轮廓波消噪中滤波器的选择

通过实验探讨了在2个不同版本的轮廓波变换消噪方法中,滤波器的选择对于消噪效果的影响,指出在轮廓波消噪方法中最合适的滤波器应当是"pkva"和"9-7"小波,应当避免使用的滤波器是"haar"小波.     

基于轮廓波变换的滤波器消噪性能

分析了轮廓波变换的基本原理和实现方法,根据自然图像的统计特征,讨论了基于轮廓波变换消噪的基本方法.在分析实际滤波器参数的基础上,结合实际滤波器的特性,通过实验探讨了在2个不同版本的轮廓波变换消噪方法中,滤波器的选择对于消噪效果的影响.结果表明,采用pkval2和9/7小波能充分利用自然图像中的正则性,具有比其他滤波器更好的消噪效果.     

井下视频图像的小波消噪加强方法

目的为了解决矿山井下由于光源不足,视频监视画面粗糙、模糊、层次不分明以及图像信号在传输过程中易受井下恶劣通信环境干扰,质量下降的问题。方法应用小波理论对井下视频图像进行消噪处理和加强轮廓处理,讨论小波分解高频系数阈值的选取和量化问题。结果实验数据表明,频域变换和消噪处理结合使用,可使井下视频图像质量得到改善。结论井下视频图像的小波消噪加强方法是一种切实可行的方法。     

基于FDCT的图像消噪算法

由于曲波(Curvelet)变换可以很好的逼近含线奇异的高维函数,近年来日益受到研究人员的普遍关注.传统的数字曲波变换是非正交的、冗余度较高,而本文采用的快速曲波变换(Fast Discrete Curvelet Trans form,FDCT)对物体边缘信息具有最优稀疏表示.通过实验表明,基于FDCT的图像消噪算法可以很好的保持图像边缘,使消噪后的图像获得较好的视觉效果,同时峰值信噪比(PSNR)也得到很大提高.     

一个基于Hausdorff距离的图像消噪新方法

红外图像在实际采集过程中出现的噪声对基于红外图像的工程应用、尤其是在使用距离作为评价工具时,对评价效果的准确性具有不同程度的影响,但距离又是一种具有实用价值的评价工具。为了解决这一矛盾,在分析以往消噪方法的基础上,考虑到使用Hausdorff距离对图像预处理的特殊要求,提出了一种去除局部强噪声点的新方法。通过仿真实验证明,该方法比以往常用的去除噪声的方法要好,即在去除强噪声的同时,很好地保留了图像的低频轮廓、纹理以及边缘,特别是它能够更有效地排除噪声对使用Hausdorff距离的影响     

Wedgelet变换自适应消噪算法研究

为探索增强图像一致性自适应消噪的新算法,并检验其在图像增强和消噪中的功效,采用构建正交多分辨率Wedgelet变换的自适应消噪方法,利用黑白图像进行了计算机仿真实验,结果表明:从仿真实验中得出该算法在图像增强图像消噪方面比传统的Beamlab200工具箱运行时间短,收敛速度快,均方误差小,信噪比大,消噪效果优势明显。     

基于朴素贝叶斯分类的图像消噪

图像消噪是图像分割和识别的必要预处理。根据噪声的统计特征和频谱分布规律以及图像特点,人们提出并发展了多种不同的图像消噪方法。基于朴素贝叶斯分类决策的图像消噪效果良好,在图像消噪和细节保留上取得了合理的平衡。     

小波变换在虹膜图像消噪中的应用研究

针对虹膜图像中存在的斑点噪声,利用小波变换消噪的特点,将虹膜图像进行小波分解,然后分别采用硬阈值、软阈值和小波指数函数三种方法进行消噪处理。结果表明小波指数方法是较优消噪方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。     

基于多小波分析的图像消噪方法

针对传统小波消噪效果的局限性,多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.分析了多小波方法的原理,并将多小波算法用于图像消噪中,研究结果表明,多小波对图像信号的先验知识要求较低,在抑制噪声干扰的同时,能够保留更完整的有用信号.     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点,提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换,根据变换后各帧的特点,采用不同的方法分别进行消噪：对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换,在小波域中采用自适应阈值进行消噪;对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好     

利用偏微分方程的Tetrolet变换图像去噪

对图像进行Tetrolet变换后利用偏微分方程对图像进行了质量改善,仿真结果表明,该算法不仅能有效去除噪声,而且可得到更高的峰值信噪比和更好的视觉效果,去噪后图像较光滑,减少了方块效应,更多地保留了图像边缘和细节等局部特征.     

