基于平移不变小波阈值算法的噪声图象估计

在小波基下简单的阈值算法几乎是最优的非线性估计, 若信号是分片光滑函数, 小波阈值方法所得的风险就接近于最佳值. 采用标准的小波阈值估计可较大幅度的提高PSNR, 但由于图像的边缘被Gibbs类的振荡所影响, 图像视觉质量较差. 本文采用改进的平移不变阈值算法可获得更高的PSNR, 更重要的是该方法明显地改善了图像的视觉质量.     

一种改进的小波阈值去噪方法

提出了一种新的阈值函数,它高阶可导,便于各种数学运算。与硬阈值函数相比,它在阈值点处是连续的;相比于软阈值函数,减小了估计小波系数存在时的恒定偏差,更好地保留了图像边缘等局部特征。选用平移不变小波变换,结合新提出的阈值函数,给出了一种新的去噪方法。仿真实验结果证明了此方法的优越性。     

基于旋转、平移和尺度不变的平稳小波图像增强

针对传统的离散正交小波变换对信号的起始位置比较敏感的特点,提出了具有旋转、平移和尺度不变的平稳小波变换,将图像变换到极坐标,采用方向能量函数确定图像主轴方位,并将图像主轴旋转到水平方向得到方向归一化的图像。然后通过对图像的重整和小波基的位移、伸缩、旋转,来消除位移和尺度的影响,得到具有旋转、平移和尺度不变的平稳小波变换。结合非线性增强算子以及Otsu自适应最优阈值估计方法,对图像进行增强。实验结果表明,提出的方法能够在增强图像的同时很好地保留图像的边缘信息,是一种有效的图像增强方法。     

一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索

提出一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索方法.将检索图像分块,采用平移和尺度不变小波对各图像子块进行分解,在改进的快速小波直方图算法基础上提取图像子块的小波直方图,并提取每个图像子块的小波信息熵和三阶中心距作为纹理特征.对小波信息熵和中心矩特征进行高斯归一化,并利用特征向量的欧氏距离计算图像的纹理和空间特征的相似度.基于纹理图像库和自然图像库的检索试验表明,该方法比基于快速小波直方图算法和对数极坐标变换检索算法具有较高的检索准确度.     

基于双树复数小波变换的图像去噪方法

在双树复数小波的基础上引入平移不变的重要思想,使其具有真正意义上的平移不变性.提出了一种基于平移不变双树复数小波变换的图像去噪方法.实验结果表明该方法能有效提高图像去噪效果及图像边缘检测能力.     

基于平移不变剪切波变换域图像融合算法

针对传统基于多尺度变换的图像融合方法存在的缺点,提出了一种基于平移不变剪切波变换域的自适应图像融合新方法.首先,使用平移不变剪切波变换对源图像进行分解,得到低频子带及方向带通子带系数.然后,对于低频子带系数采用梯度域奇异值分解方法估计图像的局部结构信息,提出了基于提取的特征与S函数的可变加权融合策略;对于各方向带通子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和匹配的“加权平均”和选择相结合的系数选择策略.最后,对得到的融合系数进行逆变换得到融合图像.通过实验可以发现相比于传统的图像融合方法,本文方法得到了更高的客观指标,融合图像视觉效果更好.     

基于自适应无下采样提升框架的Stokes图像获取方法

根据成像偏振探测中stokes参数图像获取的原理和方法，分析了传统求取stokes参数图像方法在保留图像细节信息和处理输入图像微小平移等方面的不足，在此基础上提出了基于自适应平移不变小波分解的stokes参数图像求取方法，并用无下采样的提升框架来执行平移不变小波分解以提高算法的灵活性和计算速度.针对不同的stokes参数图像求取方法，用均值、方差、熵、边界能量对融合结果进行评价和分析.通过仿真，表明本文方法提高了stokes参数图像的质量并改善了stokes参数图像计算方法对输入图像平移的敏感性.     

结点阈值小波包变换图像去噪新算法

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,具有灵活的时频分析能力,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。提出一种应用结点阈值小波包变换的新型图像去噪算法。利用小波包变换对含噪图像进行分解,在图像信号的子带层次上进行结点阈值操作,采用软阈值的方法进行阈值处理,结点噪声采用谱熵法估计,并使用峰值信噪比评估去噪后的图像质量。实验结果表明,相比于使用其它阈值方法的小波包图像去噪算法,该算法具有更好的图像去噪性能。     

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。     

基于平移不变剪切波变换域图像融合算法

针对传统基于多尺度变换的图像融合方法存在的缺点,提出了一种基于平移不变剪切波变换域的自适应图像融合新方法.首先,使用平移不变剪切波变换对源图像进行分解,得到低频子带及方向带通子带系数.然后,对于低频子带系数采用梯度域奇异值分解方法估计图像的局部结构信息,提出了基于提取的特征与S函数的可变加权融合策略;对于各方向带通子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和匹配的"加权平均"和选择相结合的系数选择策略.最后,对得到的融合系数进行逆变换得到融合图像.通过实验可以发现相比于传统的图像融合方法,本文方法得到了更高的客观指标,融合图像视觉效果更好.     

