基于小波变换的自适应模糊阈值去噪算法

文章提出了一种适合于消除混合噪声的去噪算法——自适应模糊阈值去噪算法。该算法根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的传递性,结合中值滤波和模糊理论,自适应地进行软阈值滤波,然后进行小波重构,得到去噪图像。实验表明,与软阈值去噪和改进软阈值去噪算法相比,该算法具有良好而稳健的去噪效果,能够更有效地去除噪声和保持图像边缘细节。     

小波阈值滤波算法的仿真及应用

小波在信号分析和信号滤波方面具有绝对的优势,笔者首先介绍了小波滤波的基本原理和主要方法,对基于小波的阈值滤波理论以及各类阈值函数计算方法进行分析,并在Matlab中实现基于小波阈值的滤波器,对其性能进行仿真。仿真结果表明,高通滤波器和低通滤波器可以对噪声信号进行分解和重构。     

方向小波域的选择性阈值SAR图像去噪

SAR图像去噪一直是SAR图像处理中一个具有特殊意义的研究课题。噪声抑制的关键是解决图像平滑与保持纹理之间的矛盾。提出了一种基于方向小波的选择性阈值SAR图像去噪算法。该算法利用方向小波的多方向框架对图像作12个方向的分解和变换。针对方向小波分解图像所产生的系数序列长度不同的特点,利用白噪声的置信区间,将不同长度的系数分成3组,对中间长度的系数序列采用统一阈值,对其他长度序列采用白噪声置信区间阈值处理。为了更好地保持图像细节信息,将每一尺度高频系数的方差中值作为噪声方差估计值。利用真实的SAR图像进行去噪试验,与几种经典的空域滤波和小波软阈值算法进行比较结果表明,该算法在平滑图像的同时更好地保持了图像本身的纹理信息,图像的视觉效果优于其他算法,等效视数和边缘保持指数分别提高了97和0.15。     

飞行数据改进中值滤波和自适应小波降噪

研究飞行数据预处理时提高数据质量问题.针对飞行数据易受噪声干扰,提出了改进中值滤波和自适应小波阈值降噪的降噪算法.首先以改进的中值滤波算法对飞行数据进行处理以剔除野值;然后对剔除野值后的飞行数据进行小波分解,根据各层小波系数的噪声自相关函数确定最佳小波分解层数;最后设计了新的自适应阈值函数,对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据.采用仿真数据和飞行数据进行实验,结果表明,改进方法取得了良好的降噪效果,改善了数据质量,证明算法有效性.     

基于最大能量匹配与样本熵的小波降噪方法

为提高自适应小波阈值降噪方法的效果,提出一种结合最大能量匹配的小波包分解和快速样本熵的小波阈值降噪方法。根据各层小波系数特点并以最大能量匹配准则自适应选择小波包基对含噪信号进行分解,对最大尺度下的小波系数阈值化后重构得到噪声信号,采用快速样本熵算法计算噪声信号样本熵,动态调整阈值使噪声信号样本熵最大而获得最佳的降噪效果。应用实例表明：该方法相比传统的小波阈值降噪方法具有更好的降噪效果。     

基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪

根据噪声和信号的小波系数在不同分解尺度、不同方向上高频系数的分布不同,结合Context模型,提出基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪算法。该算法通过对不同尺度和方向的小波分解系数应用不同的阈值方法进行去噪。实验表明,方法能较好地去除图像噪声和保留图像边缘细节信息,在提高去噪图像信噪比值和改善视觉效果方面都表现出了良好的性能。     

基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法

为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法.通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比,动态调整各层细节系数的上、下阈值.应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理,并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比.结果表明:本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法,重构后信号更接近原始信号,并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息.     

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。     

基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。     

一种基于小波分析的AR噪声滤波方法

为了滤除外测数据中AR模型的噪声,提出了一种基于小波分析的滤波方法。针对信号和AR噪声在小波域的分布特性,对传统的阈值滤波方法进行了改进,对小波系数进行偏自相关系数截尾检验来确定分解层数,利用广义交叉确认算法来确定分阈值,仿真结果表明该方法能有效滤除外测数据中的AR噪声。该方法对有色噪声的处理具有较大的借鉴意义。     

一种基于领域阈值的小波图像去噪算法

为了去除图像中的噪声,文章利用图像分块的思想,结合阈值去噪法和最小均方误差估计(MMSE),给出了一种基于领域阈值的小波域图像去噪算法。该算法与经典的子带自适应阈值去噪法BayesShrink算法相比,本文算法在峰值信噪比和视觉效果上都好于BayesShrink算法。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

基于BEMD的图像去噪

通过研究图像信号去噪的原理和过程,提出一种基于BEMD的图像去噪算法.首先利用BEMD方法对图像信号进行分解,然后对分解结果的频谱特性进行选择性的去噪.针对噪声和图像信号混叠,采用一种选取的阀值优于软阀值或者硬阀值的方法.去噪结果能充分保留图像信号本身所固有的非平稳特征,并具有自适应强和灵活、有效的特点.实验证明,该算法是一种比小波去噪法更有效的图像信号去噪方法.     

