图像小波阈值去噪算法研究

图像去噪的目的是在满足最小均方误差准则的条件下,将原始图像从观测到的含噪图像中还原出来.在Dohono提出的多分辨率分析小波阈值去噪的基础上,对阈值函数进行了改进.实验结果表明:与传统软阈值和硬阈值函数相比,改进的阈值函数通过调整参数的取值,可以取得较好的去噪效果,证明了在多数情况下,传统阈值函数并不能达到最佳的去噪效果.     

一种改进的小波阈值去噪算法

为了有效滤除信号中的噪声,在提出的软、硬阈值函数去噪方法的基础上,结合已有的改进小波阈值去噪算法,新构造一种小波阈值函数。文中新构造的阈值函数结合软、硬阈值函数的优点,有较好的降噪效果和灵活性。通过Matlab仿真对比几种算法的信噪比(SNR)和均方误差(MSE)去噪指标,结果表明,新构造阈值函数的去噪指标优于传统阈值函数,具有一定的实用价值。     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012 a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法

针对VisuShrink小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况,提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应混合图像去噪算法.算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声,然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪.实验表明,该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,并较好地保存了...     

基于改进阈值函数的小波域去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果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、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

图像的小波可变阈值去噪方法

鉴于当前智能手机显示屏多采用RGBG格式的像 素结构,本文提出了应用于AMOLED的RGB到 RGBG高速像素转换技术(HSHQ)。该技术的特征是先区分出简单转换点和复杂转换点,对于 简单转换点采 用直接赋值实现像素转换,对于复杂转换点,采用权重因子算法实现像素转换。本文主要有 三个创新点:(1) 不同于传统方法对图像中所有像素进行复杂转换,本文首创性地提出了以相邻像素单 元的灰阶差值作 为判断依据,进行转换像素标记,区分出简单转换点和复杂转换点,只针对标记点进行复杂 像素结构转换。 因此,该方法提高了像素转换速度。(2) 对于简单转换点,采用直接赋值法,由于原图像 的灰阶不做改变, 该方法完全保留了简单转换点的图像信息。(3) 对于复杂转换点,采用权重因子算法,在 将转换前后信息损失降至最低的同时,抑制了彩边效应。 相比于DA算法,HSHQ算法处理所得图像的PSNRU和PSNRV分别提高了7.04%和6.62%。相比于ED MSE,HSHQ算法的转换率降低了75.63%。因此,本文提出的算法在保证转换质量的同时,大 大提高了转换速度。     

基于小波包的阈值语音去噪算法研究

传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成有用语音信号的损失,达不到很高的信噪比。基于Donoho提出的传统阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,该闽值函数结合了软阈值函数和灿律阈值函数的优点,不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差。实验仿真表明,新阈值函数的语音去噪方法无论在听觉效果上,还是信噪比指标上均明显优于传统的硬、软阈值方法。     

基于新阈值函数的小波阈值自适应去噪

针对传统小波阈值去噪算法中阈值估计和阈值函数选取的不足,提出一种高阶可导的阈值函数,并利用牛顿迭代法求得Sure无偏估计意义下的最佳阈值,从而实现阈值估计和阈值函数相关联的小波阈值自适应去噪.仿真实验表明,新算法可获得比传统阈值去噪算法更理想的去噪效果.     

GIS局部放电小波阈值去噪算法的改进

为了抑制GIS局部放电现场检测中的噪声干扰,本文在现有的小波阈值去噪的基础之上,提出了一种基于新的阈值函数的去噪算法。该去噪算法与传统的基于硬阈值或软阈值小波去噪算法相比,具有表达式简单,易于计算的优点,同时通过仿真试验表明该算法提高了信号的信噪比,具有较好的去噪性能。     

基于改进阈值函数和自适应阈值的小波去噪方法

根据小波阈值去噪的基本原理,提出一种基于改进阈值函数和自适应阈值的信号去噪方法,该方法兼顾了硬、软阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了传统阈值去噪方法的缺陷;引入自适应阈值选取算法,有效地解决了在每一级尺度上都采用同一阈值的不足。实验表明,此方法提高了信号的信噪比,去噪效果有明显的提高,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法造成信号失真的缺点,充分展示了改进去噪方法的优越性。     

对含脉冲噪声的图像去噪算法的研究

在传统均值滤波和中值滤波的基础上,结合聚类算法理论,采用硬聚类算法和模糊模型两种算法消除图像中的脉冲噪声。与传统的滤波算法和硬聚类模型去噪算法相比,基于模糊模型的去噪算法更好地提高了图像的清晰度和信噪比。     

一种非开关型快速随机脉冲噪声降噪算法

为提高现有开关型随机脉冲噪声（Random-Valued Impulse Noise,RVIN）降噪算法的降噪性能,提出了一种基于卷积神经网络的非开关型RVIN快速降噪算法（Fast Non-switching RVIN Denoising Algorithm,FNRDA）.首先,利用噪声检测器随机地检测给定噪声图像中少量不同位置处的像素点;然后,将检测为RVIN噪声点的个数除以被检像素点总数转化为噪声比例值;最后,根据噪声比例值调用相应预先训练好的非开关型卷积神经网络降噪模型,快速且高质量地完成图像降噪任务.实验结果表明：所提出的非开关型FNRDA算法在各噪声比例下的综合性能（降噪效果和执行效率）优于经典的开关型RVIN降噪算法,适用于图像恢复、信号检测、无线通讯等实时系统中.     

