自适应小波阈值去噪在光谱信号处理中的应用

在光谱数据的多组分定量分析中 ,噪声的存在往往影响分析的准确度。小波变换的多分辨率分析的特性使它成为一种优良的去噪方法。本文基于 Dohono提出的小波阈值去噪和 Mallat,Xu等提出的空域相关去噪法 ,提出了一种新的自适应小波阈值函数滤噪法。与原来方法比较 ,新法能够在有效去除噪声的同时 ,很好地保留了信号的细节。仿真计算和分析表明了此算法的有效性。     

电力设备红外图像的小波阈值去噪方法研究

对于电力设备的红外图像自动检测系统,图像去噪是非常关键的。针对传统的小波硬、软阈值函数在去噪时存在的不足,在传统小波硬、软阈值函数的基础上对其进行了改进。改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺陷,改善了软阈值函数具有恒定偏差的不足,并引入了两个变量,具有一定的灵活性。同时还使用了一种新的分层阈值选择函数代替统一阈值方法,以改善实际应用的效果。实验结果表明:改进的小波阈值去噪方法在视觉效果、峰值信噪比和均方误差方面都优于传统的硬、软阈值去噪方法;改进的小波阈值去噪方法可以运用到红外图像自动检测系统中,使系统具有更好的去噪效果。     

一种新的基于小波变换的图像去噪方法

根据图像小波分解的特点和小波分解后高频小波系数的统计特性,构造了一种新阈值函数的去噪算法。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,新阈值函数考虑了图像能量分布的特点,对于每一小波系数乘以一个与自身大小相关的降噪因子,并且新阈值函数简单易于计算,具有较强的自适应性。实验结果表明,采用新阈值函数的去噪结果能够有效地抑制图像的马赛克效应,无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的软、硬阈值方法。     

基于Bayesian估计和Wiener滤波的阈值去噪方法

基于阈值的小波域去噪方法的核心是阈值选取,通过最小化一个Bayesian风险函数得到一种自适应阈值,结合线性滤波中具有代表性的Wiener方法,提出了一种新的去噪方法.实验结果表明,该方法能有效地去除图像中的白噪声,同时还能较好地保留图像的边缘信息,其效果优于目前的一些小波阈值去噪方法.     

贝叶斯改进阈值超声图像去噪方法

针对超声图像散斑噪声,提出一种贝叶斯改进阈值超声图像去噪方法。超声图像质量下降的主要原因是乘性噪声的污染,采用Jain提出的噪声模型,完成对数化后的小波变换,假设小波系数服从广义高斯分布,估计各尺度的贝叶斯阈值,利用改进的阈值函数处理各小波系数。所用改进阈值函数较软阈值函数有更好的连续性且不易丢失小波系数。处理医学超声图像和声纳超声图像的结果表明,较之以往的去噪方法,该方法在去除噪声的同时能较好的保留边缘及细节特征。     

基于小波阈值函数与改进中值滤波融合的抑制图像混合噪声算法

针对图像处理中存在椒盐噪声和高斯噪声的问题,提出了一种新的小波阈值函数与改进中值滤波融合的噪声抑制算法。依据椒盐噪声与其周围邻域像素灰度值存在的明显差异,估计椒盐噪声,采取3×3模板进行反复迭代滤除椒盐噪声。对高斯噪声,利用极限思想提出了一种新的小波阈值函数,并引入三个控制变量,通过调节控制变量使所构成的小波系数在一定阈值范围内无限接近原小波系数。实验结果表明,提高了峰值信噪比,减小了均方误差,较好的保留了图像细节。     

基于提升小波变换的阈值改进去噪算法在紫外可见光谱中的研究

在紫外可见光谱定量分析中,由于分光光度计内部的光学系统、光源、检测器、电子元器件,电路设计以及外部环境干扰等因素产生的随机噪声,严重影响光谱定量分析结果的准确性,为提高紫外可见光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪预处理。由于小波分析具有多分辨率,低熵性、去相关性等特点,基于小波分析的去噪算法优于传统的去噪算法,目前基于小波去噪的方法主要有模极大值去噪算法,系数相关去噪算法,阈值去噪算法,工程实际应用以Donoho的阈值去噪法最为常用。根据Donoho阈值消噪原理,提出一种基于提升小波变换的阈值改进算法,一方面使用提升小波变换,提升小波变换是第二代小波变换,继承了小波的多分辨率特性,并且不需要进行傅里叶变换,从而具有算法简单,速度快,实现简单的优点;另一方面提出了一种新的阈值函数,克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的问题,同时对阈值估计进行了调整,有利于信号小波系数的保留和噪声小波系数的剔除。对三组多金属离子混合溶液的实测紫外可见光谱信号,添加随机噪声后使用该方法进行去噪处理,并使用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)进行去噪性能评价。试验结果表明,提出的算法优于Donoho的软硬阈值去噪算法,能够有效提高光谱信噪比和降低均方根误差,从而更好地消除光谱信号中的噪声和保留光谱信号中一些重要的细节特征,比较适合用于紫外可见光谱数据建模之前的去噪预处理,在紫外可见光谱信号分析中具有较好的应用前景。     