提升小波改进阈值算法在输气管道泄漏信号降噪处理中的应用

输气管道的泄漏检测对保障其管道的正常运行具有重要意义,但是在实际工作中,传感器检测到的信号会受到噪声的干扰。为了提高管道泄漏检测精度,采用一种不依赖于傅里叶变换的提升小波变换方法,并引入改进阈值函数对信号进行降噪处理,分别对比不同小波基函数,不同分解尺度利用改进阈值算法的降噪效果,确认db5小波函数作为最优提升小波函数,并对信号进行四层分解的信号处理信噪比最高,最后利用现场实验采集到的负压波信号进行传统小波去噪和提升小波改进阈值算法去噪的效果对比,其结果表明提升小波改进阈值算法的去噪效果优于传统小波算法的去噪效果,在管道泄漏检测的信号降噪中具有良好的应用价值。     

基于高密度离散小波变换的改进图像降噪方法

为进一步提高图像质量,提出一种基于高密度离散小波变换的改进图像降噪方法。给出二维高密度离散小波变换的分解与重构快速算法,通过该算法对图像进行多尺度分解,利用相邻尺度小波系数相关性对各层小波系数进行双变量收缩阈值处理,重构降噪后的图像。实验结果表明,与其他常用小波降噪方法相比,该方法能进一步提高图像降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节。     

基于超声相控阵的角焊缝缺陷信号重构方法研究

在对接管角焊缝进行超声检测的过程中，由于检测的工件结构复杂并且仪器设备本身会受到电信号干扰，所以检测得到的A扫信号存在噪声，在检测图像中会出现“伪像”，从而造成检测困难。如果想要提高检测图像的质量，对于A扫信号的除噪尤为重要，所以提出小波去噪和经验模态分解相结合的角焊缝缺陷信号重构方法。首先分析接管角焊缝结构特点，进行相控阵检测试验，得到缺陷检测数据；然后着重分析了裂纹与未熔合缺陷信号，完成对其的经验模态分解与重构；最后通过对原始信号进行小波去噪及经验模态分解与重构，从而达到了比传统的算法更高的信噪比与更低的均方误差，说明本算法有更好的去噪效果，更有利于超声回波信号的分析。     

小波去噪在智能引线键合机图像处理中的应用

针对小波去噪中硬阈值法和软阈值法存在的缺陷,提出了一种新的多尺度自适应阈值选择算法,该方法根据小波变换的特点和噪声信号的3σ,准则,对于不同的小波系数乘以一个与自身小波系数相关的降噪因子.在现有的图像去噪评估算法的基础上,提出了基于图像平滑度和匹配度的去噪效果评估算法.实验结果表明:多尺度自适应阈值选择算法能有效去除图...     

基于改进小波阈值法的图像去噪算法

图像去噪是图像处理中最基本、最重要的前期工作,本文提出一种基于衰减法的Garrote阈值函数,并将基于该改进阈值函数的小波阈值法用于图像去噪过程,最后通过MATLAB仿真实验验证了本文所提出算法的有效性.本文在分析小波阈值法对图像去噪效果影响的基础上,针对该去噪算法在去除噪声的同时也损失了一定量的图像细节信息的问题,改进了传统阈值函数未考虑阈值以下的小波系数可能含有图像细节信息而对阈值以下小波系数盲目置零的缺点,对Garrote阈值函数阈值以下的小波系数采取衰减方法,以保留更多的图像细节信息,并加入三个调整因子以提高其性能和灵活度,实验表明本文提出的改进小波阈值去噪算法能够有效地去除噪声,且能够保留大量的图像边缘及细节信息.     

自适应收缩函数的Contourlet 变换图像去噪方法

针对传统图像在去噪过程中存在丢失细节且去噪效果不理想的情况,提出一种自 适应收缩函数的Contourlet 变换图像去噪方法。该方法利用Contourlet 变换的基本形式,结合 软阈值和硬阈值收缩函数的优点定义自适应收缩函数,并将其应用于图像去噪。实验结果表明, 所提出的方法能有效消除噪点,图像的峰值信噪比及增强因子等图像质量指标有明显地提高, 去噪后图像的视觉效果良好。