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．     

几种图像消噪处理算法在织物疵点检测中的应用

利用图像处理技术对织物疵点检测的过程中不可避免受到各种噪声源的干扰.采用sym 4小波默认阈值、coif 2小波软阈值和bior.3.7小波软阈值消噪算法对织物疵点图像进行消噪处理,并比较了原始含噪图像增亮处理前后的消噪效果.研究表明:coif 2小波软阈值消噪算法适合对织物小疵点图像进行消噪处理,原始图像经过增加亮度后处理效果更佳.     

基于局部化自适应阈值的小波图像降噪

为了能在去除图像噪声的同时有效地克服Gibbs现象,得到令人满意的视觉效果,提出了一种基于局部自适应阈值的小波图像降噪方法.该算法利用局部化信息和层间相关性理论,对小波系数进行分块分类处理.该算法首先把图像划分成子块,通过调节全局阈值得到各个子块阈值,从而有效地利用了局部信息,有选择地对图像进行降噪处理.算法加入自适应的步骤,对于不同尺度的子带,分别赋予大小不同的阈值,使算法具有更好的自适应性.试验结果表明,与其他几种传统降噪方法相比,该方法能获得较好的降噪效果.     

基于二维连续小波变换的织物疵点检测

同正常织物纹理比较，疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部纹理特性。利用二维连续小波特性，能在时域和频域上对织物图像同时实现任意尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析，确定出最优的变换尺度和旋转角度，并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模中进行疵点的分割。实际疵点的检测结果表明该方法是可行的。     

基于小波分析的动平衡机不平衡量提取方法研究

针对动不平衡信号周期性强且伴随有强烈的背景噪声,提出一种基于小波细节系数自相关性分析的分层阈值降噪法,该方法对信号进行离散小波变换,将信号分解为近似系数和细节系数,求出各层细节系数的自相关序列,根据序列是否呈白噪声自相关特性确定该层阈值。通过模拟的方法对含噪振动信号进行了试验,结果表明该方法具有较好的降噪效果。最后,对基于自相关序列分析的分层阈值降噪法在轮胎动平衡测试系统的实际应用进行了研究。实际应用表明,该方法适合动平衡测量,满足高精度要求。     

小波阈值降噪在岸桥小车轨道振动信号处理中的应用

针对测量时振动信号易受噪声干扰的特点,采用小波降噪法对原始信号进行降噪处理。小波具有“变焦距”、较好的时频局部分析能力等特性,适合非平稳信号振动噪声处理。分别通过小波阈值降噪法对仿真信号并口岸桥小车轨道铰点振动信号进行降噪处理。试验表明,小波阈值降噪法能够较好的消除噪声,能有效提高信噪比、降低均方误差,为进一步分析振动信号奠定了基础。     

基于中值滤波和小波变换的织物图像预处理

图像采集过程中不可避免地会受到随机噪声干扰,在对图像进行特征值提取前,需对其进行预处理。根据织物疵点图像随机噪声的类型,提出了一种基于中值滤波与小波变换相结合的织物疵点图像预处理方法。深入研究了小波基的选择、分解层数的确定及小波阈值选取准则,并选用拉普拉斯算子对去噪图像进行锐化,最后利用LabVIEW平台对掉扣图像进行预处理实验。此方法结合了中值滤波去噪与小波去噪的优点,取得了较好的效果。     

基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的。通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高。     

基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的.通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高.     

基于小波变换的数字全息再现像质量提高方法

数字全息再现像中存在的散斑噪声严重影响了数字全息的应用,通过分析边缘检测方法和小波变换阈值去噪方法的原理,提出了一种基于边缘检测的小波变换散斑噪声去除方法。首先利用高斯-拉普拉斯算法获得边缘图像,进而通过Neyman-Pearson准则获得自适应阈值,并采用改进折中阈值函数对边缘图像和非边缘图像小波系数进行处理,将两者处理后的小波系数相加,并进行反变换得到处理后的图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

