小波阈值法在图像去噪中的应用

介绍了小波去噪的基本理论以及小波阈值法去噪的原理。小波阈值法去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。本文归纳了阈值的设置方法和阈值函数的选择方法,并针对图像去噪进行了仿真实验,将一幅混有不同水平高斯白噪声的图像分别进行软、硬阈值函数去噪。实验得出软阈值函数的去噪效果比硬阈值函数的去噪效果好这个结论。     

一种基于小波变换的图像去噪算法

利用小波方法去噪,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。针对图像存在大量噪声的情况,阐述小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。在综合考虑图像去噪平滑效果和图像的清晰程度的基础上,提出一种多方向多尺度的自适应小波去噪算法。通过试验数据验证了该算法的可行性和鲁棒性。实验结果表明该方法增强了图像的视觉效果。     

一种新的小波消噪阈值的估计方法

小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法，对于非平稳信号的消噪，主要是选取合适的小波及每层小波系数的阈值。基于传统的阈值去噪方法，在分析研究了它们的优缺点之后，本着改进滤波效果，提高去噪质量的目的，提出了一种改进方案。该改进方案克服了传统阈值去噪方法的缺陷，并适用于进一步的自适应滤波的需求，仿真试验证实了该改进方案的有效性和优越性。     

一种改进的小波阈值去噪法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法,其中阈值函数的选择关系着重构信号的连续性和精度。但是硬阈值函数在阈值点具有不连续性,软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,这些缺点限制了阈值去噪法的进一步应用。将硬阈值和软阈值函数进行加权平均,选取适当的权值函数,可以构造出一种克服了软硬阈值缺点的新的阈值函数。仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果。     

基于改进阈值函数的小波域去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

一种利用图像角点和边缘信息的阈值分割方法

阈值化算法是图像区域分割的一个基本算法.提出一种利用角点和边缘点的像素灰度值均值和全图像像素点灰度值均值加权相加的阈值选取方法.实验表明,该方法能对具有大面积目标的图像进行很好的分割.     

基于一种新阈值函数在信号去噪中的应用

小波理论去噪方法有很多种,小波阈值去噪方法,理论较为成熟,算法更加简单,数值的稳定性高,去噪的效果好。软阈值函数方法和硬阈值函数方法去噪在实际应用中使用很广泛,但总有一些不足的地方,因为软、硬阈值函数自身的结构都有一定的缺陷。本人提出一种新的阈值函数,它有较好的光滑性,随着参数取值的变化,新阈值函数介于在软、硬阈值函数之间,而且表达式简单,计算方便。最后,在MATLAB环境下,对加入高斯白噪声的信号进行了去噪的仿真实验,结果表明:新阈值函数去噪方法好于软、硬阈值去噪方法。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测，然后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用，可对海上及空中目标进行准确分割，并已在实际的跟踪系统中进行了应用，结果表明目标分割正确，系统实时性强、稳定可靠。     

基于标准阈值α和适用性阈值β的模糊分类

提出使用标准阈值α和适用性阈值β（α∈[0,1]且β∈[0,1]），从模糊分类问题的模糊化数据中产生模糊规则。用这个方法处理“星期六早晨问题”，比现有方法，分类准确率更高，而产生模糊规则较少。     

激光清洗阈值和损伤阈值的研究

讨论了采用波长为３０８ｎｍ，脉冲宽度为２８ｎｓ的准分子激光清洗基片的实验研究，分析了激光清洗过程中清洗阈值和损伤阈值存在的原因，并对它们进行了定量性推导。     

红外小目标检测的滞后阈值分割法

为提高红外小目标检测的精度,针对小目标的阈值分割,提出滞后阈值分割法。通过快速非最大值抑制预提取红外小目标的中心像素,最大程度缩减前景像素数。利用邻域梯度方差判别小目标是否为杂波,自适应地调整灰度阈值,完成对小目标的低虚警分割。分析一般场景下分割所得前景、背景的组成,给出了滞后阈值分割的阈值取值方法。实验表明滞后阈值分割法将虚警概率限制在很小的范围内,并取得了优于其他分割法的检测概率。在小目标检测中,该算法具有较强的实用性。     

基于Matlab的小波去噪算法研究

小波阈值去噪是通过小波变换技术将含噪信号分解及重构,通过一个阈值限定小波分解后的小波系数来去除噪声的方法。在小波分析域中分析了传统的软阈值法和硬阈值去噪方法的特点,同时指出传统分析法中存在的缺点,提出了软硬阈值折衷的去噪方法。采用雷达信号用Matlab对去噪效果进行仿真,证明了改进方法的去噪效果优于单纯的软阈值与硬阈值方法。     

基于OpenCV的图像阈值分割研究与实现

图像的阈值化在图像分割中有着至关重要的作用。在OpenCV算法环境下,运用固定阈值化和自适应阈值化算法,分别对同一幅图调用OpenCV中相应的函数进行处理;同时针对图像中的噪声,结合高斯模糊算法对图像噪声的滤除作用,将高斯模糊和阈值化算法结合起来,分析研究图像分割算法。结果表明自适应阈值化算法可以更有效地进行图像分割。     

自动阈值选取的两种算法

介绍了阈值分割法的特点，阈值选取在阈值分割中的重要性，最佳阈值选取的原则，最频值法，以及基于最频值法提出的两种阈值选取算法。该算法用于医学细胞图像的自动分割，获得快速而良好的分割效果。     

图像阈值分割算法及对比研究

图像阈值分割技术广泛应用于计算机视觉和模式识别等研究领域。通过对五种典型的阈值分割算法,包括最大类间方差法、最大熵法、最小交叉熵法、最大相关法和灰度熵法进行算法仿真,并针对不同信噪比图像的分割结果进行了客观评价,得出不同分割方法所适用的分割对象。同时设计了图像阈值分割系统,便于进行不同分割算法的对比分析。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然 后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

基于改进图像自适应算法的车道线识别研究

针对图像自适应阈值分割中最佳阈值的计算问题,提出了一种根据图像结构相似度计算最佳分割阈值的方法。该方法分为模型建立和目标图像阈值计算两部分。模型建立时,首先选取场景标准模板图像,再计算训练图像与标准模板图像对比后的结构相似度,并依据图像质量评价标准判定最佳的阈值,建立特定场景下的最佳阈值与结构相似度的关系模型;阈值计算时,首先计算目标图像与标准模板图像对比后的结构相似度,再根据关系模型,直接计算最佳分割阈值。为验证此方法,选用晴天高速公路场景下的图像进行测试。结果表明,所提算法的阈值分割效果优于传统自适应阈值分割算法,并且具有更高的运算效率。     

面向智能井盖监控的LoRa网络容量规划

基于LoRa通信技术的城市井盖智能监控系统面临基站最优规划的问题,文中对覆盖城市区域的LoRa网络容量进行评估。所评估的网络容量主要着眼于噪声限制和干扰限制两个主要因素,并提出了从网络边缘向LoRa网关的累积容量上、下限的数值模型。最后,将数值模型应用于智能井盖监控LoRa网络,得出了可以用于智能井盖监控网络规划的LoRa网络容量分布曲线。     

小波阈值函数算法的实现及比较

随着小波理论的日益完善,小波阈值降噪已经得到越来越广泛的应用.小波阈值降噪中,阈值函数的算法直接影响降噪效果.首先讨论了小波阈值降噪的基本原理;其次通过理论分析和MATLAB仿真实验,详细讨论了四种阈值函数算法.最后,对这几种算法的降噪效果进行了比较.