基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像。图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节。为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差。仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值算法相比,该算法能够有效地抑制高斯白噪声,更好地保留图像的边缘细节。     

基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合

提出一种新颖而有效的基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合算法。平稳Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用平稳Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,该算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

改进的高效EZW遥感图像压缩方法研究

利用经过小波变换后的图像数据的能量大部分聚集在低频子带这一特点,针对小卫星星载计算机处理能力有限的客观情况,提出一种将预测编码和EZW编码相结合的图像压缩编码方法。通过有限的扫描次数,提取高频系数的重要系数。同时结合预测编码的方案,实现对低频系数几乎无损的压缩。实验证明,该方法能够使遥感图像的压缩同时具有较快的压缩速度和较好的压缩效果。     

基于M-DTCWT和2APCNN的多聚焦图像融合

为提高多聚焦图像的融合质量,提出了一种基于多方向双树复小波变换（M-DTCWT）的多聚焦图像融合方法。对多聚焦图像进行DTCWT分解得到低频系数与高频系数,再采用非下采样滤波器（NSDFB）对高频系数进行方向分解得到多尺度多方向的高频分解系数。对低频系数,提出结合模糊逻辑和稀疏表示（FSR）的融合规则得到低频融合系数。对高频系数,利用平均高斯差分梯度（ADOG）作为自适应双通道脉冲耦合神经网络（2APCNN）链接强度,提出基于改进双通道脉冲耦合神经网络的高频融合策略。最后通过M-DTCWT的反变换得到融合图像。实验结果表明,采用本文算法得到的融合图像在主观效果与客观指标上均优于传统的融合方法,较传统DTCWT方法,实验的2组图像在客观指标边缘信息度量QAB/F和互信息MI上,分别提高了1.93%、8.87%和1.40%、9.18%。     

结合图像属性的MSD-FICA盲水印算法

基于图像高频子分量相互独立的属性,再结合图像低频能量不易丢失的特点,该文设计了多分辨率子带分解的快速独立分量分析(MSD-FICA)盲水印算法,借鉴了经典的量化调制水印(QIM)算法思想,对原始图像小波分解后的高频成分(水平、垂直、对角小波系数)进行排序,取中频成分。嵌入水印是对中频分量系数和低频分量系数同时嵌入,水印的提取采用快速独立分量分析(FICA)算法,先用主成分分析进行预处理,然后用FICA盲提取水印。实验表明,该算法能有效地提取出水印,并能抵抗一定的压缩、滤波、噪声攻击。     

基于小波多分辨率系数模值的并发故障检测方法

提出了利用小波分析技术进行信号奇异性检测的多重并发故障检测方法。利用小波多尺度分解技术,将信号进行多尺度的小波分解,得到不同尺度下的信号高频分量的小波系数模值,并根据奇变信号和噪声信号小波系数模值的差异,采用软阈值去噪法,对其高频分量小波系数进行去噪处理,获取不同尺度上突变信号的小波系数模值,实现对故障的检测,并可根据不同尺度上小波系数模值的对应关系,实现对多重并发故障的区分。对电网信号分析的仿真结果证实了该方法的正确性和可行性。     

用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法

在分析相干增强扩散方法和小波阈值收缩方法之间关系的基础上,给出了相干增强扩散在小波分析意义下的解释,同时解释了相干增强扩散方法与小波阈值收缩方法在图像性质上的等价性。针对相干增强扩散计算扩散矩阵较慢的缺点,提出了一种用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法。仿真试验结果表明,该扩散算子可以很好地定位图像边缘,较好地运用了小波的时频分析功能。     

小波域中值滤波器设计的研究

小波阈值去噪方法被广泛地用在信号去噪中,但它主要是针对白噪声或者宽带噪声,对于脉冲噪声就得不到降噪的效果。该文提出了小波域的中值滤波器去噪方法,在Lee的局部滤波器基础上设计了小波域的中值滤波器,它能在有效去除白噪声的同时较好地去除脉冲噪声。     

冗余提升不可分离小波的图像融合方法

提出了一种基于冗余提升不可分离小波的多源图像融合方法。该方法不仅能很好地提取图像的细节信息,而且具有平移不变性,非常适合于图像融合;同时,采用基于局部邻域梯度的融合规则对分解后的高频和低频小波系数作不同的处理。对多光谱红外图像以及不同类型的医学图像进行了融合试验,结果表明该方法可以取得更好的融合效果。     

小波变换在轴承故障声发射信号降噪中的应用

噪声消除是小波变换最成功的应用之一，其基本思想是将信号的小波变换系数通过阈值处理，然后进行小波重构得到降躁的信号。根据故障轴承声发射信号的脉冲特性选取Morlet小波．以“小波熵最小”原则确定Morlet小波的波形参数，然后进行连续小波变换。采用软阈值方法处理小波东数，通过小波重构得到降噪后的故障声发射信号，噪声得到了很好的抑制，故障脉冲特征明显增强。采用实验数据，通过与离散小波变换的比较，得到了用连续小波变换可以有效降低噪声、提取故障声发射信号特征的结论。     