全相位Contourlet在图像去噪上的应用

由于APDCT和APIDCT分别在子带分解和图像内插中表现出优异的性能，因此提出了一种基于APDCT滤波和APIDCT内插的多级分解方法．用该方法代替原Contourlet第1步中的拉普拉斯变换，不仅在分级中应用了纯二维滤波器，而且分级重建时只需相加即可，大大简化了运算．实验表明，将提出的全相位contoudet变换应用在普通图像去噪中，不仅信噪比有所提高，而且图像视觉效果明显优于原Contourlet．     

基于图像局域特性的自适应贝叶斯小波收缩去噪算法

在小波去噪过程中,对小波系数进行统计建模,去噪效果会得到较大的改进.该文在贝叶斯萎缩去噪的基础上,提出了基于图像局域特性自适应阈值去噪算法.实验结果表明:新的算法比传统的算法能更有效地去除噪声,获得更高的PSNR.同时,图像中的边缘也保护得更好.     

基于层间和层内相关性的局域自适应双变量收缩小波去噪

图像小波系数存在很大的相关性．该文考虑到小波系数层间相关性,引入双变量概率分布模型．基于贝叶斯估计理论,得到了相应的非线性阈值函数(双变量收缩函数)．基于小波系数层内相关性,利用双变量收缩作者提出了局域自适应收缩去噪算法．在实验中,将该文去噪结果与Donoho‘s hard thresholding、BayesShrink和HMT作了比较,实验结果显示该文算法能获得更好的去噪效果．     

快速二步交叉非局部的图像混合噪声滤波器

真实的自然图像常被各类图像噪声污染,而传统去噪方法普遍只针对一种噪声类型设计,因此在处理混合噪声时往往去噪效果不佳.针对这一问题,提出一种快速二步交叉非局部混合滤波算法.该滤波包括二步交叉滤波部分与整体滤波部分,在二步交叉滤波部分,首先找到像素灰度的极值点进行定位,并使用非局部中值滤波对极值点进行简单的去除椒盐噪声,求出图像的差值积分图,最后使用改进的加速非均值滤波进一步去除噪声.在整体滤波部分,使用非局部中值滤波整体去除噪声.实验结果表明,所提算法在高强度的混合噪声污染情况下,修复的图像获得了更高的测量指标和更加理想的视觉效果.     

基于双变量收缩函数与小波系数增强的SAR图像去噪

在充分考虑斑点噪声模型特殊性的基础上,将双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合,提出一种新的用于SAR图像的斑点抑制算法.将双变量收缩函数与双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果.     

快速小波变换在信号去噪中的应用

简要地介绍了快速小波变换和小波去噪的原理，快速小波变换采用Daubechies小波，只需有限步分解，利用高阶消失矩，大大地提高了算法的速度．数值实验表明，用快速小波变换去噪，速度快，不会产生虚假尖峰，去噪效果好．说明该方法很适用．     

快速傅里叶变换在地球化学数据降噪中的应用

消除地球化学数据的噪声是充分提取地球化学信息的关键。快速傅里叶变换常应用于信号处理等方面,在地球化学数据降噪中的应用还处于尝试阶段。对青海省大柴旦镇柴达木山南坡一带金矿的地球化学数据进行快速傅里叶变换,得到Au、Cu、Pb、Zn、As、Sb等六种元素的功率频谱图,进而确定地球化学区域背景和局域背景的滤波截止幅强度。使用幅强度对原始数据做滤波处理,采用低通滤波剔除数据中的噪声。对比降噪前后的元素波形图和元素异常分布图,降噪后的波形更平稳光滑,异常分布更集中,充分降低了噪声的干扰,证明快速傅里叶变换在地球化学数据降噪处理中有良好的应用前景。     

一种基于遗传算法的快速服务发现方法

在分布式的网络中，传统的搜寻方法复杂性过高，搜索时间较长，而且往往不能适应网络动态的变化．基于遗传过程，提出了一种快速服务发现算法（QSFA）．在Mobile Agent（移动代理）和服务节点交互的过程中，QSFA根据访问的结果来动态地改变每条服务记录适应值的高低，从而使得有效的信息能够在网络中保留较长的时间，而过时的、错误的服务信息会在网络中较快地消亡．实验仿真的结果表明，Mobile Agent能够在分布式网络中较快速地发现所需的服务资源．     

双三次参数曲面求交的一种新方法

针对工程上广泛应用的双三次Ｂｅｚｉｅｒ，Ｂ样条曲面，提出一种新的曲面求交方法．这种方法基于曲面控制网格的“子”分方法，只要控制网格足够逼近曲面，便可用控制网格的小平面代替曲面本身，从而快速求出两张双三次参数曲面的交线．