一种基于小波包分解图像的去噪方法

用小波包分解图像，对图像进行去噪，在图像去噪中能得到很好的效果。这里首先利用高斯一拉普拉斯边缘检测方法检测图像的边缘，再用小波包变换对图像的平滑区进行阈值去噪，并且对图像邻域进行平滑处理，最后把边缘图像嵌入到平滑图像。这种图像处理方法不仅可以去除图像的噪声，图像的去噪效果和清晰度也大大地得到了提高，而且图像的边缘信息也得到了很好的保持。     

基于扩散张量的图像混合去噪方法

图像去噪过程中,主要目的是有效去除噪声的同时能较好地保存图像的边缘与细节。基于此,本文根据自蛇模型与相干增强扩散的特征,提出了相应的混合去噪方法,并加入了保真项。实验结果表明该方法能有效去除图像噪声,同时对边缘信息的保留也较好。     

小波变换在车牌定位中的应用

为了解决含噪车牌图像的定位问题,本文研究了Mallat算法及其在小波系数多尺度分解中的应用,然后在此基础上针对汽车车牌与复杂背景的分割问题,提出了一种基于小波分析的边缘检测和图像分割方法。     

基于稀疏字典的图像去噪方法研究

传统的去噪方法在去除噪声时,不仅会造成较大的模糊,还会影响图像的边缘信息。文章利用稀疏表示理论去噪,将包含噪声的图像分解成低频信号和高频信号,由于噪声大部分都是高频信号,于是我们利用K-SVD算法仅对高频信号进行去噪,然后将去噪后的高频信号和原有的低频信号相融合。这样能有效地降低噪声对图像影响,为下一步的图像处理打好了基础。文章通过实验对比了传统空间域和频率域的去噪方法和NL-means去噪算法。试验结果表明,文章内所述方法在去除噪声的同时,能较好的保留图像的边缘和细节信息。     

基于ICA的图像去噪技术研究

ICA(Independent Component Analysis)可以仅由简单的几个假设条件,还原出原始相互独立的分量。利用ICA这一特点可对与噪声数据相互独立的图像数据进行分离,达到图像去噪的目的。文章对有噪图像进行小波处理,构建一个虚拟通道作为一个输入,对原有噪图像和构建出的虚拟通道进行分离,可得到去噪图像。传统去噪方法与文中所用方法的处理结果进行了比较。     

改进的乘性噪声去噪算法

文章在AA模型的基础上,提出了一种改进的图像去噪算法。针对AA模型在去噪时边缘信息对噪声敏感且易出现过平滑的缺陷,在新模型中引入自蛇函数,使得新模型根据图像的特征进行平滑,从而更好地保护边缘信息。数值实验表明,新算法无论是在峰值信噪比上还是在视觉效果上都有很大改善。     

基于小波的多尺度图像处理及其在纸浆纤维检测中的应用研究

从社会产业技术发展的层面来看，随着图像处理技术的不断升级，纸浆纤维检测环节工作的操作质量也较以往有所改善。实际上，这与基于小波的多尺度图像处理方法的选用有着直接的关联。小波多尺度边缘检测的原理较为科学，即将小波的多尺度因子与不同方向上的梯度连写起来，使其在梯度大的方向采用小尺度的因子，从而突显出较强的图像边缘细节的保持特性。本文就基于小波的多尺度图像处理的过程及其基本情况进行论述，结合具体的使用范围挖掘此种多尺度图像处理模式在纸浆纤维检测中的具体应用实效，以期为该领域实践带来有益的借鉴。     

采用提升小波提取数字化变电站电气设备在线监测信号

本文采用提升小波算法提取数字化变电站电气设备状态监测信号。该方法采用提升小波对信号进行分解,在阈值选择时采用基于SURE无偏估计的最优阈值自适应选择方法。对数字化变电站信号试验结果表明,本文提出的提升小波算法能够很好的滤除信号中的噪声,计算速度更快,具有良好的去噪效果和应用价值。     

基于小波系数区域相关性的电能质量扰动检测

软阈值法已经在电能质量扰动检测中得到了应用,但该方法受噪声强度影响较大,当噪声强度较大时,该方法会失效。信号相邻尺度的小波系数具有较强的相关性,但受小波系数偏移影响较大,区域相关算法在保持相关算法优点的同时能够克服小波系数偏移带来的影响。文中结合软阈值法和区域相关法的优点,提出了一种新的电能质量扰动检测算法。仿真结果表明,该算法能够弥补软阈值法的不足,可以在强噪声干扰下对电能质量扰动准确定位。     