一种新的基于小波变换的EEG视觉伪信号修正方法

提出了一种在基准EEG信号和视觉信号未知条件下,基于小波阈值去噪的方法来修正EEG信号中出现的视觉伪信号(OA)的新方法。这种方法实现了对原始EEG信号进行平稳小波变换(SW T);对低频系数进行两次阈值去噪;对去噪后的信号进行重构。实验结果表明:这种新方法在基准EEG信号和视觉信号未知条件下能有效去除OA,同时适用于眨眼和眼球运动所产生的伪信号。通过不同方法对采集的信号处理后进行比较,说明该方法的有效性。     

应用 “dmey”小波变换及遗传算法对重叠光谱分离研究

小波变换可以去除噪声信号,遗传算法具有全局搜索能力,可以任意逼近分析信号.本文将小波变换和遗传算法相结合来处理分析化学中的重叠信号,通过对模拟信号和实验信号的处理,结果显示小波变换和遗传算法能将重叠信号去噪、分离,可用于多组分样品信号重叠的分离研究.     

一种基于超混沌的水印算法

提出了一种基于超混沌的小波域数字图像水印算法.首先利用改进的Arnold变换,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一超混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪、剪切等攻击方式具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检.     

应用“dmey”小波变换及遗传算法对重叠光谱分离研究

小波变换可以去除噪声信号,遗传算法具有全局搜索能力,可以任意逼近分析信号.本文将小波变换和遗传算法相结合来处理分析化学中的重叠信号,通过对模拟信号和实验信号的处理,结果显示小波变换和遗传算法能将重叠信号去噪、分离,可用于多组分样品信号重叠的分离研究.     

基于MEEMD小波软阈值函数的去噪方法

结合互补集合经验模态分解(CEEMD)和基于排列熵的信号随机性检测,提出了MEEMD方法。通过采用MEEMD方法将一个含躁信号分解为几个固有模态(IMFS),用软阈值函数来抑制高频固有模态的噪声,提高信号的信噪比(SNR)。对比该方法与基于EEMD和小波软阈值的联合去噪、基于CEEMD和小波软阈值联合去噪等方法得到的信噪比(SNR)和平均平方误差(MSE),发现基于MEEMD小波软阈值去噪方法的去噪效果较好。     

磁共振图像小波去噪方法的参数选择研究

在小波去噪理论的基础上,对磁共振图像小波去噪过程中所涉及的小波函数、分解层数以及阈值三个参数进行了研究.即在保持其他参数取值不变的情况下,通过实验找出去噪效果最好的某个参数取值,并最终得出了一组适合磁共振图像小波去噪的参数组合.本文的实验结果为磁共振图像小波去噪方法的参数选择提供了有效参考.     

采煤工作面水流声的降噪算法研究

采煤工作面水害事故发生前伴有水流声出现,为减小常见机械设备噪声对水流声识别的影响,提出了一种改进小波阈值降噪法。为了补偿水流声在采集过程中高频信号的损失,对其进行了预加重、分帧、加窗等预处理;采用小波软、硬阈值函数折衷法对阈值函数进行改进,避免了信号处理后带来的附加振荡问题;在固定阈值中引入了分解层数j,变化的阈值可最大程度分离水流声信号与噪声信号。结果表明,改进小波阈值降噪法相较于谱减法、子空间法和小波阈值法的硬阈值函数,输出信噪比提高了1 dB以上,降噪性能提升了15%左右;相较于小波阈值法的软阈值函数,当输入信噪比大于0 dB时,输出信噪比提高1 dB以上,可有效降低水流声信号中的机械设备噪声干扰。     

基于小波分析的X线医学图像噪声综合抑制方法

提出了一种基于小波分析理论的医学X线图像噪声的综合抑制方法．将X线图像的试验处理结果与邻域平均、中值滤波去噪处理方法进行对比分析，结果表明该方法不仅能消除噪声提高图像质量，而且有效地保留了影像中丰富的细微影纹和边缘信息．     

一种改进小波阈值函数的信号去噪

针对传统小波阈值函数去噪容易存在尖峰和边缘模糊现象导致去噪效果不理想的问题,在现有软阈值和硬阈值的基础上综合软硬阈值的优点,提出一种改进的阈值算法,在尽可能多的滤除噪声信号的同时保留原始信号的特征。同时,在Matlab环境中对含噪信号进行去噪处理,比较各阈值函数和改进阈值函数的去噪效果,从而验证改进阈值函数对信号去噪的有效性。此外,在小波变换中选取不同的小波基函数和阈值进一步验证该改进阈值函数较软、硬阈值和半软阈值方法所获得的去噪效果更好,在新的阈值函数下去噪后的信号信噪比更高,均方根误差越小,越有利于提取信号的特征,进而对信号进行频谱分析。     

基于EMD和提升小波改进阈值函数的水听器信号去噪研究

在检测水中目标时,使用水听器采集的声波信号中通常掺杂着大量的噪声。为了达到去除噪声的目的,提出一种基于EMD和提升小波改进阈值函数结合的方法。首先利用EMD将含噪的水听器信号分解成有限个固有模态函数(IMF),再用提升小波改进阈值函数分解对高频IMF进行去噪处理,最后将剩余IMF和去噪后的高频IMF重构实现去噪。实验结果表明:该方法在水听器信号去噪方面有一定的参考价值。