图像小波阈值去噪方法研究

该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。     

生产过程中的小波阈值信号去噪方法

在工业生产过程中,由于设备所收集到的混合信号中包含大量的背景噪声信号,而这些背景噪声信号会影响到异响有用信号的提取。因此,为对收集的信号进行消噪,提出了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,结合硬阈值和软阈值方法各自的特点,采用了几种改进的方案,分别是多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法。最后给出了数值试验,结果说明,改进的小波阈值方法都得到了较好的去噪效果,为工业生产过程优化信号提取提供了依据。     

基于Matlab的小波阈值图像去噪方法研究

小波阈值去噪是一种效果较好的变换域图像去噪方法,该文采用Matlab实现了一种典型的小波阈值图像去噪方法,分别设计了函数来进行阈值函数的选取和阈值的计算,并对去噪效果进行了分析。     

基于双树复数小波变换的切屑图像阈值去噪

由于在金属切削加工时通过CCD相机采集的切屑图像含有大量噪声，因此如何有效地去除噪声，获取切屑边缘信息是分析切屑形态参数，实现切屑控制的关键。目前小波变换图像去噪效果较好，而复数离散小波变换比实数小波变换具有更多优势，如：平移不变性、方向性等。并可提高图像的去噪能力。为了提高切屑图像的去噪能力，提出了一种采用双树复数小波变换进行切屑图像去噪的方法，即在原信号(噪声标准方差)未知情况下，采用GCV准则选取去噪阈值，双树复数小波变换进行去噪。典型图像与切屑图像去噪结果显示，该方法能有效地提高金属切削加工过程中切屑图像的噪声去除及屑形边缘检测的能力。     

基于小波变换的图像阈值去噪的改进方法

基于Donoho提出的传统的阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,并应用于图像的去噪.与Donoho的软阈值和硬阈值函数相比,这种新的阈值函数有更多的优点:可以实现能量自适应去噪;能够保存图像的边缘信息;函数的表达式简单,避免了硬阈值函数的不连续性;相比软阈值和硬阈值函数,新阈值函数更灵活.仿真结果表明,改进后的方法应用于图像去噪,无论是视觉效果还是信噪比都有了改善.     

基于小波变换的新阈值函数去噪方法

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,提出一种新的阈值函数.与传统的硬周值和软阈值相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义.实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阚值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性.     

基于Matlab的小波阈值折衷去噪算法研究

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在着偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于硬软阈值的折衷小波去噪算法。并采用四种常用的信号用matlab对去噪效果进行了仿真。仿真结果进一步表明了基于硬软阈值折衷去噪算法的优越性和有效性。     

基于噪声方差小波阈值去噪算法研究

为了克服小波阈值去噪中硬阈值小波系数不连续和软阈值估计小波系数与分解小波系数之间恒定偏差的缺点,改进的阈值去噪方法被相继提出。文章根据高斯白噪声和信号在小波变换以后得到的小波系数呈现不同的特性,基于噪声方差提出一种新算法。最后通过MATLAB仿真验证该算法在信噪比、均方根误差、相关系数、信噪比增益4个去噪指标的效果。     

一种改进的小波阈值去噪方法

为了改进滤波效果。提高去噪质量，在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值去噪方法的基础上，提出了一种改进方法。小波阈值去噪的关键是阈值函数的构造和阈值的选取，该方法融合了软阈值和硬阈值去噪方法的不同特点，在阈值函数中引入参数，通过调整参数以获得较优的小渡系数的阈值估计，使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间，有效克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。仿真结果表明：该方法在去噪的同时减少了信息的损失，信噪比、均方根误差等性能指标。较软阈值和硬闽值方法均有明显提高。     

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。     

一种基于小波阈值去噪的改进方法

小波理论是一新兴的信号处理理论。它在时间和频率上都有很好的局部性：分析低频信号时，其时间窗很大；分析高频信号时，其时间窗较小。小波理论已成为信号去噪处理中的一种重要的工具。基于传统的阈值去噪方法，在分析研究了它们的优缺点之后．本着改进滤波效果，提高去噪质量的目的，提出了一种改进方法。该改进方法克服了传统阈值去噪方法的缺陷。并适用于进一步的自适应滤渡的需求．仿真实验证实了该改进方法的有效性和优越性。     