一种检测物体轮廓缺陷的方法探索

本文提出将二维物体的轮廓图像坐标信息转换成基于质心距离的一维向量信息来进行检测。设计了基于双正交对称小波的去噪算法。实验结果表明,这种算法可以有效地去除噪声信号和缓变信号,保留缺陷的突变信息,是一种有效和实用的轮廓缺陷检测算法。     

基于小波变换的GPS变形监测数据处理方法研究

工程实测变形信号不可避免的受到噪声的污染,为了提取真实的变形信号,要对实测数据进行降噪处理。结合武汉某大桥GPS实测变形数据介绍了小波变换阈值降噪过程,分别采用不同的小波函数和不同阈值模型进行降噪处理。根据信噪比、中误差两种降噪质量评价指标的定量比较,得出用db6小波和heursure阈值在软阈值量化作用下降噪效果较其他小波函数和阈值模型效果好。     

基于ADT算法的小波边缘提取

提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选。对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点。该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于小波分析与数学形态学融合的降噪算法研究

本文建立了实际工程应用中信号的仿真模型和干扰模型,运用小波变换和数学形态学相融合的方法进行降噪,并将该方法与小波阈值方法、小波模极大值法、数学形态学方法的仿真结果进行对比分析,仿真分析结果发现小波-形态融合方法能够有效的消除噪声且能较好地保留原信号的形态特征。     

提升小波并行化处理研究

文章对提升小波并行化处理特别是在图像进行提升小波处理的并行实现等相关方面的工作做了研究,通过对提升小波并行化处理算法做了matlab的仿真,仿真结果表明并行处理无论是在空间或时间比原有算法都有效和优越。     

Wavelet thresholding for some classes of non–Gaussian noise

Wavelet shrinkage and thresholding methods constitute a powerful way to carry out signal denoising, especially when the underlying signal has a sparse wavelet representation. They are computationally fast, and automatically adapt to the smoothness of the signal to be estimated. Nearly minimax properties for simple threshold estimators over a large class of function spaces and for a wide range of loss functions were established in a series of papers by Donoho and Johnstone. The notion behind these wavelet methods is that the unknown function is well approximated by a function with a relatively small proportion of nonzero wavelet coefficients. In this paper, we propose a framework in which this notion of sparseness can be naturally expressed by a Bayesian model for the wavelet coefficients of the underlying signal. Our Bayesian formulation is grounded on the empirical observation that the wavelet coefficients can be summarized adequately by exponential power prior distributions and allows us to establish close connections between wavelet thresholding techniques and Maximum A Posteriori estimation for two classes of noise distributions including heavy–tailed noises. We prove that a great variety of thresholding rules are derived from these MAP criteria. Simulation examples are presented to substantiate the proposed approach.     

一种基于均值量化的小波域自同步数字音频水印算法

提出了一种基于均值量化的小波域自同步数字音频水印算法。该算法是一种盲检测算法,检测时不需要原始音频信号。算法引入了系数均值量化的思想,音频信号进行小波分解后,对其中的低频系数进行均值量化,嵌入水印;并且引入了嵌入同步信号的思想,利用同步信号来定位水印的嵌入位置,以抵抗平移、裁剪等攻击。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性和抗攻击性。     

基于改进的Gabor函数小波域指纹图象增强算法

本文提出了一种基于改进的Gabor函数小波域指纹增强算法。该算法对Gabor滤波器的标准差和滤波器的大小由传统的固定值,改为指纹脊线频率函数,能充分利用图像本身信息对图像增强处理。实验表明,改进的算法使指纹图像得到了明显的增强。     

一种基于色彩变换的伪彩色图像融合新算法

伪彩色处理对目标的识别与跟踪十分有意义。图像融合是伪彩色处理的非常有效的方法之一。本文提出了一种基于伪彩色的图像融合新方法。用小波变换得到灰度融合图像,求出灰度融合图像与原图像的差异图,利用IHS变换,得到彩色融合图像,再经过色彩变换,得到最终的伪彩色融合图像。结果表明,融合图像色彩更逼真,更符合人眼的视觉特征。