结合小波变换和中值滤波心电信号去噪算法研究
中值滤波与小波变换的指纹图像混合去噪的算法

Vo1 O. 1 . No. 2 Ja .o n. o6 2
中值滤波与小波变换 的指纹图像混合去噪的算法
雷可君 ,谭 阳红 , 杨 喜 ,唐圣学 ,何怡刚 z
(. 1 吉首大学物理科学与信息工程学 院,湖南 吉首 46 0 ;2 100 .湖南大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙 4 0 8 ) 102
有 效地 去 除指纹 图像 中的椒 盐和 高斯 混合噪 声 ,获 得 了 好的峰 值信 噪 比增益 。 较
关 键词 :指 纹 图像 ; 中值 滤波 ;小波去 噪 ;分 层 闯值 :全局 阅值 中图分 类号 :T 9 1 3 N 5 P 1 . ;T 9 7 7 文献标 识码 :A 文章 编号 :10 — 6 3 (0 7 1 0 1 0 0 2 6 7 2 0 )0 — 0 — 3
摘
要 :图像 去噪 是指 纹 图像 预 处理 中的 重要 内容 ,直接 影 响 着指 纹识 别 系统 的准确 率 。结合 中值 滤波 与
小波去 噪分 别去 除椒 盐噪 声和 高斯噪 声 中的优 势 ,提 出 了一种 指 纹 图像 混合 去噪 算 法 ,并对其 中 的关键 步骤进 行 了详 细分析 。仿 真结 果表 明 :相 对 于单 一使 用一 种去噪 方 法 ,混 合去 噪 算法 能更
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第2 O卷 第 1期 20 0 7年 1月
D vlp n e eo me t& I n v t n o c i ey & ee tia rd cs n o ai f ma hn r o l rc lp o u t c
机 电产 品开 簋 与刨 崭
可 以认为 指纹 图像 中 的混合 噪 声 主要表 现 为高 斯 噪声 和
椒盐 噪声 两类 。
小波变换与中值滤波相结合图像去噪方法(完整版)实用资料

小波变换与中值滤波相结合图像去噪方法(完整版)实用资料(可以直接使用,可编辑完整版实用资料,欢迎下载).1336・哈尔滨工业大学学报第加卷量所占的比例较小,而在高频区噪声能量所占的比例较大,甚至将信号湮没,所以去噪的重点仍在高频区.本算法选择能够较好的去除噪声并保持其边缘特征的中值滤波进行处理.一幅图像在经过小波分解后,HL频带是图像经过行低通和列高通滤波后的子图像,它包含了图像信号在水平方向高频信息和垂直方向的低频信息,因此,对于HL频带采用水平方向的直线型3邻域或5邻域中值滤波模板,则既去掉了水平方向的噪声,同时又较好地保留了垂直方向的低频信息;LH频带是图像经过列低通和行高通滤波后的子图像,它包含了图像信号在垂直高频信息和水平方向低频信息,因此,对于LH频带采用垂直方向的直线型3邻域或5邻域中值滤波模板,则既去掉了垂直方向的噪声,同时又较好地保留了水平方向的低频信息; HH频带是图像经过行高通和列高通滤波后的子图像,它包含了信号在水平和垂直两个方向高频信息即对角方向高频信息,因此,对于HH频带采用对角线方向的直线型3邻域或5邻域中值滤波模板.最后将经过滤波处理后的各频带经小波重构还原成去噪后的图像.本方法的总体流程为: i 将含噪图像进行小波分解;ii利用式(1计算去噪阈值T;iii利用式(2对图像分解后的HL、LH、HH三个子频带进行软阈值去噪;iv对经过软阈值处理后的三个子频带分别进行中值滤波处理;v重构,得到去噪后的图像.3应用实例本算法已在三维地震资料相干切片断层解释中得到应用.相干切片上的断层解释,是在相干切片上检测并提取断层多边形,然后用于作构造图.采用本算法可以自动在相干切片上有效的去除噪声并保持边缘细节,为下一步对断层的提取及解释提供了有力保障.如图1所示,(a是相干切片灰度图像原图,(b是小波分解后的图像,(c是中值滤波去噪后的图像,(d是改造后自适应保细节去噪算法去噪后的效果图.由图可见,经软阈值去噪处理后的(c较(b中分解后各高频子图,去除了一定的噪声;经中值滤波处理后的(d较(c中各高频子图,更进一步去除了部分,并克服了一定的模糊;而经改造后算法处理后的(d不但克服了图像在去噪时的模糊,而且保持了图像的边缘信息.经实践验证本算法应用于三维相干切片数据体中,去噪效果明显,在经本算法去噪后的图像上提取出的断层多边形,精度上有了较大的提高,有效的提高了断层解释的效率.(8相干切片灰度原图(b小渡分解后图像(c软阈值去噪后图(d对HH子频带中值滤波后(e去噪后小波重构图像图l中值滤波与小波去噪相结合的去噪方法效果图参考文献:[1]XIE J c,ZHANG D L,XU W L.Overview on waveletimage denoising[J].Journal of Image and Graphics, 2002,7(3:209—217。
用小波变换和中值滤波研究差分干涉图的去噪