基于改进小波阈值法的平移不变心电信号去噪

人体心电信号在采集过程中掺杂着各种噪声信号,而常用的小波阈值法在心电信号去噪中存在缺陷,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,该方法能够较好保护心电信号特征,有效保持各种心电波形的幅度,并在一定程度上有效抑制脉冲噪声.此外,由于传统小波阈值法去噪都是基于离散小波变换进行的,所以在幅度较小的Q,S波处会产生Pseudo-Gibbs现象,而文中以改进的小波阈值法为基础对心电信号进行平移不变的去噪处理,有效地克服了这个问题.利用美国麻省理工学院的MIT-BIH心电数据库对以上方法进行验证,取得了良好的去噪效果.实验结果表明,所提出的算法与传统的小波阈值法比起来能够更好的保持心电信号的几何特征,且具有更高的信噪比.     

一种基于相关方法的改进小波图像去噪算法

传统小波阈值法去噪方法在阈值选取上存在不确定性,为解决这一问题,提出采用小波相关方法,对图像噪声进行处理。在进行小波变换时,首先基于小波多方向框架理论进行图像分割,通过对多方向组合进行小波变换,最后对小波重构结果取中值得到去噪图像。该方法在处理具有方向特征的图像时,可以很好地消除Gibbs效应,与传统方法相比去噪结果具有明显改善。     

小波分析在织物起毛起球客观评级中的应用

本文将小波分析方法应用于织物起毛起球图像分析,建立了基于二维离散小波变换的织物起球图像分析模型,提出了优化分析小波及相应的分析尺度的步骤,并利用Haar小波的方波形状与机织物的织纹结构具有相似性的原理,采用Haar小波对机织物起毛起球进行了分析,给出了织物起毛起球客观评定方法。     

基于小波变换的大地电磁信号去噪研究

大地电磁信号具有非线性、非平稳、非最小相位特征,是一种典型的非平稳随机信号,传统傅里叶变换来对其去噪效果不是很理想。小波变换具有良好的时域分析和多分辨分析特性,用来处理非平稳随机信号可以获得更多有价值的信息,因此小波变换成为大地电磁信号的有效的去噪处理方法之一。本文基于小波变换的理论研究,研究了它在大地电磁信号去噪处理中的应用。研究表明,在大地电磁信号去噪中小波变换对于各种噪声的压制是非常有效的。     

Adaptive de-noising method based on wavelet and adaptive learning algorithm in on-line PD monitoring

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＯｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎＰＤｏｎｌｉｎｅｍｏｎｉ ｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓｉｓｔｈｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｎａｒｒｏｗｂａｎｄｎｏｉｓ ｅｓ,ｗｈｉｃｈｈａｓｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙａｎｄｍａｎｙｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅｎｏｉｓｅｓ ,ｈｏｗｅｖｅｒ ,ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｍｃａｎｎｏｔｆｕｌｌｙｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅ ｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓ .Ｔｈｅｆｉｌｔｅｒｉ…     

高光谱遥感数据白适应小波滤噪

文章深入分析了高光谱遥感数据中噪声的特点，提出了一种基于平稳小波变换的改进小波滤噪算法。通过对标准图像和PHI高光谱遥感数据实验，证明此方法具有比软阈值方法更好的抑制噪声和保持信号细节的能力，并能良好地拟合高光谱数据中噪声随波长的复杂变化，改善数据处理的效果。     

小波阈值去噪中新的阈值函数的研究

基于小波变换的阈值去噪算法,需采用阈值函数对小波系数进行非线性的处理。本文在分析了硬阈值函数和软阈值函数各自特性的基础上,提出了一种新的阈值函数,该阈值函数克服了软、硬阈值函数的缺陷,连续、可导,且减小了偏差,函数中调节因子m可以改变阈值函数的趋向,使阈值函数具有较大的灵活性。仿真结果表明新的阈值函数的可行性及有效性。     

小波分析在GPS动态监测数据消噪中的应用

对GPS双差观测数据的消噪问题进行分析,结果表明,利用小波去噪原理,可有效地从受到强噪声干扰的GPS观测数据序列中剔除噪音干扰,提取有用特征信息,增强了基线解算的有效性,提高了GPS定位精度,解决了传统技术对GPS动态监测数据处理的局限性问题。