Bandelet变换在金属断口图像去噪中的应用

Bandelet变换是一种基于边缘的图像表示方法,能自适应地跟踪图像的几何正则方向。本文中首先用小波去噪方法对带噪声的金属断口图像进行预处理,利用软阀值函数获得阀值T,进而获取去噪后图像的四叉树结构,并沿Bandelet块的最佳几何方向进行曲波变换,最后利用SUREShink 计算各Bandelet块的自适应阈值,然后采用多层软阈值去除噪声,进行Bandelet逆变换重构图像。实验表明同传统的小波子带多阈值去噪法相比, 该算法不仅提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且具有更强的边缘保持能力。     

一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用

摘要：研究一种新的小波收缩阈值函数用于信号的去噪分析,对比分析了硬阈值、软阈值和新收缩阈值函数的优缺点,给出了收缩阈值函数法中的阈值计算详细过程,基于虚拟仪器LabVIEW构建检测齿轮箱系统的振动与噪音检测系统,在MATLAB平台上利用收缩阈值方法开发了对齿轮箱振动和噪声信号进行去噪处理的软件,试验数据的分析表明：基于新的小波阈值函数的信号降噪分析方法去噪效果明显,且保留了原始信号的细节特征,是一种较传统经典去噪手段更为优越的方法,具有较高的实用价值。
     

信号去噪阈值参数选择的自适应退火遗传算法

提出了一个用于小波阈值去噪中最优阈值参数选取的自适应退火遗传算法,提出一种新的自适应退火策略用于选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了自适应处理,以进一步改善算法的稳定性和收敛性.计算机仿真结果表明,该算法可稳定有效地选取最优的去噪阈值参数.     

小波变换和大津法在竹编工艺中的应用

本文提出了一种新的竹编工艺,采用了数字图像处理算法,通过小波变换对扫描图等含噪图像进行滤波去噪,通过Ostu算法对图像进行黑白二值处理,从而就可以把任何一幅数字图案编织成竹编工艺品.为了去除图像中包含的大量噪声,提高基于图形处理的产品加工精度和效率,分析了维纳滤波对于图像消除噪声的特点,采用小波自适应阈值去噪技术剔除图...     

小波分析在微弱信号测量中的应用研究

处理低信噪比的测量信号的关键是去除噪声，小波阈值消噪法是较为实用的一种处理方法。分析了Donoho的去噪阈值函数的优劣，基于sigmoid函数构造了一个新的阈值函数，该函数克服了硬阈值函数的分段性及软阈值函数的恒定偏差及导数不连续的弱点。对低信噪比的3种典型信号进行对比去噪仿真实验，结果表明该函数的去噪效果优于Donoho的阈值函数去噪以及传统的快速傅里叶变换去噪。     

自适应小波阈值去噪在重力仪信号处理中的应用

为了有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响,提高重力异常测量值的精度,在分析了小波阈值及自适应小波阈值去噪算法的基础上,将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中,并与自适应卡尔曼滤波做了对比,以处理后信号的信噪比作为衡量3种数据处理方法优劣的依据.理论分析和仿真实验表明,自适应小波阈值去噪方法、传统的小波阈值去噪方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除噪声信号对重力仪测量信号的影响,但在相同情况下,自适应小波阈值去噪方法具有明显的优越性.     

自适应模糊小波阈值去噪算法在图像中的应用

消除在图像中产生的噪声,为了使图像清晰,污染度小,成了数字图像处理信息传播的重要部分。本文分析了中值滤波法、维纳滤波法、邻域平均法等几种传统的方法,着重研究自适应模糊小波阈值算法在图像去噪中的应用。运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声）进行仿真去噪,仿真结果分析比较,得出了自适应模糊小波阈值去噪算法比传统方法去噪效果更好,更明显。     

改进小波阈值去噪法的对比性仿真实验与分析

针对多种有代表性的改进小波阈值去噪法进行对比性仿真研究。分析软、硬阈值去噪法和各种改进小波阈值去噪法,并在此基础上提出构造改进小波阈值去噪法的必要条件以及新的改进方法,然后用4种带Gaussian白噪声的典型输入信号对各阈值去噪法进行仿真实验,评价改进阈值去噪法的有效性与优越性。通过对比研究,简要总结了改进阈值去噪法的共有特点。     

一种基于小波特征熵的液压系统故障信号去噪方法

针对故障诊断的需要和信号特点,提出一种基于小波特征熵的去噪新方法。该方法基于小波特征熵判断有用信号所在频带,重构所在频带系数,得到去噪信号。将该方法和阈值去噪法应用到液压系统压力信号中,去噪结果证明该方法比阈值去噪法更有效。     

基于平移不变小波变换的藻类细胞图像去噪

海藻细胞图像在采集的过程中掺杂着各种噪声信号,而常用的小波阈值法在细胞图像去噪中存在缺陷,为此在小波阈值法的基础上进行改进,得到新的阈值去噪方法。此外,传统的小波阈值去噪算法在信号的奇异点处会产生Pseudo-Gibbs现象,从而使去噪后的信号在急剧变换部分产生振荡现象。为抑制Pseudo-Gibbs现象,提出一种基于平移不变的小波阈值去噪方法。该方法能有效地消除人为的振荡现象,使消噪后的信号更加光滑,更好地逼近真实信号。     

