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小波阈值去噪的一种改进方法 总被引:14,自引:0,他引:14
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。 相似文献
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高光谱遥感图像的小波去噪方法 总被引:2,自引:0,他引:2
高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。普通的去噪方式通常是分别对空间信息或光谱信息进行去噪,其主要缺点是忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点。针对这些特点,文章提出一种基于小波变换的高光谱遥感图像去噪方法。该方法对各波段高光谱图像逐一进行二维小波变换,根据含噪声大的波段与噪声小的波段的波长关系,对小噪声波段的高频系数加权求和,代替噪声大的波段的高频系数,通过小波逆变换得到去噪后的重构图像。该方法运算速度快,能有效地降低噪声。对机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明,与经典的BayesShrink图像去噪方法相比,方法重构图像的信噪比(SNR)高出3.8~10.6 db,节省运算时间一半以上。 相似文献
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基于最大熵原理的小波去噪方法 总被引:5,自引:0,他引:5
小波变换去噪中最关键的问题是如何确定小波系数的阈值,使其能够将与噪声和信号相对应的小波系数合理地区分开来。根据概率论的基本原理可以推断,随机序列的细节小波变换系数符合正态分布。基于此结论,可以利用最大熵原理确定一个阈值,使得绝对值小于此阈值的小波系数组成的序列符合正态分布。该阈值在统计意义下能够最佳地区分信号与噪声的小波系数。采用光谱数据的仿真分析以及与其他方法的对比实验证明,这种最大熵小波去噪方法不仅在提高信噪比方面显示出了其优势,而且去噪效果不易受信噪比变化的影响。 相似文献
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大气污染物的主要组成成分为挥发性有机物(VOCs),傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)是现阶段应用广泛的挥发性有机物在线测量方法。开放光路获取到的大气红外光谱(OP-FTIR)易受各种噪声污染,如何有效、快速的去除红外光谱中的噪声是大气在线实时监测系统研究的热点。综合利用提升小波变换结构简单、运算量低的优点以及最小均方误差自适应滤波器的自动调节参数以达最优化滤波的性能,提出了一种改进阈值提升小波结合自适应滤波的红外光谱去噪算法。该算法先通过改进阈值小波系数的提升小波去噪,在去噪的同时保留更多光谱特征信息,然后使用提升小波变换分解出的高频系数重构出噪声相关信号,将其作为最小均方误差自适应滤波器的参考输入进行二次滤波处理,最终获得的去噪信号很好的去除了与特征光谱频谱重叠的噪声信号。分别对人工添加噪声的标准红外光谱和合肥市市区上空实测开放光路红外光谱进行去噪处理,结果显示使用该算法处理后的光谱信噪比(SNR)较离散小波传统阈值去噪方法高出3db,均方根误差(RSME)平均减少30%左右,运行时间减少46%。表明该算法计算简单、运行速度快,对于大气环境监测实时消噪系统具有重要的实际应用意义。 相似文献
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对于实际拍摄的一些图像信噪比低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只能去除单一噪声的问题。针对混合噪声中含有的脉冲噪声和高斯噪声,提出基于改进中值滤波和提升小波变换去噪相结合的方法。去噪过程中,使用中值滤波器提取脉冲噪声并采用中值滤波算法滤波后,构造提升小波,采用改进阈值函数提升小波阈值去噪方法去除高斯噪声。实验结果表明,当噪声值(,)=(0.4, 20)时,采用本文去噪方法,峰值信噪比(PSNR)为34.002 1,平均绝对误差(MAE)为2.365 3。 相似文献
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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。 相似文献
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自适应小波阈值去噪在光谱信号处理中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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小目标识别的小波阈值去噪方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为改善小目标识别的滤噪效果并提高其信噪比,构造了新的阈值函数并采用局部方差估计法来计算阈值对小目标进行去噪处理。对小波分解层次中各高频子带选取不同的阈值,其中大于阈值的小波系数采用改进的双曲线函数作为阈值函数,小于阈值的小波系数采用指数函数与对数函数相互组合的方式作为阈值函数。对采用的阈值函数进行了理论推导,并与软、硬阈值法进行了实验对比。计算机仿真结果表明:经本文阈值法处理后,信噪比相对于含噪图像提高了70.8%,而软、硬阈值法分别提高了49.8%和59.7%。光学实验进一步证实:该方法能更有效地提高信噪比,增强联合变换相关器对于小目标的识别能力。 相似文献
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天体光谱信号去噪的小波域复合阈值新算法 总被引:4,自引:3,他引:1
利用谱线和噪声在小波域内的不同相关特性,提出了一种小波域复合阈值去噪算法。首先将小波系数作NeighShrink阈值处理,然后对得到的小波系数进行二值化,在此基础上定义了每一小波系数所对应的横向相关性指数和纵向相关性指数,最后确定出决定小波系数取舍的决策系数。由于该决策系数是通过多重判据得到的,因此该方法克服了简单阈值方法过保留或过扼杀的缺点,同时可以去除大脉冲噪声,实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪 总被引:2,自引:0,他引:2
冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染。为研究冲击信号去噪的问题,本文针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法。单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息。本文将EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变。对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。 相似文献
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低场核磁共振(low-field Nuclear Magnetic Resonance,low-field NMR)技术因其自身具有的独特优越性常被应用于极端条件下的测量,而且由于其采用的是永磁体,因而采集到的信号信噪比常常较低,在很大程度上影响了测量值的准确性.因此,如何去除混杂在信号中的加性高斯白噪声增加测量值的可靠性显得尤为重要.针对这一问题,国内外学者相继提出了众多优秀的去噪方法,其核心都是在不损失含噪信号中有效信息的基础上滤除掉夹杂在其中的噪声信号.本文在基于对小波变换理论分析的基础上,介绍了3种目前较为流行的用于低场核磁共振信号去噪的方法,分别是小波阈值去噪、模极大值去噪和小波系数相关性去噪,并给出了用于评价去噪效果的四个参数及其计算方法. 相似文献
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为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分方程方法调整分解后的各子带系数;重构各子带就可以将原始光谱信号中真实信号和噪声分离,从而达到剔除噪声的目的。通过两组实验对比传统小波和该方法针对红外光谱数据的消噪效果,实验结果表明:非下采样小波变换在红外光谱数据去噪方面具有明显的优势,不仅能够有效地去除噪声,很好地保持信号的形状,并且均方误差较小;在实际的红外光谱数据处理中能够获得较好的去噪效果。 相似文献
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为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分方程方法调整分解后的各子带系数;重构各子带就可以将原始光谱信号中真实信号和噪声分离,从而达到剔除噪声的目的。通过两组实验对比传统小波和该方法针对红外光谱数据的消噪效果,实验结果表明:非下采样小波变换在红外光谱数据去噪方面具有明显的优势,不仅能够有效地去除噪声,很好地保持信号的形状,并且均方误差较小;在实际的红外光谱数据处理中能够获得较好的去噪效果。 相似文献
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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。 相似文献