模极大值与阈值决策融合的小波语音数据去噪方法 *

小波在时域、频域都具有表征信号局部特征的能力 ,对于语音数据的去噪 ,与其他方法比较具有优势 ,但是阈值的选择缺乏明确的指标。模极大值法保留幅度随尺度增加而增大的点 (对应于有用信号的极值点 )来达到去噪的目的 ,但将非极值处变换系数置零 ,造成信号损失。提出了一种变化模极大值与阈值决策相融合的去噪方法 ,有效地结合了两者的优点。经实验证明 ,该方法精度高、算法简单、计算速度快。     

基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性，提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用Adhoc算法求出信号的模极大值，再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域，从而得到信号的小波系数，然后逆变换得到信号。实例分析表明：该算法能有效消除噪声，与交替投影模极大值算法相比，该算法在原理上更简单，程序实现更容易，去噪速度更快，能满足在线监测的要求。     

一种小波变换模极大值的扩散模型

遥感图像的噪声分析、评估和滤波一直是遥感图像处理的一个重要研究领域。近年来,基于非线性扩散模型的图像去噪方法因其在对图像进行去噪的同时,对图像的特征信息具有一定的保护作用而受到遥感图像应用领域的关注并成为研究热点。针对P-M方程和ALM模型在去除遥感高斯噪声时所存在的对图像强边缘附近的噪声难以去除和可能造成奇异点的模糊或丢失等问题,将小波变换模极大值进入到扩散模型中提出一种新的非线性扩散模型,并给出模型的离散化算法。该模型有效地克服了P-M模型和ALM模型在图像去噪过程中的不足,在有效去除噪声的同时,很好地保留了遥感图像的边缘和纹理细节信息。实验结果验证了所提出模型的有效性和稳定性。     

基于小波变换的图像去噪方法综述

图像去噪是图像处理中一个非常重要的步骤,也是当前研究的热点问题。小波变换具有多分辨率的时频分析特性,为了进一步提高图像去噪质量,改善图像视觉效果,本文就基于小波变换的图像去噪方法进行了研究介绍,为图像去噪研究指明了方向。     

基于改进的小波阈值技术MRI图像去噪

提出了一种改进的小波阈值处理的核磁共振成像（MRI）医学图像的去噪方法。结合图像的特点并利用小波系数的区域相关性,对小波阈值处理方法进行了改进,根据信号和噪声系数的不同分别处理,克服了传统小波变换不足。结果表明该方法在有效去除噪声的同时,较好保留了MRI图像的细节,有利于医学的诊断。     

基于一种新阈值函数的小波医学图像去噪

在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,介绍了一种改进的阈值函数。该阈值函数既克服了硬阈值函数不连续的缺点,,又减小了软阈值函数中的估计小波系数与分解小波系数之间存在的恒定偏差。仿真实验的结果表明,该阈值函数较其他阈值函数具有明显的优越性。     

小波阈值去噪在图像去噪中的应用

小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,它们的去噪思想都是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理.本文主要针对图像去噪,将一幅图像分别进行软和硬阈值去噪的方法进行比较,得出无论阈值门限设为何值,软阈值的去噪效果总是比硬阈值的去噪效果好这个结论.     

小波变换阈值选取的博弈与图像边缘点检测

介绍了小波变换的理论，从一维空间小波变换故障信号检测实例出发，分析应用小波变换进行信号突变点检测时，阈值选取对消除噪声和信号真实突变点检测的影响，引出小波变换阈值选取的博弈观点；通过软件编程实现小波变换和模极大阈值法图像边缘点的提取，对比选取不同阈值时边缘点图像实例的效果，进一步讨论了阈值优化的博弈结论和相关技巧；认识和应用此结论不仅可以有效减小噪声，而且可以更加准确地提取图像边缘点,实验证明效果很好。     

基于BEMD和小波阈值的MRI医学图像去噪

针对核磁共振医学图像含有的混合噪声的特点,提出了一种基于2维经验模式分解(BEMD)和小波阈值去噪的新算法,即将图像分解到固有模态函数(IMF)域.然后采用小波阈值法对各固有模态函数成分进行去噪处理.在分析了小波硬阈值和软阈值去噪的特点之后,对小波阈值进行了改进,克服了传统小波阈值去噪的不足.实验结果表明该方法在有效去除噪声的同时,较好地保留了MRI图像的细节,有利于医学的诊断.     