基于可微收缩函数与自适应阈值的小波去噪

为进一步提升高斯噪声的去噪效果,提出了基于可微收缩函数与自适应阈值的图像去噪方法。根据高斯噪声的小波系数具有幅值小、服从高斯分布的特征,提出一种自适应于信噪强度的阈值,以准确地区分噪声系数与图像系数。根据自然图像的小波系数具有平滑连贯的特征,提出了一种可微的收缩函数,与自适应阈值结合对含噪的小波系数进行量化处理,以有效地去除噪声系数,保持和恢复图像的系数。实验结果证明,相对于现有的最新提出的小波阈值去噪方法,所提出的方法既能更加有效地去除噪声,又能更好地保持和恢复图像的细节和纹理结构。     

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。     

小波阈值降噪算法在光电探测器信号 处理中的应用

针对光电探测器传统降噪处理中软、硬阈值函数存在的缺点,提出了一种含参数的阈值函数和逐层变化的阈值相结合的小波阈值降噪算法.该算法可以调整参数使生成的阈值函数于软、硬阈值函数之间,且在临界阈值处平滑过渡,保留部分有用信号.应用过程中阈值可随着分解层数的改变而改变,对各个分解层有自适应特征,减少小波系数阈值处理中的固定偏差,从而在保留原有信号的同时减除不必要噪声.仿真及实测结果表明,采用该小波阈值降噪算法处理的信号信噪比较高、均方误差较小,有效地抑制噪声对光电探测器输出信号的干扰.     

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。     

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.     

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     

一个具有自适应取阈功能的光电网络系统及其性能分析

提出了用光电混合网络来完成自适应取阈功能的硬件实现方法。该网络系统能根据输入状态的不同,通过网络单元间的相互竞争而达到对系统的阈值的自适应调整,使阈值总是等于最大输入值而完成“胜者全取”（WTA）。该网络系统主要由非晶硅半导体PIN光电探测阵列和“胜者全取”电子网络组成。又由于系统完全采用并行处理方式,因而具有响应速度快、灵敏度高、寻址能力强、结构简单和性能稳定等优点,能方便有效地应用于自适应取阈、相关峰检测、联想存储等光电混合系统,对一个36个单元的网络进行了实验测试并对其性能进行了分析。     

基于区间双正交小波的图像去噪

提出了基于区间双正交小波的图像去噪方法,首先用消失矩N和N都是3的[0,1]区间上的双正交滤波器对含噪图像进行小波变换,再用Donoho的通用阈值方法对含有高斯白噪声的加噪图像进行去噪处理,仿真结果表明区间双正交小波不仅比Daubechies正交和双正交小波能更好的保留图像的纹理和边缘,而且提高了信噪比.     

小波域空间自适应图像消噪算法

基于小波阈值的图像消噪方法是简单而又有效的,对小波系数进行空间自适应的研究可使阈值能自适应于图像的统计特性,可进一步提高消噪性能。分析了现有的自适应建模方法在消噪性能和计算消耗上的不足。在假定小波系数为具有未知分布参数的广义高斯分布随机变量的基础上提出了一种基于方差的上下文局部建模方法,用于估计每个系数所对应的参数。该方法能很好地反映小波系数的局部统计特性。实验证明其消噪效果要好于其它空间自适应建模方法。     

一种改进的图像组合滤波方法

利用小波阈值去噪和Wiener滤波的特点,在文献［7］的基础上提出了一种改进的组合滤波方法,在进行空域自适应滤波之前,先对经BayesShrink处理过的预去噪图像重新估计其噪声方差,通过数值计算给出了该噪声方差的一种近似最优估计公式.实验结果表明该方法在去噪图像的均方误差和对不同图像的适应性方面都得到了改善.     

Image denoising using least squares wavelet support vector machines

We propose a new method for image denoising combining wavelet transform and support vector machines (SVMs). A new image filter operator based on the least squares wavelet support vector machines (LSWSVMs) is presented. Noisy image can be denoised through this filter operator and wavelet thresholding technique. Experimental results show that the proposed method is better than the existing SVM regression with the Gaussian radial basis function (RBF) and polynomial RBF. Meanwhile, it can achieve better performance than other traditional methods such as the average filter and median filter.     

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。     

Context dependent graph-based method for laser cladding image thresholding

For segmentation method to be useful it must be fast, easy to use, and produce high quality segmentations, but few algorithms can offer this in various conditions and applications. In this paper, we propose a context dependent graph-based method for transition region extraction and thresholding. The graph-based approach is introduced into image thresholding, and context dependent graph is constructed from a given image, which can adaptively extract the pixel context and shape information because of the scalable neighborhood. Then an edge weight function is defined as the measure of possible transition pixels, and a robust fully automatic scheme for the optimal threshold is also presented. The proposed approach is validated both quantitatively and qualitatively. Compared with the traditional state-of-art algorithms on synthetic and real images, as well as laser cladding images, the experimental results suggest that the new proposal is efficient and effective.