数要好．因而能够在图像去噪和保护信息上达到更好的均衡，克服了Hard函数和Soft函数的两个极端状况．     

改进的小波阈值函数在超声波无损检测信号中的应用

针对小波阈值降噪中,软、硬阈值函数的缺点,提出了一种改进的阈值处理函数方法.将新阈值函数用于超声检测信号去噪仿真实验中,仿真结果表明,新阈值函数能够克服软硬阈值的不足,并且选取参数N=30时降噪效果最佳.     

应用小波的PV振荡周期多分辨率检测

该文提出了一种新的使用小波技术检测PV数据信号振荡周期的方法. 首先使用小波技术对PV数据进行降噪;然后在不同分辨率上,应用冗余二进制离散小波变换(DDWT)来分解PV振荡信号,并检测该信号的小波系数极值,重构PV信号,避免降噪后的PV信号失真;最后基于本文提出的新算法,计算获得PV振荡信号的周期.     

星载雷达弱目标小波去噪方法研究

针对星载雷达弱目标检测能力的不足,提出运用小波分解阈值处理的去噪方法改善检测前信噪比.结合频率步进信号高分辨成像的特点,设计了时域去噪和距离域去噪两种方法.仿真结果表明,两种方法均能有效地抑制噪声,提高检测前信噪比.通过分析比较,距离域去噪方法更为有效.