基于提升的自适应图像消噪

信号经过小波分解后采用软阈值处理具有良好的降噪效果，提升结构是小波技术的新发展。从提升小波出发，通过引入正交性等约束条件得到了具有良好子带分解特性的一族小波；将这些小波应用到软阈值降噪处理中去，依据信号特性自适应的选择滤波器参数，可以明显地提高PSNR．     

火炮反后坐装置振动信号小波消噪处理

阐述了反后坐装置在整个火炮系统中的重要性,重点比较了针对振动信号的三种小波消噪方法的优劣,并结合反后坐装置振动信号的特点选择多小波去噪方法进行去噪处理,得到了较理想的处理结果,为反后坐装置进一步故障诊断奠定基础.     

基于小波变换的高光谱图像消噪

本文主要针对高光谱图像的特点，利用波段间的几何信息高冗余性，通过小波分解去除高频的噪声和几何信息，保留低频的光谱信息。以其他波段的几何信息辅助噪声污染波段重构，经过相应的小波重构滤波器滤波，获得该波段图像的重建以进行消噪。     

基于比特平面分解的图像消噪方法

灰度图像消噪方法一般是借助于图像的平滑处理技术如均值、中值消噪、数学形态学消噪.这些常规消噪方法都是在空间域对像素的邻域进行某种平滑或积分处理,反映到频域就是在图象的高频区域进行分量抑制或衰减,从而不可避免地导致图像轮廓或边缘区域变得模糊.基于比特平面分解的图像消噪方法,是依据分解所得的各比特平面对原图像边缘信息的贡献,并不对高位的比特平面进行平滑消噪,使得消噪后图像的轮廓或边缘的清晰度较常规平滑消噪有所改善.     

红外图像的自适应混合消噪方法

针对带有高斯噪声和脉冲噪声的红外图像,提出一种自适应混合去噪方法。首先将受脉冲噪声和高斯噪声污染的像素区分开来,然后对被脉冲噪声污染的像素采用自适应层叠中值滤波法,对被高斯噪声污染的像素采用基于局部噪声方差估计的自适应局部滤波法。实验表明,该方法在信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE)的改善上明显优于线性平滑滤波法和普通中值滤波算法,并具有较好的图像细节保护能力和较快的滤波速度。     

基于改进小波包分析的雷达图像消噪方法

针对船用雷达图像消噪问题,提出了应用改进小波包分析算法对雷达图像进行消噪处理,解决了频带混叠问题,提出了最优小波包基的确定方法,分析了消噪原理,并通过对雷达图像的消噪处理和比较,其消噪效果优于小波,具有更为广泛的应用价值。     

V系统在图像消噪中的应用

小波变换是一种强有力的图像消噪方法,选取合适的小波变换具有重大意义。k次V系统是一类在L2［0,1］空间上新建立的完备正交系,它由分段k次多项式组成,具有多小波（multi-wavelet）的多分辨（multi-resolution）特性,特别是它的基函数中既有连续的函数又有间断的函数,这是它与其他经典正交系的不同。文中利用线性V系统及其相应的正交V变换,探索V系统在数字图像消噪中的应用。将V系统的消噪效果与经典的小波消噪进行比较,采用PSNR作为评价标准,利用MATLAB进行大量的试验,结果表明V系统对高斯白噪声、椒盐噪声以及乘性斑点噪声的消除均有明显的优势。     

关键基于二维小波变换的图像矢量分解消噪方法

介绍了MATLAB二维小波工具箱在含噪图像预处理中的应用,并提出了一种基于二维小波变换的图像消噪的矢量分解方法。仿真结果表明,该矢量分解消噪方法确实可行,达到了理想的效果。     

小波消噪在微弱信号检测中的应用

从信号去噪的角度对小波变换作了分析,并且对用非线性小波从噪声中提取有用信号的算法作了对比研究,给出了几种方法的综合方法——变阈值消噪方法,以得到更好的消噪效果。应用对微弱检测信号的仿真试验验证了变阈值消噪算法的优越性。     

透视数码相机的心脏图像传感器CCD篇

消费者想买到更便宜的数码相机,同时又想得到更好的拍摄效果。图像传感器是最关键的核心组件,它是数码相机的心脏,也是应用于航空、科研、军事以及医药事业等众多领域设备的核心。     

