基于小波阈值的图像去噪算法研究

对基于小波阈值的图像去噪算法研究进行了深入的讨论,详细介绍了几种比较常用的小波阈值去噪算法。对于图像的小波分解和重构,详细介绍了其分解步骤和算法,分析了小波分解过程中层数的选取和小波重构图像的问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数的处理过程以及不同处理方式的去噪原理;对小波变换阈值去噪的不同方法和原理进行了阐述。     

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.     

一种基于小波变换的红外图像去噪方法

提出一种基于小波变换的红外图像去噪方法。该方法针对红外图像的噪声分布特性,对红外图像中的乘性噪声进行对数变换,使乘性噪声变为加性噪声,并对变换后红外图像的小波变换系数进行阈值处理实现图像去噪。实验结果表明:此方法比传统的小波变换方法对噪声有更好的抑制作用。     

基于小波阈值的图像去噪方法研究

本文概述了小波阈值去噪的基本原理,对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果,讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中,小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。     

基于小波变换的图像去噪

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。针对传统去噪方法的缺陷,从理论上推导了二维小波分解和重构具体算法,研究了小波图像去噪的基本理论和方法,在此基础上利用Matlab7．0．1对含有两种不同高斯白噪声的图像进行了仿真实验,实验表明,基于小波变换的图像去噪可以有效地提高图像的去噪效果。     

基于小波变换的图像去噪研究

根据噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数的分布差异,将全局阈值法改进为在不同尺度、不同方向采用不同的阈值进行去噪。该方法与全局软阈值与硬阈值相比,有更好的视觉效果。通过比较去噪图像的峰值信噪比和均方根误差的数据可以看出,此法较全局软、硬阈值法有更好的去噪效果。     

基于自适应阈值的小波图像去噪法研究

小波阈值去噪方法是众多图像去噪方法的理想之选,其算法简单,计算量小,得到了广泛的应用.在小波阈值去噪法中,单一阈值函数不能在每级尺度上将信号与噪声做很好的分离.针对这种情况,本文提出了一种新的阈值函数,仿真结果表明,这种新的阈值函数能更好地保留图像边缘信息,在视觉效果和信噪比上优于单一阈值法.     

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。     

基于改进小波阈值函数的指纹图像去噪

针对指纹图像的特点,在分析了传统的软、硬阈值函数去噪原理的基础上,提出了一种新的小波阈值函数。新阈值函数克服了软、硬阈值函数存在的不足。通过选择不同的参数,可适应不同的图像。仿真实验表明,新阈值函数较传统阈值函数具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比（PSNR）。     

基于小波变换的红外图像增强算法研究

针对目前夜间红外图像质量低、噪声大,无法为后续的分析提供支持等问题,提出一种基于小波变换的红外图像增强算法对红外图像进行增强.首先采用二维FWT滤波器组通过小波变换将低质量、缺陷明显的夜间红外图像分解成高频和低频两部分,对高频部分采用改进NL-means算法和改进维纳滤波算法进行降噪,通过改进直方图均衡化防止过度增强....     

一种改进的小波变换方法对喇曼光谱去噪

根据喇曼散射信号比较弱的特点,应用一种改进的小波阈值去噪方法对喇曼光谱进行去噪处理.通过酒精的喇曼光谱为实验,该方法能够避免软硬阈值法的缺点,能够发挥小波去噪的优点,重构光谱图失真小,能很好地抑制噪声,又保留喇曼光谱的细节信号,改善小波去噪的效果.     

基于小波域反正切变换的红外图像增强算法

针对红外图像对比度低、噪声大的特点,利用由信息熵、信噪比和图像标准差构成的评价函数,提出一种平稳小波域的红外图像增强算法。以反正切变换为基础,设计在平稳小波域内增强红外图像对比度的非线性变换函数,并利用差分演化算法与评价函数,寻找最优的非线性变换参数。实验结果表明,与传统的小波域增强算法相比,该算法在有效增强红外图像对比度的同时,对噪声具有较强的鲁棒性。     

一种基于小波阈值函数的交通图像去噪算法

针对高速运动条件下交通实时监测图像的失真和去噪问题,介绍小波阈值图像去噪过程和传统GCV阈值的原理,引入整数小波变换和合并递推运算的思想,提出一种快速递推GCV阈值的小波图像去噪方法。仿真实验分析了传统GCV阈值和快速递推GCV阈值去噪的效果,并比较了两种算法的复杂度。结果表明,快速递推GCV阈值算法不仅保留了传统GCV阈值算法去噪效果明显的特点,而且很好地解决了算法复杂度较高的问题,具有良好的应用前景。     

基于小波变换的图像鲁棒水印算法

分析了水印嵌入中的几个关键问题,确定了问题的解决方法,提出一种小波域透明图像水印算法,利用图像经小波分解后小波系数的特性,并利用人眼视觉掩蔽特性对水印的添加强度进行自适应调节,以解决水印的鲁棒性和不可感知性的矛盾问题。     

一种基于整数小波变换的图像编码算法

针对静止图像经整数小波变换(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利于零树编码(embedded zerotree wavelet coding)的缺点,采用"从1开始的整数平方"代替"2的整数次幂"作为零树编码的量化阈值,缩短了量化阈值间隔.通过减少重要系数在较低量化阈值中出现的机会,增加了编码过程中的零树数量;同时通过减少参与编码的字符数及对最高频带零树不编码,简化了编码过程.实验结果表明,整数平方量化阈值下的零树编码(integer square zerotree wavelet coding)解决了整数小波变换中零树编码的低效问题,提高了静止图像的编码效率.     

基于小波变换阈值的茶叶病害图像去噪方法研究

茶叶病害图像在实际采集和传输过程中因受到各种噪声的干扰而使图像的质量下降,直接影响后续的图像处理效果.因此图像去噪是图像处理中的一个重要环节.提出基于小波变换阈值的茶叶病害图像去噪方法,对阈值函数和分解层数的选取进行了研究,引入信噪比、均方差和峰值信噪比作为评价去噪效果的性能指标辅助选择小波基函数.为实际使用小波变换阈值去噪方法提供了参考依据.     

基于多尺度形态小波变换的红图增强算法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,本文将小波分析与数学形态学相结合,提出了一种基于多尺度形态小波变换的红外图像边缘增强算法.该算法首先利用多尺度形态小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度边缘特征,然后通过非线性增强算子来改变边缘特征的强度,最后利用多尺度形态小波反变换重构图像,以实现图像边缘的对比度增强和背景抑制.实验结果表明,该算法有效地保持和增强了边缘信息,得到较好的增强效果.     

基于小波变换的静态图像数字水印算法

提出了一种基于小波变换并且不需要利用原始图像信息的静态图像数字水印算法,并给出了检测门限的确定方法,实验结果表明,该算法较好地保持了图像质量,并且对各种常用的图像处理方法显示出较强的稳健性。     

一种基于小波变换的自适应图像水印算法

在离散小波变换的基础上，提出了一种自适应的新数字水印算法，将伪随机二值序列作为水印嵌入灰度图像中，在检测端需要原始宿主图像。该算法具有以下特点：在水印嵌入时利用了小波变换域系数的均值，可广泛地适用于各种灰度图像；针对每幅图像，都可调节水印的嵌入深度，找到隐形性和鲁棒性的最佳折中。实验结果表明，该算法既实现了水印的隐形性，又对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。