小波域Wiener滤波器的设计

讨论了基于小波的阈值去噪方法和Wiener滤波方法在信号去噪中的应用.其中,小波阈值去噪方法在许多信号空间上是近似最优的,而Wiener滤波方法是最小均方误差意义上的最优估计.在小波阈值去噪方法和经验Wiener滤波器基础上,设计了一种小波域Wiener滤波器.仿真结果表明:文中提出的方法在均方误差和峰值信噪比性能两方面均优于传统的小波阈值去噪方法.同时指出了进一步改善去噪效果的一种有效途径.     

一种新的图像自动门限分割方法

基于模糊数学理论提出一种新的图像自动门限分割方法－－最小模糊贴近度方法，论述了模糊集合要领及其隶属函数的建立，从图像模糊贴近度的性质考虑，确立了图像门限分这 最估准则，通过与几种经典方法对具有不同直方图图像的分割图像的分割及性能比较，证明了本方法的有效生和较好的分割性能。     

基于模糊聚类与二维阈值的图像分割

针对图像的二维阈值分割,采用了一种快速二维阈值分割与模糊聚类相混合的方法,以进一步减少二维阈值分割中的噪声与错误分割,实验结果表明,利用这种方法分割信噪比较低的图象,能够在很短的时间内得到更为满意的分割结果。     

二维熵阈值分割的快速算法

提出了一种快速二维熵阈值分割方法，将计算复杂性从一般二维熵方法的Ｏ（Ｌ）减少至Ｏ（Ｌ＾２）实验证明，对每一幅图象运算时间从２ｈ以上降至１０ｓ以内，同时计算所需存贮空间也大大减少，该算法提高了计算效率。     

基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法

传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差，因此提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．此算法根据像素点灰度值和其邻域灰度均值，建立二维灰度直方图，并在对应目标和背景的像限内构造像素点对目标和背影的隶属度函数，从而去除噪声和边缘像素对图像分割的影响．最后通过求模糊熵的极值，得到二维图像分割点．实验结果证明，该方法具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且可以方便地推广到其他一维熵分割中．     

多个小波基的联合图像去噪方法

研究了利用多个小波基对含噪图像进行联合去噪的新方法。这种方法首先用每个小波基对含噪图像进行分解、阈值和恢复,得到多幅恢复图像;对这些图像进行简单的算术平均,平均图像的质量明显提高。与非下采样小波去噪方法相比,这种方法计算量小得多而性能相近。通过实验研究了小波基的选取问题,给出了一些经验原则。     

基于小波变换的快速二维门限化方法复杂度研究

将小波分析这一新兴的数学工具与传统的基于灰度直方图门限选择方法结合起来,提出了一种快速的二维门限化方法,并对其复杂度进行了入地研究,该方法首先对二维直方图进行小波分解,得其低频分量,然后在此低频分量上确定出门磁量的范围,最后在此范围内确定出精确的门限矢量,理论分析及实验结果均表明,该方法可以极大地降低二维门限化的时间复杂度。     

遗传算法在最大熵多阈值分割的应用研究

图像分割最大熵多阈值算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想。依据遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,本文将遗传算法应用到图像分割中,提出了一种基于最大熵多阈值分割技术的图像分割算法。仿真实验表明,新算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显少于传统的分割算法。     

基于统计阈值的鲁棒性语音识别

近几十年来,语音识别系统已由实验室环境走向真实的世界中.在不同的环境噪声下,识别性能却仍不尽人意,尤其是在低信噪比的环境中.为解决在低信噪比情况下的低识别率的问题,以声学参数MFCC( Mel-frequen-cy cepstrum coefficient)为基础,提出了一种基于统计阈值的倒谱均值方差归一化算法,该算法...     

肝脏MR图像自适应分割方法

提出一种基于自适应边缘检测和自适应灰度阈值的肝脏MR图像序列分割方法.方法通过构造频率图像自动选取序列中含有最大肝脏区域的图像切片,以此图像切片为起点,向上、向下对序列图像依次进行分割.在分割的过程中,将相邻图像的分割结果作为当前分割图片的掩膜图像,以表示当前图像中肝脏区域的大致轮廓,据此轮廓,统计当前图像中肝脏区域灰度值变化范围,进行自适应阈值分割,最后利用集合关系及质心位置合并阈值分割后的肝脏区域.以此方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行分割实验,结果证明该方法对肝脏MR图像分割的有效性.