小波变换及在图像去噪中的应用

图像去噪是图像处理中重要的一部分。小波域图像去噪是图像处理中一个引人关注的研究方向。本文介绍了小波变换和基于小波变换的图像去噪原理及一般方法。并应用MATLAB软件实现了小波图像去噪的计算机仿真。     

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。     

基于非线性提升小波变换的图像去噪

基于提升方案的小波变换结构简单 ,不需要额外的存储空间 ,易于实现。同时 ,提升方案中的预测和更新算子既可以是线性的 ,也可以是非线性的 ,这就为我们构造非线性小波提供了一条有效的途径。该文利用一些简单的非线性算子 ,如求中位数和最大值等 ,构造出基于整数的非线性提升小波 ,并将该方法应用于阈值去噪处理中 ,得到了较好的效果 ,明显提高了图像的信噪比     

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。     

小波变换在图像压缩领域中的应用

小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,同时具有理论和应用的双重意义。由于小波变换具有传统的DCT正交变换的能量紧致性,同时还具有与人类视觉系统很相似的特性,因此在图像压缩领域受到关注。文章介绍了小波理论及正交小波变换的快速算法（Mallat算法）,分析了小波变换的统计特性,讨论了小波变换在图像压缩领域内的应用。     

基于小波变换的多阈值图像去噪改进方法

图像去噪就是在保留图像边缘及其他特征的基础上去除噪声,小波变换域的阈值去噪方法是图像去噪众多方法中最有效的方法之一,本文对多阈值图像去噪方法进行了改进,得到一种新的图像多阈值图像去噪方法,实验证明该方法可以有效地提高图像去噪效果。     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。     

基于小波变换的图像去噪

与传统的傅里叶变换去噪相比,小波能去噪同时保留图像细节特征。针对较好的小波去噪,本文研究了小波阈值去噪的阈值函数选取,阈值大小确定和小波去噪方法。     

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。     

基于去降Mallat离散小波变换的彩色图像分割

该文针对Mallat快速离散小波变换,提出了一种利用变换平移不变性的离散小波变换的彩色图像分割方法。首先对原始图像进行平移不变性的小波变换,然后提取颜色和纹理特征,并采用k均值算法进行分割。实验表明该方法对纹理图像和彩色自然图像都具有较好的分割效果。     

基于小波变换的医学图像压缩技术

分析了医学图像压缩的必要性,简要介绍了二维离散小波变换和Mallat算法,在此基础上探讨了基于小波变换的医学图像压缩技术。实验结果表明,小波变换算法具有较高的压缩比和较好的图像恢复质量。     

二进小波变换的图像去噪

由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,基于二进小波变换的图像去噪效果会好于基于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,该文提出了DWID方法,将基于小波级数的图像去噪方法推广到基于二进小波变换的图像去噪,比较了DWID同基于小波级数去噪效果。实验表明,DWID比小波级数去噪效果有明显改善。     

基于小波变换统计模型的电子元器件图像去噪算法研究

在先进电子制造中,为了应用机器视觉方法来完成电子元器件的检测、处理和识别,必须对采集的相关图像进行去噪处理。文章研究了一种基于小波变换统计模型的去噪算法,利用四树复小波包变换把含噪图像高频方向子图分为主要类和次要类。然后,采用非高斯双变量模型和零均值高斯分布模型分别对主要类和次要类复系数进行建模,从而实现噪声抑制功能。实验结果验证了本文方法的有效性。     

一种新的双密度复小波域图像去噪算法

提出一种改进的基于双密度复小波系数组合的图像去噪算法。采用双密度复小波分解噪声图像,将其变换系数按规则重新排列组合,增强了图像的边缘信息。引入贝叶斯最大后验佑计理论下的双变量模型,充分挖掘其系数尺度内和尺度间的双重关联性,有效地提高了去噪性能。仿真实验表明,去噪后的图像克服了常见的伪吉布斯现象,与当前一些图像去噪算法相比较,其客观评价指标PSNR以及去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改善,且有效地保留了原始图像的纹理和细节信息。     

基于小波变换理论的影像融合及评价

研究了基于MALLAT小波变换与静态小波变换(SWT)改进的IHS影像融合方案,并与标准IHS,BROVEY,PCA融合算法进行对比,分析了各种融合结果的优缺点。采用信息熵,标准差指标对信息量进行比较。选择平均值,相关系数,标准偏差指数进行融合影像光谱特征评价。针对ETM 全色波段与多光谱波段进行实验分析,结果表明小波变换融合算法总体优于传统融合算法,并能较好的保持光谱特性,但两种不同的离散小波变换方法改进的融合效果各有优缺点。     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.