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目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法.但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题.本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软闽值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活.经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入平滑图像中.实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留图像的细节,使图像更加清晰,提高了信噪比. 相似文献
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高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息，高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰，如果感兴趣区域受到污染，则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题，本文采用自适应模糊阈值法去噪方式，该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后，重新构造作为新的小波系数，经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较，结果表明，自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点，既保留图像细节又使图像更加平滑，图像整体信息完好，去噪效果更为理想。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像会受到相干斑噪声的污染,对SAR图像的后续处理产生了很大影响.提出一种基于快速离散曲波变换(FDCT)抑制合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的方法.先通过FDCT把SAR图像变换到曲波域中,得到曲波系数,再应用自适应阈值算法估计不同尺度、不同方位曲波系数的阈值,分别对曲波系数进行硬阈值和软阈值化处理,最后通过FDCT反变换恢复出图像.对单视SAR原始图像进行处理,并与小波去噪方法进行各种量化比较,结果表明,Curvelet滤波器要比Wavelet滤波器效果好,软阈值算法的效果比硬阈值算法好.基于FDCT的SAR图像相干斑去噪,不仅抑制相干斑能力比较强,而且在目标的边缘及纹理信息的保持上也有很大的优势. 相似文献
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将图像系数尺度内相关模型较强的去噪能力与尺度间相关模型保持边缘的优越性能相结合，提出了一种新的基于数据融合的多尺度图像去噪方法。同时引入了一种新的基于结构相似性（SSIM）指数的图像质量标准来衡量初始去噪图像和融合后图像与原始图像的相似程度，评估图像保持边缘和去噪的能力。仿真结果表明，基于数据融合的方法具有更好的视觉效果和去噪性能。 相似文献
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对机载激光测深数据进行去噪拟合是提取水底地形的关键步骤.本文对比了小波自适应阈值去噪、经验模型去噪(EMD)以及联合去噪的效果,利用多元高斯拟合对去噪效果进行检验.对比得到了最优去噪算法及最优参数选择,实现对海底特征的高精度提取.结果表明:在测深数据进行小波阈值去噪时,固定阈值小波去噪效果优于其他去噪效果,去噪分解层级6层以上趋于稳定,对去噪数据进行五阶高斯拟合后平均精度达到8.2182.本文算法具有较强的稳健性,能够满足蓝绿激光实际应用的技术要求,为精确提取海底特征信息提供参考. 相似文献
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刘建南 《测绘与空间地理信息》2009,32(4):105-107,111
鉴于传统的去噪方法难以在各频域得到很好的兼顾,本文提出一种基于小波变换的去噪方法.通过对图像进行2维离散小波变换(DWT),再根据噪声和图像信号的不同特性,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,最后进行小波重构(IDWT),得到去噪后的图像.实验表明,该算法具有很好的效果. 相似文献
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针对现有去噪算法去噪不彻底、噪声误判、损害图像边缘和纹理细节信息的缺点,提出一种联合双边滤波器和小波阈值收缩图像去噪算法。首先,使用双边滤波器对含有噪声图像进行分层;其次,对不同分层结果,选择不同滤波器进行去噪:高对比度层采用双边滤波器,低对比度层采用小波阈值收缩去噪方法;最后,融合高、低对比度层去噪图像,实现有效去除噪声的同时,保证图像信息完整。实验结果表明,本文算法的峰值信噪比达到40.99 d B,比非局部均值滤波、双边滤波器、小波阈值收缩和偏微分方程图像去噪算法分别提高了7.79%,3.56%,11.22%和1.91%;与此同时,还能有效保留图像边缘和纹理等细节信息。 相似文献
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近年来变分水平集方法在图像分割中得到了广泛应用,但此类方法的能量泛函是非凸的,易陷入局部极小值解。本文基于AA(Aubert-Aujol)去噪模型和变分水平集方法,提出一个局部统计活动轮廓模型,通过凸松弛技术将提出的分割模型转换成全局优化模型,再加入一个迫近算子项,将提出的模型转化为ROF去噪模型,最后采用快速去噪算法,得到一个全局最优的快速分割算法。此算法不涉及差分或微分方程,只需要简单的差分运算,提高了数值运算速度。对实测SAR图像进行分割实验,结果表明,本文提出的全局分割模型不但能够快速、有效地分割SAR图像,取得全局最小值,而且可以更准确地得到图像分割边缘。 相似文献
