基于小波变换的图像阈值去噪算法研究

介绍了小波阈值去噪的原理,分析传统的软硬阈值函数的不足,对阈值函数的选取和阈值的估计进行了改进,提出了一种新的小波阈值去噪方法。实验结果表明,本算法明显提高了图像的峰值信噪比,即能较好的抑制噪声,又能很好的保留图像的特征和边缘信息。     

基于小波变换的图像阈值去噪及其效果评估

研究了小波变换理论在图像去噪方面的具体应用,并利用传统客观的效果评估指标对多种小波变换的去噪效果进行评估,同时将结构相似理论引入到效果评估体系中,仿真实验表明,该方法符合主观判断.     

一种基于小波变换的图像阈值去噪方法

在基于小波变换的图像阈值化去噪方法中,阈值的选取非常重要,本文提出一种新的阈值函数,将其用于图像去噪,实验结果表明,采用本文提出的算法得到的无论是峰值信噪比还是视觉效果均优于传统的软、硬阈值算法。     

基于小波变换的一种数字水印隐藏方法

提出用水印的象素去控制宿主图像小波变换后的系数的值,即用水印中的一个象素控制宿主图像小波变换后的其中四个数中的两个数,使其四个数的均值靠近其中的最小的或者是最大的数.提取水印时通过检测这四个数的平均值离最大数和最小数的距离来判断是1还是0.实验结果表明,这种方法嵌入的水印是不可见的,而且对椒盐和高斯噪声具有一定的鲁棒性.     

基于一维小波变换的二维图像去噪算法

根据一维方向数组的小波变换消噪较好地保留方向性边缘细节的特性,提出从水平、垂直、对角线四个方向将二维图像转化为一维数组进行去噪研究的算法.实验结果表明,该算法同文献[5]及二维图像软阈值消噪处理相比,具有更好的去噪和保留边缘细节能力.     

非线性扩散与小波变换的混合图像去噪算法

在分析小波变换与非线性扩散之间联系的基础上,针对Haar小波变换阈值收缩去噪的不足,提出了基于非线性扩散与小波变换相结合的复合去噪算法。该算法对图像一次小波变换的3个高频先进行阈值收缩,然后对低频进行非线性扩散预处理,再进行非线性扩散。通过对比分析实验证明本模型在图像去噪中取得较高的峰值信噪比,取得了更好的图像去噪性能。     

基于小波包分析的图像融合去噪方法

提出一种基于小波包分析的图像融合去噪方法.利用不同特性的小波包基对含噪图像进行分解,对不同层次上的小波包系数进行软阈值处理,然后按照相应的融合规则对图像的低频分量和高频分量分别进行融合处理以得到一组新的融合后的子图像,最后利用小波包逆变换重构得到融合后的新图像.实验表明,本算法去噪后的图像在峰值信噪比及主观视觉效果两方面均得到了明显改善.     

小波变换在妊娠超声图像的去噪中的应用研究

以妊娠超声图像去噪为重点,对妊娠图像的去噪方法进行了研究。提出自适应直方图均衡法与小波包分解技术相结合。提出了一种新的小波包分解系数闽值量化与图像平滑处理对妊娠超声图像去噪方法,实验取得良好效果。     

基于小波收缩的神经网络图像“去噪”算法研究

提出一种基于小波收缩的神经网络图像“去噪”的新方法。此算法引入了一种新的小波收缩函数（3次样条曲线）对小波系数进行处理。由于此算法中的小波收缩函数具有较好的光滑特性,它克服了小波收缩中硬阈值和软阈值方法所带来的缺点,并且神经网络模型实现此算法。实验表明：此算法比用传统的硬阈值和软阈值方法图像“去噪”有更好的峰值信噪比且具有比传统算法更好的学习特性。     

基于高斯比例混合模型图像Curvelet域去噪

提出了一种基于高斯比例混合模型的图像Curvelet域去噪算法,改善了图像的去噪效果.首先对图像进行Curvelet变换.然后建立系数邻域的高斯比例混合模型.最后在模型基础上用贝叶斯最小二乘估计方法对系数进行估计.算法有效结合了Curvelet变换对图像边缘的高效表示能力和高斯比例混合模型对邻域系数相关性的概括能力.实验结果表明,在主观视觉上.该算法对图像边缘进行了很好的保护;在峰值信噪L-'c上较其他算法也有所改善;特别是对纹理细节比较丰富的图像.去噪效果更加明显.     