基于遗传算法的双阈值小波去噪方法研究

在讨论小波阈值去噪的软阙值、硬阈值方法基础上,提出了一种利用遗传算法对上下阈值T1和T2进行优化,并通过双阈值进行阈值量化的新方法,该方法不仅能有效地克服硬阈值处理方法可能引起的伪吉布斯现象和软阈值处理方法的恒定偏差的不足,还能有效地从高频信号中去除噪声引起的高频干扰信号。仿真实验结果表明:该方法在信号去噪中比传统的硬阈值和软阈值方法有更高的信噪比和更小的均方误差,可以较好地恢复信号。     

一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

边缘特征是图像最有用的高频信息,因此,在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘特征。为实现这一想法,提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法。该方法在去噪前,先用定位精度高的小尺度LOG算子检测图像的边缘,对检测出的边缘进行均值平滑滤波,以减少边缘图像中的孤立点噪声;进而再对图像边缘和含噪图像分别进行小波分解,根据分解后的小波系数以确定图像的边缘特征和非边缘特征;最后,再对图像边缘对应的小波分解系数进行小阈值处理,而对非边缘的则进行大阈值处理,从而实现了在去噪的同时保留了图像边缘特征的目的。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法可有效地保持图像的边缘信息,去噪效果则优于前者。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

针对硬阈值函数不连续和软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺点,构造了一种新的阈值函数.同时,为了增强去噪效果,采用了模糊控制算法对新阈值函数中的参数进行实时、动态地调节.仿真结果表明:新阈值函数去除噪声效果良好,信噪比和均方根误差等性能指标较传统阈值法均有显著提高.     

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.     

基于改进遗传算法的图像小波阈值去噪研究

论文提出了一种基于改进遗传算法的图像小波阈值去噪方法。从理论上分析了小波阈值去噪的原理,并采用改进遗传算法来求小波变换各子带的最优阈值,计算时无需噪声方差等先验信息;通过综合交叉和随机变异,避免了人为确定交叉率和变异率,从而使算法更加稳健,在提高搜索效率的同时减少陷入局部最优的机会。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法能较好地改善去噪后图像的视觉效果,提高峰值信噪比。     

一种基于小波阈值去噪的改进方法

小波理论是一新兴的信号处理理论,它在时间和频率上都有很好的局部性:分析低频信号时,其时间窗很大;分析高频信号时,其时间窗较小。小波理论已成为信号去噪处理中的一种重要的工具。基于传统的阈值去噪方法,在分析研究了它们的优缺点之后,本着改进滤波效果,提高去噪质量的目的,提出了一种改进方法。该改进方法克服了传统阈值去噪方法的缺陷,并适用于进一步的自适应滤波的需求,仿真实验证实了该改进方法的有效性和优越性。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

小波基、分解层数、阈值和阈值函数是小波阈值去噪的关键性因素.针对小波基和分解层数的确定,提出了一个算法来实现;对于传统硬、软阈值函数的局限性和阈值函数在临界阈值处不存在平滑过渡区的现象,提出了一个参数化的新阈值函数,该阈值函数具有更高阶,通过灵活调节参数使之介于硬、软阈值函数之间,且兼具硬、软阈值函数的优点,并在临界阈值内添加平滑过渡区,可在阈值处理时保留一部分有用的高频信号,较好地抑制了细节系数的过扼杀和信号振荡现象.仿真结果表明:新阈值函数提高了去噪信号的信噪比,减小了均方误差,取得了较好的去噪效果.     

改进小波阈值函数信号去噪研究

为解决信号去噪中白噪声的抑制问题,在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出一个双变量阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,该函数有优越的数学特性。仿真实验表明,新的阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于上述去噪方法,具有较高的实用价值。     

基于小波阈值去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。