基于双边滤波和双树复小波的图像去噪算法

提出了基于空域双边滤波和双树复小波变换的图像去噪算法.该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用带有方向窗的局部维纳滤波算法进行去噪.在重构过程中,对每一个尺度上重构得到的低通图像使用空域的双边滤波算法进一步的去除噪声.实验结果表明本文提出的图像去噪算法获得了明显的去噪性能改善.     

基于双边滤波和双树复小波的图像去噪算法

提出了基于空域双边滤波和双树复小波变换的图像去噪算法.该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用带有方向窗的局部维纳滤波算法进行去噪.在重构过程中,对每一个尺度上重构得到的低通图像使用空域的双边滤波算法进一步的去除噪声.实验结果表明本文提出的图像去噪算法获得了明显的去噪性能改善.     

基于Bandelets变换的红外图像去噪

提出了一种基于Bandelets变换的红外图像模糊阈值去噪方法,该方法结合了Bandelets变换和模糊阈值在去噪方面的优点.对红外图像进行Bandelets变换的同时,对系数进行模糊阈值处理,实现了图像去噪;同时针对图像去噪问题提出了Bandelets变换中压缩率阈值的选取方法.结果表明,与正交小波硬阈值去噪方法相比,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除红外图像噪音的同时,能够获得很好的边缘保持效果.     

基于离散平稳小波变换的红外图像去噪

提出了一种基于离散平稳小波变换的红外图像去噪方法。在预先不知道噪声方差的前提下,只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值。对红外图像进行离散平稳小波变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪,使各个高频子带分别收敛于其最大信噪比。实验结果表明,所提出的方法在有效的去除红外图像噪声的同时,又能较好的保持红外图像的细节部分信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于基于离散正交小波变换的阈值去噪方法和传统的中值滤波法。     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数;并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

基于峰值信噪比和小波方向特性的图像奇异值去噪技术

 提出一种利用小波变换子图像不同的方向特性和峰值信噪比进行奇异值分解的图像去噪算法。由于图像经过小波变换后,低频子图像集中了原图像的大部分能量噪声,故仅作简单维纳滤波;而噪声则主要集中在小波域中的三个不同方向的高频子图中,且系数较小,因此可以利用奇异值分解进行去噪处理,即用较大的奇异值和对应的特征向量重构出去噪图像,然而由于奇异值分解固有的行列方向性,对于高频对角线子图重构出的图像去噪效果不理想,故采取旋转至行列方向后再进行常用的奇异值滤波;最后将去噪后的低频和高频子图进行小波反变换重构出最终的去噪图像,其中重构所需的奇异值个数由图像的峰值信噪比确定。 实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好的保留了原有的高频细节信息。     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数|并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

基于四叉树复小波变换的卫星图像去噪

小波变换方法被广泛应用于图像处理,但由于其不具有平移不变性以及较少的方向选择,因而限制了它的应用范围。四叉树复小波变换,是对Malla算法的一种改进,通过奇偶滤波器的对称使用,在四棵数上分别实现分解和重构。与一般复小波一样,四叉树复小波算法具有较好的方向选择性和平移不变性,并且容易实现完全重构。采用四叉树复小波变换和基于子带噪声的自适应阈值方法,对一幅卫星图像进行了去噪处理,仿真实验表明该方法具有较好的去噪效果。     

基于中值滤波和提升小波分析的图像去噪方法研究

 针对现有算法大多对单一高斯噪声或脉冲噪声进行图像滤波的问题,在对二维图像平滑去噪的过程中,采用基于中值滤波和提升小波变换相结合的图像去噪方法。在中值滤波基础上,构造基于脉冲检测的中值滤波器,找出混合噪声中脉冲噪声并进行滤波;与此同时,对原始小波进行提升,构造提升小波,然后采用提升小波阈值去噪方法抑制高斯噪声。实验结果表明：采用本文方法,混合噪声得到有效抑制,去噪效果好。     

基于Curvelet变换的软硬阈值折衷图像去噪

与小波变换相比,Curvelet变换更好地表达图像的边缘和细节,因此更适合多尺度图像去噪。针对软阈值和硬阈值去噪方法存在的不足,提出了基于Curvelet变换域的软硬阈值折衷去噪法,并采用不同的阈值自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化。实验结果表明该方法对图像中的边缘、弱的直线和曲线特征有更好的恢复。去噪后图像PSNR值更高,视觉效果更好。     

小波包特征提取及方差相似度的人脸识别

小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有良好的时频局部性和正交性,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。利用图像小波包变换的系数矩阵,能够构造出不同的人脸特征向量。针对人脸识别过程中的图像匹配问题,采用计算人脸特征向量方差的方法,并通过方差与权值的对应关系,转换出用于相似度计算的权值。基于理论推导得到的权值具有很好的稳定性,由这些权值计算出的方差相似度也具有较强的适应性,能够减弱由图像噪声、变形等干扰带来的影响。实验表明,该方法识别率高、实时性好。     