改进小波包分析在雷达图像消噪中的应用

针对VDR雷达图像在采集、数字化和传输过程中常受到各种噪声的干扰,不利于对图像进行分析、观察和压缩的问题,提出采用改进小波包分析算法进行图像消噪处理,小波包分析具有比小波更精确的局部分析能力,但由于小波包分解的隔点采样会产生严重的频带混叠现象,文中对小波包分析算法进行改进,利用信号的频移特性,将信号进行移频处理,消除频带混叠现象,达到高质量去噪的目的;通过VDR雷达图像消噪实验证明,上述改进算法好于小波包消噪方法,更优于小波消噪方法,具有更为广泛的应用价值。     

单通道双谱夜视系统中的图像修复及消噪技术

基于单通道双谱夜视系统中对图像修复的需要,提出了一种基于水平集的图像修复及消噪技术。在阐述单通道双谱夜视系统工作原理的基础上,结合系统的实时性要求及待修复微光条纹图像的特点,设计了处理速度高的水平集修复算法;考虑微光图像的噪声对修复结果的影响,在修复的同时加入了热传导滤波方法。实验结果表明,该算法能够对微光条纹图像进行实时且有效的修复。     

基于MATLAB的小波包信号消噪处理

信噪分离是小波包应用于信号分析的一个重要方面。本文在基于MATLAB的基础上,采用小波包对含高斯白噪声信号进行分解,通过不同的量化阈值对小波包系数进行处理、重构得出小波包消噪后的信号。计算机仿真结果表明,用不同量化阈值的小波包可对含高斯白声信号进行消噪重构。     

基于MATLAB的小波阈值对信号消噪结果的影响

基于小波变换的阈值选择也是小波消噪的关键因素之一。利用Matlab编程实现小波消噪过程中，对于从第1层到第N层的小波分解高频系数，选择一个适当的阈值，来提高小波消噪信号的质量。计算机仿真处理结果和定性分析表明，选取启发式阈值时，可得到较好的消噪波形和频谱。     

基于小波包分析木材声发射信号消噪处理

由于目前的滤噪技术在检测木材声发射信号时还存在一定的缺点,本文根据木材声发射信号的特征,基于小波包分析研究了利用信号的小波包分析、计算和最佳小波包基的选取.采用默认阈值方法处理小波系数,通过小波包重构得到消噪后的木材损伤声发射信号,噪声得到较好的抑制.结果表明用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了损伤缺陷检测的准确性.     

基于小波变换的水下焊接电弧信号消噪处理研究

水下焊接电弧信号是反映焊接状态的重要信号,如何有效地分析和处理电孤信号,将影响熔深在线检测结果。基于小波变换方法,研究了小波阈值去噪方法中的软阈值法和硬阈值法的缺点,提出了改进的阈值量化消噪法。经过实验表明,此方法在电弧信号的消噪处理中,具有良好的消噪效果。     

一种有效保留图像细节的自适应图像消噪方法

针对更多保留图像细节信息有效滤除噪声的问题,分析了双密度双树复小波的变换原理及特点,推导了双变量萎缩函数,提出一种基于双密度双树复小波变换的局域自适应图像消噪算法。首先对含噪图像进行双密度双树复小波分解;后根据小波系数的统计特性以及层内和层间系数的相关性,采用结合局域方差估计的双变量萎缩函数对小波系数进行处理,并用处理后的小波系数重构图像。实验结果表明：该算法在滤除噪声的同时可保留更多的图像细节,极大地改善了图像的视觉质量。     

基于自适应小波阈值收缩算法的冲击消噪

冲击信号属于非平稳随机信号,在分析冲击信号之前信号消噪非常重要.基于Donoho提出的小波阈值收缩算法,提出了一种新的自适应于原信号的折中收缩函数.不同于经典阈值消噪算法,新算法克服了硬阈值算法造成的信号不连续的缺点,也弱化了软阈值算法中原信号小波系数与消噪后小波系数的固定偏差.应用结果表明,自适应小波阈值算法对冲击信号消噪比常用的软阈值或硬阈值算法具有更好的直观效果.     

小波阈值消噪在管道漏点检测定位中的应用

为了提取管道漏声信号中的有用成分,消除和减弱环境干扰噪声,使定位结果更加准确,使用CA - YD - 103压电传感器和HS801五合一虚拟综合测试仪进行实验,采集铸钢管道漏声振动信号,分析其时域波形和频率特征,确定了信号的频率分布.由于小波变换具有“变焦距”的性质,适合处理非平稳信号,选用小波阈值去噪算法,对信号进行滤波去噪,并与ⅡR滤波效果对比.实验结果表明,选用小波阈值消噪能有效滤除高频干扰,保留中低频中的有用信号,漏声振动信号波形更加清晰,消嗓效果明显优于傅里叶算法.该方法为管道漏点具体定位奠定了基础,具有一定的实用意义与应用价值.