基于小波变换的图像分级压缩算法

综合已有图像压缩算法优势，提出一种新的图像压缩算法——基于小波变换的图像分级压缩算法。将待压缩图像按频率高低分成若干子图像，根据各子图像包含能量的多少将它们分成3个等级，分别采用了不同的压缩算法。包含能量最多的低频子图像称为第1级，采用无损差分脉冲编码调制方式；包含能量较少的高频子图像称为第2级，采用嵌入式零树编码方式；包含能量极少的更高频子图像称为第3级，因其包含的能量极少，不再编码。其优点是压缩比高、算法简单、传输和下栽速度快，在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量。     

基于小波变换的图像融合隐藏算法

目的 给出一种图像融合隐藏算法。方法 通过对宿主图像和水印图像的小波变换，该算法把水印图像的低频成分嵌入到原始宿主图像的低频部分。结果 给出了该算法，通过实验得出其抗攻击能力和隐藏能力强，提取的水印图像质量良好。结论 仿真结果证明该算法是有效的和可行的。     

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。     

改进的小波变换HMM语音识别算法

语音识别系统的识别率十分依赖基于Hidden Markov Models(HMM)模型的训练技术.然而,经典的训练算法(Baum-Welch算法)有一个致命的缺陷,即所得最终解依赖于初始值的选取,只得局部最优解,这就影响了系统的最终识别率.针对传统语音识别系统识别率较低的现状,提出了一种改进的小波变换HMM语音识别算法.该算法首先通过小波变换对原始语音信号进行了降噪处理,然后使用语音样本对利用遗传算法改进后的HMM模型进行训练,并用于语音识别.实验结果表明:所提出的算法实用有效,识别率显著提高.     

基于小波变换的分块融合算法

目前许多关于图像融合的研究都在空域中进行,隐藏水印图像抗攻击的能力较差.本文采用了基于小波变换的图像融合技术,提出了基于小波变换的分块融合算法,使图像的鲁棒性得到很大提高,尤其是抗JPEG压缩和抗噪声干扰的能力较强,算法可应用于数字图像的版权保护和信息隐藏领域.     

基于提升小波变换与改进空间投影结合的图像匹配算法

针对标准投影算法在图像匹配中存在抗噪性差的缺点,文中提出了一种基于提升小波变换与改进空间投影结合的图像匹配算法.首先,通过提升小波变换得到多分辨率图像,对最低分辨率图像应用空间投影算法进行匹配,然后,将得到的粗匹配候选点集应用到高一级分辨率图像的匹配中,最后,应用归一化互相关匹配算法计算最终的精匹配点.仿真结果表明,相比其它的改进算法,该算法的匹配准确度和鲁棒性显著提高.     

一种改进的基于小波偏微分方程的图像去噪方法

提出一种基于小波分解和四阶偏微分方程相结合的方法用于图像去噪,利用小波良好的时频局域化特性和偏微分方程能够很好地保留图像的边缘和细节的特点对图像噪声进行消除.传统的二阶线性扩散方程计算效率低,易产生阶梯效应,这里采用一种用拉氏锐化算子替代拉普拉斯算子的四阶偏微分方程模型.实验结果表明,本方法是一种高效的去除噪声并能很好地保持图像边缘的算法.     

基于小波变换的混合图像编码方法

提出了一种新的静止图像压缩算法--基于小波变换的混合图像编码方法.该算法综合了多种编码方法的优点.经实验表明在高压缩比的情况下,本算法仍能获得满意的图像质量,优于目前已有的其它算法.     

基于小波变换的多层次图像增强算法

提出了基于小波变换的多层次图像增强算法.首先对图像进行4级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,并对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后用得到的小波系数和尺度系数进行逆变换得到增强后的图像.试验结果证明,该算法具有优于传统增强算法的增强效果和抗噪性能.