小波包变换潜变量回归同时测定钐和钇

采用小波包变换潜变量回归(WPLVR)方法,同时测定了钐和钇.该法结合小波包变换和潜变量回归改进了除噪质量.信号的小波包表述提供了一个局部时频描述,因此在小波域,除噪质量可以改善.潜变量是把小波包处理过的信号投影到正交基本征矢量上获得.潜变量可由原始变量的线性组合来表示.使用该法,人们可从没有选择性的全光谱数据中获得极有选择性的信息.通过最佳化,选择了小波函数及小波包分解水平(L).编制了两个程序(PWPLVR)和(PFTLVR)执行WPLVR和傅里叶变换潜变量回归(FTLVR)法计算.试验结果表明两种方法都是成功的,且WPLVR法更优于FTLVR法.     

小波变换在图像压缩中的应用研究

小波变换理论是近几年发展起来一个新的数学分支。由于它克服了传统傅里叶变换的缺陷，具有良好的时、频局部化性能，从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。首先对图像进行小波塔式分解，然后依据小波系数的统计特性和分布特点，对不同的子图像块采用不同的量化、编码方法。并在计算机上进行模拟实验，结果表明所提出的方案可以在保证重构图像质量良好的情况下获得较大的压缩比。     

基于小波变换的分水岭图像分割方法

图像分割技术在数字图像处理中占有重要地位.提出了一种基于小波变换的图像分割方法,有效地将小波分析、小波包分解与数学形态学中的分水岭方法相结合.首先,通过小波包对图像有效降噪,在一定程度上减少了分水岭方法的过分割现象.然后利用小波变换得到的梯度向量进行分水岭变换,有效保持边缘信息.实验结果证明该算法是可行的,与基于形态梯度的分割结果相比,得到了较好的分割效果.     

基于小波包分析二次阈值去噪图像复原方法

提出了基于小波包分析的二次去噪复原的图像复原新方法。利用小波包分析在信号去噪中对图像信号高频部分更加灵活、更加精确的局部分析能力,针对低信噪比模糊图像,通过选取较小的阈值,交替地进行了两次预去噪处理和复原。采用PML算法,实验比较了小波包阈值一次去噪法和二次去噪法。实验表明,二次去噪法由于阈值取值较小,对退化图像信息的能量分布改变较小,可以获得比一次去噪法更加良好的复原效果。     

小波包分解及其参数模型

本文在小波包分析的基础之上，实现了适合于一维信号分析的小波分解算法，并将小波包分析理论和参数模型有机地结合了起来，构造了小波包参数模型。     

Deceptive Chinese speech detection based on sparse decomposition of cepstral feature

In order to improve the performance of deception detection based on Chinese speech signals, a method of sparse decomposition on spectral feature is proposed. First, the wavelet packet transform is applied to divide the speech signal into multiple sub-bands. Band cepstral features of wavelet packets are obtained by operating the discrete cosine transform on loga?rithmic energy of each sub-band. The cepstral feature is generated by combing Mel Frequency Cepstral Coefficient and Wavelet Packet Band Cepstral Coefficient. Second, K-singular value decomposition algorithm is employed to achieve the training of an over-complete mixture dictionary based on both the truth and deceptive feature sets, and an orthogonal matching pursuit algorithm is used for sparse coding according to the mixture dictionary to get sparse feature.Finally, recognition experiments axe performed with various classified modules. Experimental results show that the sparse decomposition method has better performance comparied with con?ventional dimension reduced methods. The recognition accuracy of the method proposed in this paper is 78.34%, which is higher than methods using other features, improving the recognition ability of deception detection system significantly.     

倒谱参数稀疏分解下的汉语音谎言检测

为了提高汉语语音的谎言检测准确率,提出了一种对信号倒谱参数进行稀疏分解的方法。首先,采用小波包滤波器组对语音信号进行多频带划分,求得子频带对数能量并进行离散余弦变换以提取小波包频带倒谱系数,结合梅尔频率谱系数得到倒谱参数;其次,依据K-奇异值分解方法分别利用说谎和非说谎两种状态下的语音倒谱参数集训练得到过完备混合字典,在此字典上根据正交匹配追踪算法对参数集进行稀疏编码提取稀疏特征;最终进行多种分类模型下的识别实验·实验结果表明,稀疏分解方法相比传统参数降维方法具有更好的优化性能,本文推荐的稀疏谱特征最佳识别率达到78.34%,优于其他特征参数,显著提高了谎言检测识别准确率。      

基于小波包变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解,得到低频分量和各带通方向子带分量,并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理,得到各融合系数,然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息,取得较好的融合效果。