基于小波变换的去噪方法

分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点,提出了基于小波变换的去噪方法,且将该去噪算法用算子加以描述,给出了具体实例。小波变硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验,表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的。     

基于小波变换的自适应阈值图像去噪技术研究

主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。     

一种新的非高斯分布噪声下的小波去噪方法

经典的小波阈值去噪方法在非高斯噪声下往往完全失效,对此提出了一种新的自适应小波信号去噪法.该方法利用最新发展的分位耦合理论,通过建立等价模型,在实施小波变换前将未知噪声信号转换为高斯噪声信号,然后再使用传统小波方法去噪.蒙特卡洛模拟试验结果显示,该方法在非高斯噪声下能极大提高信号去噪效果.     

基于平稳小波的自适应阈值MR图像去噪法

针对小波空间Donoho阈值在图像去噪中的缺陷,提出一种基于平稳小波变换的自适应阈值MR图像去噪方法,即由 Lakhwinder Kaur小波阈值选取法,根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,对平稳小波变换后的各层细节信号分别进行阈值化处理.该方法能很好的抑制小波空间Donoho阈值去噪法出现的伪Gibbs现象,弥补了正交小波变换存在的不足,在滤出噪声的同时,较好地保留了MR图像的细节信息.实验结果表明该算法在性能指标和视觉质量上的优越性.     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

基于经验模态分解的小波阈值滤波去噪

经验模态分解(EMD)是一种新出现的处理非线性、非稳态数据的信号分析方法,首先对带噪信号做EMD分解,得到各阶本征模函数(IMF)分量,然后对高频的IMF分量用小波去噪中的阈值方法进行处理,把经过阈值处理的高频IMF分量和低频的IMF进行叠加,得到重构后的信号,即去噪信号。通过三次样条包络分离数据的高阶成份和趋势项。利用EMD的这种特性,提出一种基于EMD变换的阈值去噪算法。仿真实验表明基于EMD变换的去噪具有较好的自适应能力,形式简单,应用方便灵活,不受傅立叶变换及小波函数选择的限制等。     

一种基于多小波变换的自适应图像去噪算法

介绍一种新颖的自适应图像去噪算法.通过将图像变换到多小波域,并利用分形几何和图像的偏微分方程知识,提出一种新的图像软阈值去噪算法.对于欲去噪的图像,该算法能够在多小波域中,自动确定去噪阈值.实验结果表明,该算法不仅去噪效果好,而且运行稳定.     

振动测试信号处理的小波变换方法

分析了小波变换的局部化特性，以及基于Donoho理论的小波阈值去噪方法，研究比较了不同阈值规则与阈值函数对去噪效果的影响。利用小波分解重构算法，对振动测试信号进行去噪处理，改善测试信号的信噪比，减少信号损失。     

基于经验模态分解(EMD)的小波阈值除噪方法

针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较．试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段．     

基于自适应阈值的提升小波去噪方法

鉴于传统的去噪算法中的阈值很难选取到最优值,设计了自适应的阈值选取器,结合最小均方算法和小渡阈值去噪算法,提出了一种基于LMS算法的小波去噪方法.该方法根据LMS算法来自适应地控制阈值参数,并实现提升小波阈值去噪.仿真结果表明,该方法优于传统去噪方法,可较大程度地减少信号中的噪声,提高输出信号的信噪比,能很好地提取有用信号的特征.     

一种改进的自适应图像增强法

在去除噪声的同时，如何避免图像细节信息的损失和边缘的模糊，这是图像增强技术中的一个难点和关键问题．本文提出了一种自适应图像增强方法，即在对小波变换系数取阈值处理，并结合图像的自身特征对噪声和信号加以区分，通过对调整因子的设置来自适应增强图像边缘的方法．并用该法进行了实验仿真分析，取得了较好的增强效果，在降噪的同时保持了大部分细节及边缘信息．     

压缩感知的高分辨率天文图像去噪

为提高高分辨率天文图像的重构质量,在传统压缩感知(compressed sensing,CS)迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种基于小波维纳滤波的压缩感知去噪重构算法.该算法的设计方法为:在每次迭代过程中,使用设计的小波维纳滤波算子替代传统的小波阈值算子对获得的天文图像小波系数进行筛选,从而对小波阈值去噪方法重建图像过程中出现的伪吉布斯现象进行有效地抑制;然后使用全变差方法对去噪重建后的天文图像进行调整,以进一步提高重构图像的质量.仿真实验结果表明,与传统的迭代小波阈值算法相比,本算法可以获得较优的去噪重建性能,并且能有效地保护高分辨率天文图像的细节特征信息.此外,在压缩比较高的情况下,该算法仍然可以获得相对较高的视觉质量和峰值信噪比.     