小波阈值去噪的一种改进方法

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。本文在Donoho的软、硬阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数,并把它们应用在图像的去噪上。该阈值函数具有物理意义清晰、表达式简单、计算方便等优点。实际噪声图像测试结果表明,这种经改进的方法可以有效地去除白噪声干扰,无论是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、硬阈值去噪算法以及改进的软硬阈值折中算法。     

MEMS惯性传感器随机误差分析与去噪研究

针对MEMS传感器中存在的误差,采用Allan方差法分析法分析其存在的误差类型,并通过改进小波阈值函数、调整分解尺度观察存在的误差项在去噪前后的变化,探究各误差项与阈值函数、分解尺度之间存在的关系,从而有针对性地对MEMS惯性传感器中存在的特定随机误差进行降噪。结果表明：几类改进阈值函数对角(速)度随机游走的抑制效果与软、硬阈值函数无明显差异,效果并不理想;不同的尺度分解可以去除不同的误差项,从而提高MEMS传感器精度。     

基于光纤光栅外腔激光器的全光波长转换器的阈值转换特性

使用半导体激活介质的增益饱和效应,描述了激光器型全光波长转换器波长转换机制及其阈值转换特性.实验研究了基于光纤光栅外腔半导体激光器的全光波长转换器的阈值转换特性,结果表明以此器件作为波长转换器可以将信号的消光比由5dB提高到30dB,并可将信号的强度起伏抑制到0dB,可实现部分信号数字再生功能.     

高速OCDM系统中的全光阈值技术分析

分析了高速OCDM系统中基于非线性光学环境(NOLM)和非线性放大(NALM)环境的全光阈值技术。考虑了NOLM环境输入脉冲峰值功率对其阈值判决功能的影响,数值模拟了由高非线性光纤构成的NOLM和NALM环境的脉冲整形和旁瓣抑制功能,并和实验结果进行了比较。结果表明基于NOLM和NALM环境的全光阈值技术都能有效地抑制40 Gbit/s的OCDM系统中的干扰噪声,最优的NOLM环境的脉冲峰值输入功率为2 W,而NALM环境只需要mW量级的脉冲峰值输入功率即能够更好地抑制干扰噪声。     

基于区域合并的动态阈值分割算法

在传统分块分割再合并阈值法的基础上,引入图像区域合并的思想,以邻近区域阈值相似性作为判断区域合并的依据,借助人机交互式系统,运用待识别目标灰度与完成区域合并的阈值作加权,消除区域灰度不连续,实现目标与背景的有效分离,减少算法的运算量,提高目标识别精度.实验证明,该算法实现简单且行之有效.     

Two-dimensional Otsu's thresholding segmentation method based on grid box filter

Otsu algorithm, an automatic thresholding method, is widely used in classic image segmentation applications. In this paper, a novel two-dimensional (2D) Otsu thresholding algorithm based on local grid box filter is proposed. In our method, firstly by utilizing the coarse-to-fine idea, the 2D histogram is divided into regions by grid technique, and each region is used as a point to form a new 2D histogram, to which 2D Otsu thresholding algorithm and an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm are applied to get the region number of the new 2D histogram threshold. Then on the result region, the mean of the 2D histogram is computed base on box filter, and the two algorithms are applied again to obtain the final threshold for the original image. Experimental results on real data show that the proposed algorithm gets better segmentation results than the traditional recursion Otsu algorithm. It significantly reduces the time of segmentation process and simultaneously has the higher segmentation accuracy.     

小波软阈值径向基神经网络同时测定多组分混合物

建立了一种小波软阈值径向基函数神经网络 (STWRBFN)方法 ,同时定量分析了多组分混合物。结合小波软阈值法和径向基函数神经网络改进了回归质量。通过最佳化 ,选择了小波函数、小波分解水平(L)、阈值法类型和网络的伸展参数 (σ)。两个程序PSTWRBFN和PRBFN被设计执行STWRBFN和径向基函数神经网络 (RBFN)计算。实验结果表明STWRBFN是成功的且优于RBFN法 ,和经典的多变量线性回归(MLR)方法相比较 ,这两个方法更为有效     

一种新的单极相似度判别法及其光电实现

提出一种新的单极神经元相度差别法，提高单极ＷＡＴ模型的存储容量，且能将与存储模式相差较大的输入模式差别出来，同时给出了光电实现系统及实验结果，单极模型的这一改进，使得单极系统具有全双极模型的特性，而且系统的空间和时间带宽积得到充分的利用。