一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法

在球团矿粒度在线检测系统中,球团图像采集过程的干扰噪声主要是脉冲噪声和白噪声.中值滤波对脉冲噪声有较好的滤波效果,对于白噪声降噪效果较差;小波包技术可以很好的消除白噪声,但对脉冲噪声滤波效果不理想.提出了一种将小波包变换和中值滤波相结合的球团矿图像去噪方法.实验表明,这种综合方法具有良好的消噪效果,满足球团矿图像后续更高层次处理的要求.     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明:该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

基于小波变换和中值滤波的图像去噪

针对图像中同时含有脉冲和高斯混合噪声的情况下,本文提出了一种中值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法。仿真结果表明,该方法可以有效地滤除混合噪声,改善图像的视觉效果。     

基于中值滤波和Contourlet变换的图像去噪研究

针对图像中同时含有脉冲噪声和高斯噪声的情况,提出了一种中值滤波和Contourlet变换相结合的图像去噪方法,首先用中值滤波检测出脉冲噪声的噪声点并加以处理,然后用Contourlet变换对高斯噪声进行处理.实验结果表明,此方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,提高去噪后图像的PSNR值,而且可以很好地保留图像的细...     

一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法

提出一种基于全变差(TV)模型和小波包变换的图像去噪算法,并给出了针对该模型的一种改进正则化参数选取方法,改善了全变差模型去噪中出现的块效应问题,同时保留了图像中的边缘信息.数值实验表明,用所给算法去噪可得到较高的峰值信噪比和较好的视觉效果.     

基于改进型中值滤波算法的图像去噪

去噪算法在图像处理中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在小波软阈值去噪算法的基础上,提出一种基于噪声个数判断的改进型中值滤波算法。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与小波软阈值算法、小波硬阈值算法、中值滤波算法相比,具有更好的去噪性能。     

一种基于小波的图像去噪方法

利用小波变换的特点,对传统小波萎缩去噪方法进行改进,在不同分解尺度和方向上采用不同的阈值对图像进行去噪处理,取得较好效果.     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法

提出一种基于全变差(TV)模型和小波包变换的图像去噪算法, 并给出了针对该模型的一种改进正则化参数选取方法, 改善了全变差模型去噪中出现的块效应问题, 同时保留了图像中的边缘信息. 数值实验表明, 用所给算法去噪可得到较高的峰值信噪比和较好的视觉效果.     

基于小波包变换的一种降噪算法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小 ,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。因此 ,文章提出一种以小波包能量为基础 ,以降低原始信号与降噪后信号之间的均方误差 (MSE)为目标的基于小波包的降噪算法 ,并与传统的 Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。仿真结果表明 ,该算法可以有效去除白噪声干扰 ,并且明显优于传统的 Donoho的硬阈值降噪算法。     

一种基于小波变换的图像去噪方法

利用小波系数在相邻尺度上的相关性关系，针对小波系数估计中硬阈值方法和软阈值方法的缺点，通过对双重量收缩函数得到的阈值乘以一个合适系数进行修定的折衷方法，提出了一种新的小波域局部自适应去噪算法。实验结果表明，该方法既可以去除噪声，又可以较好地保留图像的高频细节特征。     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

基于小波包变换与前向线性预测滤波的光纤陀螺去噪算法

为了减小环境噪声对光纤陀螺输出的影响,提出了一种新的基于小波包变换(WPT)和前向线性预测滤波算法(FLP)的去噪方法--WPT-FLP算法.首先介绍了小波包分解与FLP算法的原理,并对2种算法进行了融合,利用小波包变换进行信号的分解与重构,在此过程中对小波包分解后的高频系数进行强制去噪,对小波包分解后的低频系数进行F...     

基于小波分析的过零点滤波器与地震降噪

为解决地震勘探中的面波压制问题,该文基于小波分析理论处理单分量地震资料,根据面波频率低、能量强的特征设计了过零点滤波器,在小波分解后的逼近系数中识别并压制了面波,在细节系数中进行了有效波补偿。实际资料处理表明,该方法能剔除95%以上的面波,并且在压制面波的同时减少反射波的损失,较之传统方法有显著改善。     

基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波

为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.     

基于小波包分解的虹膜图像质量评价算法

在虹膜识别系统中,虹膜图像的质量是影响识别效果的重要因素。为了保证识别的准确性,必须选择满足识别算法需要的图像来进行特征提取和模式识别。在对现有虹膜图像质量评价算法分析的基础上,该文提出了一种新的基于小波包分解的算法,根据虹膜纹理的特点确定小波包的分解方式,选取纹理高频分量分布最集中的子频带作为特征子频带,以其能量作为判别图像质量的准则。对比实验结果表明,该方法可以快速、准确地判断虹膜图像的质量,实现了对图像的实时处理,结果合乎人眼的主观度量,且区分不同质量图像的效果优于其它评价算法。     

分数阶小波时频域的图像去噪新方法

为了提高图像的质量以及满足后续图像处理的需求,提出了一种基于分数阶小波时频域的图像去噪新方法。该方法通过二维分数阶小波变换将图像映射到分数阶小波时频域内,在时频域内实现图像的去噪处理,最后通过分数阶小波逆变换实现图像的重构。图像去噪实验结果表明:采用该方法去噪后的图像输出峰值信噪比明显提高,在抑制噪声的同时可以有效保持图像细节。