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.     

基于小波包变换与自适应阈值的图像去噪

提出了一种基于图像小波包变换及与分解层次相关的自适应阈值的去噪方法。利用小波包对图像进行分解,可以同时对图像的低频和高频部分进行分解,可以更好地保留图像信息,减少噪声对图像的影响。同时对小波包树系数用自适应阈值进行软阈值处理,可以很好地保留边缘等图像信息,这一方法比采用常用的阈值明显提高了去噪图像的信噪比。通过对加噪图像的实验可以看出,本文方法不仅可以有效地去除加性高斯白噪声,而且很好地保留原图信息,对进一步图像处理有所帮助。     

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PCA的图像小波去噪方法

目前使用的各种小波去噪方法基本上都是建立在对噪声方差精确估计的基础上，而对噪声方差的精确估计是很困难的．提出了一种采用主分量分析（PCA）提取小波系数的主要特征，通过对小波域中噪声能量的估计来实现去噪的新方法．首先利用PCA对小波高频子带进行局部特征提取；然后以主分量对小波系数进行重建的平均能量作为局部噪声能量的估计；将原小波系数的能量减去噪声能量，就得到去噪后的小波系数；最后用小波逆变换对剔除噪声分量后的小波系数进行恢复得到去噪后的图像．本文算法无需对噪声方差进行估计，因而更具实用价值．本文算法与“软阈值”、“硬阈值”去噪方法相比，峰值信噪比（PNNR）提高了2～8dB．实验证实了本文算法良好的去噪性能。     

基于小波变换的图像自适应阈值去噪算法

针对传统小波阈值去噪算法的不足,提出了一种新的自适应阈值去噪算法.该算法引入了一个新的阈值函数,利用GGD模型对小波子带内的系数进行建模,再根据小波子带系数的局部邻域信息进行方差估计,从而得到自适应最优阈值.实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉效果上都比传统小波阈值去噪算法具有明显改善.     

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,研究一种自适应阈值的图像去噪方法--AdaptThr 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阐值.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.     

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。     

基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法

边缘特征是图象最为有用的高频信息，因此，在图象去噪的同时，尽量保留图象的边缘特征，应是图象去噪首要顾及的问题。基于这一思想，提出了基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法。该方法在去噪之前，先通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图象的边缘特征，这些小波系数将不受阈值去噪的影响，因此，可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值，而不必担心损害图象的边缘特征。理论分析和实验结果都表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保持图象的边缘信息，而且能提高去噪后图象的峰值信噪比1-2dB。要做到既去除图象噪声，又不模糊图象边缘特征是很困难的。该方法把去噪和边缘检测结合起来，在一定程度上解决了这种两难的问题。     

基于平滑阈值函数的小波图像去噪

本文在分析软阈值函数的基础上通过对软阈值函数进行修正,提出了平滑阈值函数。此种函数因在整个取值区间内保持平滑性,所以在去噪中可保存图像的部分细节。本文将此种函数与基于贝叶斯风险估计求阈值相结合,用于自适应的小波阈值去噪,提高了图像的信噪比,减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。     

基于离散小波阈值的偏微分图像去噪

小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。该文提出基于离散小波变换对图像进行阈值去噪,得出了小波阈值的偏微分方程表示形式,在此基础上研究偏微分方程的解法,采用分数步的小波阈值方法对图像去噪,得到了较好的去噪效果,同时可以保护边缘。数值试验结果表明,该方法具有比小波方法更好的去噪效果,能获得较高的信噪比。     

基于小波阈值的图像去噪方法研究

图像去嗓是对图像进行高级处理的重要基础,已经成为当今数字图像处理的热门领域之一。结合前人的研究理论,并在此基础上通过对小波阈值图像去噪时的阚值函数进行改进,从数学理论上改进后的小波阈值函数可以有效抑制传统方法所带来的固有缺点。经过大量的计算机仿真试验,最后所得结果表明改进后的小波阈值去嗓方法可以有效降低图像的噪声干扰,比较好地保留图像中重要的细节信息,具有一定的实际应用价值。