基于提升小波的自适应阈值图像去噪

介绍了提升方法（Lifting Scheme）的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法。在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阚值的图像去噪方法——Adapt Thr Shrink去噪法。这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值。结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比（PSNR）,而且使图像更加清晰。基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好。     

一种新的提升小波自适应阈值图像去噪算法

利用小波变换方法对图像进行去噪处理是小波理论在图像处理中的一个重要应用.针对传统的去噪算法对信号和噪声在不同的分解层的传播特性缺乏有效分析这一不足,文中介绍了提升方法的基本原理,给出了用提升原理构造传统小波的实现方法,并将 Daubechies(9/7)提升格式小波应用到二维图像去噪过程中,提出了一种对小波分解后各个层次上的水平、垂直、对角方向上的高频系数矩阵进行分块处理的自适应阈值去噪方法.通过与传统算法对比,文中方法计算简单,运算速度快,去噪效果较好.     

基于提升小波的图像去噪算法的FPGA设计

在图像处理中,基于离散小波变换的提升算法比传统的卷积算法运算简单、实时性好、易于实现,因而被图像去噪所采用.本文介绍了提升小波的基本原理,以及把提升小波应用于图像去噪的算法,并且给出了一种适合FPGA实现的硬件结构.对于提升后的图像,采用门限法进行去噪.仿真实验的结果表明,该方法不仅可以有效地去除原始图像中的噪声,而且能够保留原始图像的局部特征.     

基于分水岭的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于分水岭的提升小波图像去噪方法,先用分水岭分割方法检测出图像的分水岭脊线,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征.其去噪步骤是:对噪声污染图像进行提升小波去噪;对原图像提取梯度幅度图像;对梯度图像平滑后进行分水岭变换;图像合并.实验结果表明,该方法不但可以保持图像的重要信息,而且能够提高去噪后图像的信噪比.     

基于小波阈值的图像去噪

研究了图像优化问题,图像中噪声经常会影响图像的清晰度,造成图像模糊等。为了更好的去除图像噪声并较好的保留图像细节信息,选取合适的小波阈值去噪法。比较了小波软、硬阈值去噪法与基于SURE阈值去噪法,选取较佳的图像去噪法。在Matlab上仿真结果表明,基于SURE阈值去噪法有效提高了图像去除噪声能力,保留较好的图像细节。     

基于小波自适应阈值图像去噪方法的研究

利用小波变换对图像去噪是一种非常有效的方法。传统的小波去噪算法对图像去噪后的平滑效果不是很好,图像细节清晰度不够高,甚至会产生伪吉布斯现象。针对这些现象,文中提出了一种改进的基于小波变换的多尺度自适应阈值图像去噪方法。该方法根据图像小波分解的特性,确定适合小波分解后不同层系数去噪的较优阈值,然后结合恰当的阈值函数对各层高频系数进行处理来达到去噪效果。实验结果表明,与传统方法相比,该方法运算量较小,能有效去除高斯白噪声,进一步提高峰值性噪比,同时能够很好地保留图像细节信息。     

基于小波变换的自适应多阈值图像去噪

小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面，其中最重要的一个环节是最优阈值的确定，为此，提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法——Multi—Threshold shrink去噪法，这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值，而最佳阈值的选取是基于Bayes理论，并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的(generalized Gaussian distribution)。通过实验证明，这种方法能很好地对图像去噪，与Donoho等人提出的Visu shrink去噪方法和Chang等人提出的Bayes shrink去噪方法相比，不仅提高了去噪后图像的信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE)，而且也使图像更加清晰，并能更好地适合人眼的视觉特性，从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。     

基于分水岭的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于分水岭的提升小波图像去噪方法,先用分水岭分割方法检测出图像的分水岭脊线,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对原图像提取梯度幅度图像;对梯度图像平滑后进行分水岭变换;图像合并。实验结果表明,该方法不但可以保持图像的重要信息,而且能够提高去噪后图像的信噪比。     

