运动估计和小波域结合的视频去噪算法

在对视频图像的获取过程中不可避免地会引入噪声[1],导致视觉效果下降。提出一种新的视频去噪算法。第一步时域滤波采用改进的自适应十字算法进行帧间运动估计,对于判别为没有运动的区域运用标准的加权均值时域滤波方法,对于运动区域,则沿运动轨迹进行滤波。第二步空域滤波借鉴小波分析框架和著名的非局部均值NLM(Non Local Mean)去噪算法[2],对视频的每一帧进行空域分频处理。实验结果的分析与对比表明所提出的方法能有效地避免了运动模糊,较好地克服了平坦区域产生虚假纹理信息的问题,更好地保护了图像的边缘等细节信息。     

一种时空联合的视频去噪方法

传统的图像滤波器在模糊程度与去噪能力之间存在不可调和的矛盾。提出了一种基于时空域联合的方法,从视频的角度出发,同时利用信号的时域和空域相关性进行去噪,以解决这一矛盾。新方法首先通过一种基于自适应阈值、搜索方法切换的快速自适应运动估计方法获得运动轨迹,然后使用自适应窗口大小的中值滤波去除空域噪声,中值滤波中使用了运动轨迹上相邻两帧的对应窗口像素,使用一维卡尔曼滤波器行时域去噪,最后用几何均值结合两次滤波的结果,使信号的时域相关性与空域相关性都得到了充分利用。实验结果证明该算法去噪效果显著,超过了各种时域或空域方法,对椒盐噪声的处理效果尤其突出。实验也表明,由于新方法的时间消耗为时域滤波、空域滤波和运动估计时间的简单累加,因时空联合而增加的计算复杂度属于可接受的范围。     

非高斯噪声背景下的诱发电位信号去噪方法

在一些特殊实验条件下EP信号的背景EEG噪声具有显著脉冲特性。基于传统的小波去噪方法不能有效地去除EP信号中具有尖峰脉冲特性的背景噪声。提出中值滤波-小波阈值去噪算法,进行中值滤波抑制信号中的尖峰脉冲,利用小波阈值消噪去除剩余噪声。仿真结果表明经过中值滤波预处理后的小波去噪方法比传统的小波去噪方法在信噪比较低时更具有良好的消噪性能。     

一种三维小波视频编码方法

基于三维小波变换的视频编码技术成为当今研究的热点。研究了一种时间轴小波分解的改进结构,给出了时间轴分解后各帧的重要性分析,在此基础上提出了一种结合运动补偿的三维小波视频编码新方法。该算法首先将视频序列按帧序的奇偶性分成两组,对各组分别进行改进的时间轴小波分解,然后对两组中的低频帧进行运动补偿,可以进一步减少数据量。在所要达到的目标码率条件下,对各帧根据其重要性分配最优的压缩码率,并利用SPIHT算法进行压缩。实验结果表明,该方法可以获得较好的压缩效果。     

三维视频跳帧缺帧动态补偿方法仿真

针对传统视频跳帧缺帧补偿方法存在效率低且补偿不完整问题,提出一种基于帧间投影算法的三维视频跳帧缺帧动态补偿方法.使用帧间投影算法使帧间运行转化为两个单独波形,得出参考帧在水平方向与垂直方向运动矢量,并利用逆变转化限制旋转、平移等基础变形,减少后续补偿的干扰向量,分析三维视频补偿需求构建相应深度卷积神经网络,利用训练模块对两种波形进行训练,通过不同方法测定三维视频补偿效率,获取三维视频跳帧缺帧动态补偿完整性.实验结果得出,所提方法在三维视频跳帧、缺帧补偿上效率更高,并且较比传统方法更快.据此可得出结论为所提三维视频跳帧缺帧补偿方法的性能更好.     

基于形态学的ECG小波自适应去噪算法

为了消除心电信号中的噪声,提高心电监护仪的性能和计算机自动诊断效率,已经提出了多种方法来消除这些噪声.针对常规的ECG信号去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于形态学的小波自适应去噪算法.该算法利用线性组合形态学滤波器去除基线漂移信号,然后对处理后无基漂的信号送入小波自适应滤波器,选取合适的阚值对其进行二次滤波去噪,最后得到无噪声的ECG信号.实验结果表明,该算法是一种有效的去噪算法.     

基于小波阈值和主成分分析的视频去噪算法

将局部像素组主成分分析算法引入到视频去噪领域,并利用三维块匹配算法保持了视频序列的相关性,对视频中的噪声进行抑制。用三维块匹配视频去噪算法中小波阈值去噪得到的图像替换二阶局部像素组主成分分析中的第一阶处理得到的图像,这样可以避免局部像素组主成分分析算法直接处理视频时产生的局部效应。最后,局部像素组主成分分析算法也抑制了三维块匹配算法中的小波阈值去噪结果中产生的画面不平滑的问题。实验结果表明,本算法较好地将主成分分析算法引入到了视频去噪领域,同时较好地解决了三维块匹配视频去噪算法中小波阈值去噪的块效应问题,主客观指标的比较也表明本算法有较为优秀的去噪效果。     

基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪算法

为了能够从视频序列图像中准确地提取出运动视频对象,提出了一种基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验来确定视频对象的运动区域,并使用形态滤波消除残余噪声和空洞;然后根据3帧序列图像得到的前后运动区域的相与运算来有效地解决运动视频对象前后帧的遮挡问题,以获得视频对象模板,当提取出视频对象模板的边缘轮廓后,再用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法来获得视频对象的精确轮廓;最后以此视频对象的轮廓为基础进行运动补偿,以得到下一帧图像的初始曲线,再使用改进的活动轮廓算法对下一帧图像进行分割,即可实现视频对象的跟踪。该方法不仅能够消除差分图像中的显露背景,得到运动视频对象精确的轮廓,并且可进行多目标的分割与跟踪。     

组合方法在脑电信号消噪中的仿真研究

研究脑电信号消噪问题.脑电信号存在非平稳性且包括大量的噪声,传统的消噪算法不能很好消除脑电信号中的噪声,从而影响后继的脑电信号处理和分析.为了更好的消除脑电信号噪声,提出一种小波变换与自适应滤波相结合的脑电信号组合消噪方法.该方法首先对含噪的脑电信号进行白化处理,然后采用小波分解和重构含噪较大的信号,将重构后的信号作为自适应滤波器的输入,进行自适应滤波消噪处理.仿真结果表明,组合去噪方法能有效去除脑电信号中的噪声干扰.     

基于均值滤波和小波变换的图像去噪技术研究

采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像.这种方法与全局Donoho软、硬阔值小波去噪方法和Birge-Massart策略软、硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明显.它在降低了图像的噪声的同时,又尽可能地保留图像的细节,且图像更加平滑.仿真实验证明,该方法是一种有效的图像去噪方法.