一种改进的贝叶斯小波阈值图像去噪算法

小波阈值去噪作为图像降噪领域的一项重要技术一直受到广泛应用.在贝叶斯阈值的基础上提出一种改进的贝叶斯阈值去噪算法,该阈值是在贝叶斯框架中得出的,在小波系数上使用的优先级是在图像处理应用中广泛使用的广义高斯分布(Generalized Gaussian Distribution,GGD).该阈值算法适用于每个子带,取决于数据驱动自适应参数估计,通过判断阈值周围的小波系数是否含有噪声的模糊性,从而对该模糊区域通过自适应算法确定小波系数的保留程度.实验结果表明,该方法比原方法在主观视觉效果上得到了明显的改善,较好地保持图像边缘细节,并且均方误差(Mean Square Error,MSE)较其他阈值算法有所减少,信噪比(Signal-Noise Ratio,SNR)较其他阈值算法有所提升.     

基于小波阈值去噪的UFMC信道估计算法

通用滤波多载波(Universal Filtered Multi-Carrier,UFMC)技术是一种新型多载波技术,是5G备选波形技术之一.对UFMC系统进行了介绍,再针对该系统的信道估计问题,提出一种基于小波阈值去噪的最小二乘(Least Square,LS)信道估计算法.首先利用LS算法获得导频处的信道响应,再用...     

一种布里渊频移提取算法的最佳小波阈值去噪方案

利用传统的洛伦兹线型拟合来进行布里渊散射谱特征提取是一种普遍使用的方法,其测量结果的准确度容易受噪声含量、扫频谱型和拟合算法的影响.不仅如此,这种方法需要反复迭代求出参数向量的最小二乘解,实时性较差.针对该情况提出的互相关卷积与高阶质心结合算法能有效提取布里渊频移,具有极短的测量时间,但扫频数据服从洛伦兹分布的程度直接影响了计算结果的准确度,因此提出了二维小波阈值去噪方案,并运用综合评价指标计算与拐点定位进行最优参量选取,得到了一组最佳的降噪参量,如此能有效提高测量结果的精准性.     

一种基于小波变换的语音噪声消除算法

接收机上接收到的信号容易被广播电台的语音噪声所干扰.而且随着广播电台的繁荣发展,语音干扰的能量越来越大,易造成误码从而严重影响信号的传输速度和质量.由于语音噪声的非平稳性,传统的消噪方法难以取得较好的效果.本文提出一种基于小波变换的语音噪声消除算法,对短波信道上的实际接收到的BPSK信号进行消噪处理.接收信号上的加性语音噪声被大幅度削减,系统的误码率性能得到很大提升,验证了算法具有良好的消噪能力.     

自适应阈值函数小波算法的电机振动信号去噪

通常采集的电机振动信号中都含有噪声成分,一般采用小波阈值去噪处理可以达到理想的效果,但是传统软、硬阈值函数存在恒定偏差或不连续等缺点,不能很好的保留有用信息。针对这一问题,文中提出了随分解层数自适应且具有调整参数的阈值函数。改进的小波阈值函数连续、可微且具有渐进性,通过遗传算法做调整参数寻优,在保留大部分原始信号的基础上进行去噪,使得新的小波去噪算法在保留有用信息与去除噪声之间有较好的平衡性。实验中将该方法应用于所采集的电机振动信号,结果显示,该方法具有更高的信噪比与较低的均方根误差,能够更好的滤除噪声,保留原信号的有用信息。     

一种基于连续小波阈值的图像去噪新算法

基于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。对比传统的硬阈值、软阈值去噪算法,介绍了新阈值函数的原理,推导了算法公式。该阈值函数连续、可导。实验结果表明,利用新阈值函数进行图像去噪,能够有效地抑制图像噪声及马赛克效应。     

一种基于平移不变的小波阈值去噪算法

经典的D.L.Donoho小波阈值去噪算法在信号的奇异点处会产生Pseudo-Gibbs现象，从而使去噪后的信号在急剧变换部分产生振荡现象。为了抑制Pseudo-Gibbs现象，提出了一种基于平移不变的小波阈值去噪方法，在一定的平移量范围内，对分析信号进行循环平移，然后对这个新信号进行阈值处理，得到去噪后的信号，再对该信号作相反的循环平移，重复这一过程，对所获得结果求平均，就得到原始信号去噪后的估计信号。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

小波尺度谱阈值算法在膈肌肌电降噪的应用

为了去除膈肌肌电信号中的心电干扰,提出了一种小波尺度谱阈值的处理方法。首先,对信号进行五尺度的小波分解,并且把小波系数转化为小波尺度谱;其次,针对心电信号在尺度谱上高于周围两边信号的特点,提出尺度谱阈值对心电信号进行滤除;最后,小波尺度谱映射回小波系数,重构小波系数得到降噪后的膈肌肌电信号。对临床采集的膈肌肌电信号进行实验分析,并与小波阈值方法进行对比,结果表明本文方法降低了心电干扰并且保留膈肌肌电信号的特征。