小波阈值图像去噪研究与应用

目前,对于图像去噪的理论和应用都已基本完善,但是对于保留图像边缘的图像去噪的研究仍然有很多学者专家在研究。小波域阈值图像去噪是能够保留图像边缘及其他特征的去噪方法之一。本文系统地研究了最常用的几种小波阈值去噪方法及阈值函数,然后在MATLAB环境下对几种小波阈值方法进行了试验,最后对各种阈值去噪方法的去噪效果进行了比较。     

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。     

改进阈值与尺度间相关的小波红外图像去噪

为了更有效地去除红外图像中的噪声, 提出一种基于改进阈值与尺度间相关的小波红外图像去噪方法. 一方面利用阈值修正方案和新阈值函数对通常的小波阈值去噪法进行改进; 另一方面通过对阈值邻近的小波系数进行小波变换尺度间相关性估计, 提高小波系数阈值判断的准确性.实验结果表明, 与通常的小波阈值去噪法相比,该算法能更有效地去除红外图像中的噪声, 获得更高的峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)、边缘保持指数(Edge preserved index, EPI)和更好的视觉效果,具有较好的实用性.     

一种基于形态学的小波阈值去噪方法

如何选取阈值是小波图像去噪的关键,在图像去噪的同时,还应尽量保留图像的边缘信息,基于这一思想,提出了一种基于形态学的小波去噪算法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理,并结合半-软阈值去噪技术。实验表明,该算法在去噪的同时,很好地保留了图像的边缘信息。     

Daubechies提升小波在图像去噪中的仿真研究

在介绍了一般小波理论和小波图像去噪的基础上,重点阐述了提升小波算法(lifting scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的普遍实现方法,按照提升小波的一般理论,对Daubechies(9/7)小波进行提升格式处理,并将Dau-bechies(9/7)提升格式小波应用到二维图像去噪研究中.计算机仿真试验结果表明,在去掉噪声后图像信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单,编程容易,速度快.     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.     

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...     

基于小波变换的图像去噪研究

鉴于传统的去噪方法难于在时频域得到很好的兼顾,提出一种基于小波变换的去噪方法.通过对图像实施二维离散小波变换,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理.Matlab仿真试验表明,具有很好的效果.     

一种新的具有增强效果的小波域图像去噪方法

为了使去噪后的图像具有更佳的视觉效果,基于新近出现的一种小波域阈值去噪方法——NeighShrink,提出了一种具有细节增强效果的小波域图像去噪方法——增强型邻域收缩方法(enhanced NeighShrink,ENS)。该方法一方面继承了NeighShrink方法的优点,在对小波系数进行阈值处理时,由于考虑了其与邻域系数的相关性,从而大大减少了误判图像细节为噪声的情况,同时,通过改变NeighShrink方法中小波系数收缩因子的计算方法,用该方法去噪后的图像取得了高于NeighShrink方法的峰值信噪比;另一方面,通过引入一个细节增强因子P,使得该方法能够对图像细节进行增强,从而得到了更佳的视觉效果。通过实验证明,该方法能够在去噪和细节增强这两方面优于普通软阈值去噪方法和NeighShrink方法。     

改进的阈值图像去噪算法仿真研究

研究了图像优化识别问题,图像中噪声经常会影响图像的清晰度,造成图像模糊等。为了更好的去除图像中的噪声,特别是去除图像中细节丰富的区域中的噪声,通常传统的去噪方法难以完成。为了更好的去除图像噪声并较好的保留图像细节信息。在经典的小波软、硬阈值消噪方法的基础上,提出了一种小波包分析的改进方法。小波包变换是一种时频分析的方法,在分析中高频方面优于小波变换,将其应用于图像中噪声的消除。在Matlab上仿真结果表明,此法同时克服了传统阈值方法的缺点,有效提高了图像去除噪声能力,清晰度更高,为图像优化消噪提供了参考。