非下采样Contourlet变换域统计模型红外图像去噪

对红外图像进行非下采样Contourlet变换,分析其系数的统计特征,采用广义高斯分布来模拟系数的概率分布。根据非下采样Contourlet变换的带通子带各方向能量不同的特点,提出修正的贝叶斯阈值公式,为了克服软、硬阈值函数的缺点,又提出一种具有可调节自适应性的新阈值函数,最后利用新阈值函数估计出不含噪声的变换系数,并通过非下采样Contourlet逆变换得到去噪后的红外图像。仿真实验表明,文中方法在峰值信噪比及视觉效果上均优于经典的小波阈值去噪算法。     

小波消噪阈值选取的一种改进方案及其在健康监测中的应用

在D. L. Donoho和I. M. Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造一个新的阈值函数。与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服硬阈值函数不连续的缺点。仿真结果表明,采用新的阈值函数的去噪结果有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-G ibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法。将该方法应用于桥梁振动信号降噪中,其结果表明该方法可以较有效去除噪声。     

基于小波包和LMS自适应降噪的柴油机振动诊断

由于柴油机振动信号的特征频带和噪声频带存在重叠现象,利用小波阈值消噪时难以选取合适的小波阈值,针对该问题提出一种基于小波包的LMS自适应滤波降噪方法。该方法将小波包与LMS自适应滤波相结合,首先利用小波包变换对信号进行多层分解,然后以噪声干扰对应尺度上的第一层“细节”分量及最大分解尺度上的逼近分量重构信号,将重构后的信号作为LMS自适应滤波器原始输入信号,再以小波包最大分解尺度上的高频细节信号作为自适应抵消器的参考输入信号,进行LMS自适应滤波降噪处理。仿真计算和工程应用表明,该方法参数设置较少,易于控制,不涉及小波阈值降噪中阈值的选取问题,对比试验信号的分析验证了方法的有效性,将该法应用在柴油机振动诊断中提高了故障识别率。     

自适应分解层数的小波域中值滤波振动信号降噪法

为降低结构健康监测加速度信号中常见的白噪声以及脉冲噪声,提出了中值滤波与小波阈值降噪相结合的方法。分解层数对降噪效果有着重要影响,为取得更好的降噪效果,提出了一种分解层数自适应确定法,并给出了各层阈值的取值方法。数值模拟以及国家游泳中心健康监测系统实测数据分析结果表明,所提出的方法克服了传统阈值降噪法对脉冲噪声拟制效果不理想的缺陷,能同时有效降低白噪声以及脉冲噪声,为模态参数识别等提供更高信噪比的分析数据。     

自适应小波降噪在轴承故障诊断中的应用

针对轴承振动的非平稳性特点和频谱成分的混杂性,提出了基于小波的信号自适应阈值降噪法。自适应阈值降噪法首先对信号进行离散正交小波多层分解,对分解后的各层细节系数中模小于某阈值的系数进行处理,然后将处理完的小波系数再进行反变换,重构出经过降噪后的信号。用仿真信号进行降噪处理,结果表明:通过选择合适的小波基和阈值选择规则,可以实现信号的完美降噪;实测轴承振动信号用小波降噪方法进行预处理,提高了信噪比,进一步作频谱分析得到了故障特征信息,为诊断决策提供了依据。     

自适应二进小波去噪法

本文通过引入一类新的可微阈值函数,建立了信号的能量同它的二进小波变换系数之间的关系.利用Stein无偏风险估计和梯度下降法,给出了迭代求解各尺度二进小波系数最优阈值的自适应去噪算法.数值实验结果表明,同现存的小波去噪技术相比,该算法的去噪结果具有更高的重构信噪比和更光滑的外观.     

适于泥石流除噪的EMD联合小波阈值除噪方法

次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。     

自适应阈值的小波图像去噪

针对VisuShrink阈值和NormalShrink阈值的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值图像去噪方法.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,并依此对图像进行去噪.实验结果表明,该方法可将每一尺度上的信号与噪声作最大分离,有效去除了白噪声,较好地保留了图像的细节信息,进一步提高了峰值信噪比,且没有增加时间复杂度,能用于实时处理.     

EM algorithm‐based adaptive custom thresholding for image denoising in wavelet domain

In this article, a novel denoising technique based on custom thresholding operating in the wavelet transform domain is proposed. The denoising process is spatially adaptive and also sub‐band adaptive. To render the denoising algorithm space adaptive, a Vector Quantization (VQ)‐based algorithm is used. The design of the VQ is based on Expectation Maximization (EM) algorithm. The results of the algorithm is demonstrated on SAR images corrupted by speckle noise. Experimental results show that Custom thresholding function outperforms the traditional soft, hard, and Bayes threshoding functions, improving the denoised results significantly in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 19, 175–178, 2009