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为了克服小波硬、软阈值函数本身存在的缺点,该文在硬、软阈值函数的基础上,提出一种新的小波阈值函数,并且基于局部均值分解的原理,构造了基于局部均值分解的新小波阈值去噪法。仿真数据对比分析表明,与单纯采用小波阈值去噪法、经验模态分解(EMD)滤波去噪法及局部均值分解滤波去噪法相比,该文方法的去噪效果更好,可有效提高信号的信噪比。利用本文方法对液体静力水准仪获取的高速铁路某桥梁实际监测数据进行去噪处理,结果表明去除监测数据中噪声的同时亦可保留变形细部特征。该文方法可为工程中的非线性、非平稳监测数据去噪提供参考和借鉴。 相似文献
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基于新型嵌入小波编码策略的图像压缩算法研究 总被引：2，自引：1，他引：2
在一系列新量化编码算法中，由J．M．shapiro提出的嵌入零树小波编码(简称为EZW)被认为是最先进的方法之一，然而，它也存在明显不足之处：为了确定小波系数是零树根还是孤立零，必须利用小波系数间存在的双亲-子女(Parent-Children)关系去搜索扫描其所有后代，而这必然会导致扫描高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余，从而大大影响其编码效率。提出了一种基于新型嵌入小波编码策略的图像压缩算法，该算法能够通过以下措施提高EZW编码方案工作效率：①采用全新的嵌入小波编码策略，不再利用导致计算量剧增的双亲-子女(Parent-Children)关系；②进行嵌入小波编码时，不再考虑ZTR(零树根)和IZ(孤立零)符号。实验结果表明：提出的新图像编码算法在压缩／解压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于EZW编码方案。 相似文献
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基于小波系数相关性的图像去噪 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出了一种基于小波系数相关性的图像去噪方法。针对自适应去噪方法平滑掉实际信号的不足,利用小波分解系数近指数的衰减特性及同一尺度上各信号分量的相关性分析,对每个小波系数设置不同的阈值,区别对待信号的低频和高频系数,最后重构小波。实验结果表明,从视觉和峰值信噪比(PSNR)上,本文使用的方法优越于全局阈值法。 相似文献
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提出一种曲面Min/max流去噪方法,利用图像曲面曲率代替经典方法曲线曲率并修改开关机制,增强对复杂噪声环境的适应性,同时加入梯度权控制边缘曲面演化速度,在噪声压制的同时尽量保持边缘。实验表明,该方法能够在去除噪声的同时保持比较清晰的图像边缘。 相似文献
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针对传统图像降噪方法难以适用于露天矿无人机(UAV)图像降噪的问题,该文提出了一种基于经验小波变换(EWT)算法思想的露天矿UAV图像快速降噪方法。采用Littlewood-Paley小波算子检测提取UAV图像噪声特征,以提高阈值函数匹配精度;借助改进的自适应H阈值函数对UAV图像噪声进行计算,提高UAV图像边缘细节度;并通过二维经验小波变换逆重构,从而提高UAV图像纹理精度。实验结果表明,本文算法能够实现露天矿UAV图像的快速降噪,保留边缘细节和纹理特征,并具有较好的降噪效果。 相似文献
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小波阈值改进算法的遥感图像去噪 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对于文献中已有小波阈值去噪方法的研究,结合已有的一些小波阈值去噪函数,提出了相应的小波阈值去噪的改进方法来完善和提高小波阈值去噪的处理能力和可行性。该阈值函数加入了有效的调整系数来控制函数的可变。该函数不但同时保留了相应的传统小波硬阈值、软阈值衍化的优点,也提高了相应精度指标。利用该函数阈值去噪不仅在经典的图像中起到很大的改善,在遥感图像的去噪处理方面也有明显的精度提高。该方法通过去噪评价指标均方差（MSE）,峰值信噪比（PSNR）,信噪比（SNR）,均方根误差（RMSE）进行去噪后图像的评价。该改进的阈值函数方法对于图像的处理后评价指标明显有所改善。 相似文献
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提出了一种综合纹理和边缘信息的多尺度图像融合方法。该方法通过高斯滤波获得原始图像的金字塔分解,考虑高斯滤波器和Laws纹理提取滤波器以及边缘梯度滤波器之间的线性关系,采用奇异值分解法求出纹理和边缘图像的对应系数;利用各尺度图像的这些特征,对分解后图像的各层进行表示,并采用基于相似性测度和显著性测度的融合策略进行融合。为了衡量融合结果,采用了一个客观图像融合性能评价测度对融合结果进行评价。最后用若干组图像数据对该算法进行了仿真。试验表明,该方法比传统的梯度金字塔分解和基于纹理的金字塔分解方法具有更好的融合效果。 相似文献
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一种基于小波分析的旋转不变图像快速匹配方法 总被引：2，自引：1，他引：2
提出了一种基于小波分解的具有旋转不变特性的三级特征图像快速匹配方法,利用小波分解的高频分量得到图像边缘,进而提取具有旋转不变特性的边缘特征;小波分解的低频分量则用于提取同样具有旋转不变性的图像尺度共生矩阵特征.前一个特征反映了图像边缘间的空间关系,后者则体现了图像灰度间的空间关系,利用这两类特征构成一个三级决策树对图像进行搜索,以查找搜索图中是否包含样本图,对满足匹配条件的若干候选子图,给出具有最大相似特性的一个,实验结果表明,较之于传统的模板匹配方法,该方法具有快速,高精度,抗干扰能力强等优点. 相似文献
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基于小波萎缩方法的图像小波去噪的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
小波方法越来越广泛地应用到图像处理当中。小波萎缩方法是小波图像去噪方法中较为重要的方法之一。本文主要介绍了图像小波去噪中较常用的小波萎缩方法，并主要针对Bayes阈值，使用噪声方差邻域估计法加以研究和实现，并将几种阈值函数的去噪效果进行了对比。 相似文献