利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪

系数阈值是流行的去噪方法,其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题．依据非下采样Contourlet分解系数尺度内与尺度间的相关性,考虑到相同尺度内不同方向上系数分布的聚集性依赖图像自身发生变化,提出一种利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪策略．对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验中将利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪策略方法与小波阈值去噪、Contourlet变换去噪方法和非下采样Contourlet变换去噪方法进行了比较,结果表明利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪策略的峰值信噪比结果相比这些方法平均高出0.5~3.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果．     

探地雷达三维物理模型试验及信号处理

为了研究探地雷达对三维物理模型的探测数据的信号处理问题,本文首先通过三维物理模型试验模拟隧道衬砌空洞病害;其次采用探地雷达对模型进行探测;最后使用RADAN7软件和MATLAB软件编辑小波软阈值滤波程序对探测数据进行对比处理。通过RADAN7及小波分析阈值滤波对探地雷达探测数据进行分析比较发现:小波变换去噪相对彻底,有用信号保留相对完整,图像更加清晰,目标体空洞的特征得到了显著的加强;小波变换能够很好地表现信号非平稳性,如边缘、尖峰和断点等。因此小波分析阈值滤波对于探地雷达的信号的滤波效果更加有效,能够为实际工程提供有效的解释依据。     

基于测地线活动轮廓模型的图像除噪和增强

讨论曲线演化的活动模型去除图像噪声的性质。利用不同尺度小波变换系数的边缘映射指示图像的边缘。把不同尺度下的边缘映射经复合设置成曲线演化方程的边缘指示函数。为了防止边缘尖点被平滑,采用一种新的数值离散迭代格式求解曲线演化方程。这样使曲线演化方程在均匀区域能更好地平滑噪声,边缘点得到保护且不被模糊。通过对图像的仿真试验说明提出的方法在图像除噪方面有良好的效果。     

基于自适应小波阈值的超声信号消噪

在铝合金锻件的超声无损检测中为了消除晶粒散射引起的相干噪声，通过建立缺陷回波检测数学模型，提出了一种基于新阈值函数的Stein无偏风险估计自适应消噪方法.利用新的阈值函数得到离散小波变换各尺度下的小波系数，对小波阈值进行最小均方误差意义上的迭代，基于小波系数估计值进行离散小波反变换以得到信号的估计值，通过反复迭代运算得到缺陷回波的最优消噪模型.对含缺陷铝合金锻件的超声信号处理实验结果表明，与常用的固定硬、软阈值相比，自适应消噪方法能够更好地去除散射噪声及增强缺陷信回波信号.     

一种更新提升形态小波图像去噪算法

提出了一种新的构造非线性更新提升形态小波的方法．它利用细节信号的信息改进尺度信号,并且可以保证该小波变换具有完备重构特性．对更新提升形态小波中的更新算子进行了拓展,提出了广义更新算子,它由一系列对细节信号空域滤波的数学形态学算子综合构成．将采用了广义更新算子的更新提升小波应用于图像去噪,对比实现结果表明,与传统小波阈值去噪方法相比,该提升形态小波具有更好的去噪性能,细节图像中的边缘损失很小,尤其在低信噪比情况下性能更加优越．     

一种改进阈值函数在一维信号去噪中的应用

对小波变换理论知识做了简要介绍,并详细的分析了小波阈值去噪方法的原理和实现,分析了传统阈值函数去噪方法的优缺点,提出改进阈值函数.最后结合理论分析和实验实例得出改进阈值函数相比与传统的阈值函数在多阈值选取小渡信号去噪方面具有更好的光滑性和相似性.     

基于曲波变换和快速非局部均值的地震数据随机噪声压制

在常规的地震勘探中,由于受到激发、接收环境或仪器等因素影响,地震数据中会不可避免地混杂随机噪声,导致有效信号被淹没,从而无法被清晰识别,因此随机噪声的压制至关重要。本次研究提出一种改进曲波变换阈值去噪结合快速非局部均值去除地震随机噪声的方法:首先将循环平移和块状复数域阈值方法引入到曲波变换阈值去噪中,改进传统的曲波阈值去噪方法,得到最佳去噪结果;然后将去除的噪声利用快速非局部均值方法进行滤波,得到有效信号;最后将上述两步得到的数据相加得到最终的去噪结果。将该方法与曲波变换阈值方法、小波阈值方法及快速非局部均值算法的去噪结果进行比较,模型试验和实际地震数据去噪效果表明,该方法去噪结果的信噪比更高,信号保真度更高。因此本文方法压制随机噪声的效果更佳。