时间分辨 率高 。
因此 , 小波分析 能 同时在 时域和 频域 中对信 号 进行分析 : 在频 域 内分 辨率 高 时 , 时域 内分 辨 率则 低; 在频域 内分 辨率低 时 , 时域 内分 辨率 则 高 ; 具有
自动变焦 的功 能 。在 实际 的工 程应 用 中 , 所分 析 的
距 t 的距离 。 。 5 )增 强 L e F o t e 、 r s 滤波
一
它 是对 影像 所 含 的谱 分量 进行 操 作来 实 现 的 种 滤波 方 法 , 滤 波 方 法 实 现 了 在 信号 区 域 去 该
噪 , 噪声 区域 不改 变噪声 特性 的 自适应 性 。 而
该方法 把 图像 分为 三类 区域 , 其滤 波公 式为
Ws( b 一 < t , ,( ) n, ) f( ) 6 >
=
位条纹 的连 续性 , 是计 算工 作量 极 大 。E c e 等 但 i l h
人L 提 出了 圆周 均值 滤波 方法 , 5 它在理 论上 具有 最
大似然 最优 的滤波效 果 , 但在保 持相位 条纹 连续 性
上较差 。L n r 和 F rao等人 [ 提 出 的 圆 周 中 a ai onr 6
250
邻域平均滤波去噪后模拟干涉 图
50 50
顺序统计滤波噪后模拟干涉图
1 口0 1 50 2O0
1 00 1 50
2OD
250 50 1 00 1 B0 200 250
250
I
B0 1 00
1 50
200
250
图 2 模 拟 高斯 曲面 及 几 种 滤 波 去 噪结 果 示 意 图
基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

课程名称数字图像处理题目:基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪目录摘要 (1)1、设计目的与意义 (2)2、题目分析···········································3、设计原理···········································4、总体设计···········································5、算法设计与功能描述·································6、测试结果与分析·····································7、设计总结···········································8、设计体会···········································参考文献··············································摘要:滤除噪声是医学影像处理的一项基础而又较为重要的工作。
一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪处理算法研究

重构,就可以达到消除图像噪声的目的。 消除图像噪声的过程如下:①选择合适的分解
层次和小波变换函数对图像进行小波分解。②将经 过处理后的数字图像进行小波变换,采用自适应的
根据噪声的性质可以把图像噪声分为两类:椒 盐噪声和高斯噪声。图像处理领域去噪比较理想的 算法有中值滤波法、神经网络滤波算法、邻域平均法 及小波变换法等等。采用中值滤波方法对含有椒盐 噪声的图像进行处理时,可以很好地保留图像的细 节特征,所以受到广泛的使用,但中值滤波对高斯噪 声的效果不是很明显,抑制性能弱。数字图像小波 变换是采用数学方法来处理图像的新方法,它是一 个数值逼近的问题,将母函数扩展和平移到新的函 数空间,按照准则找出最佳的逼近方法,从而实现原 始图像信 息 与 噪 声 信 息 的 区 分[1]。 由 于 小 波 具 有 多分辨率分析等特性,本文提出一种新的小波变换 与中值滤波方法相结合的方法来消除图像中的噪
第 37卷 第 1期
中州大学学报
2020年 2月
Vol.37 No.1
JOURNAL OF ZHONGZHOU UNIVERSITY
Feb.2020
பைடு நூலகம்
一种基于中值滤波和小波变换的 图像去噪处理算法研究
关雪梅
(辽宁对外经贸学院 基础课教研部,辽宁 大连 116052)
声,达到了很好的图像去噪效果,优于以往传统图像 去噪方法。 2 中值滤波图像去噪算法
中值滤波是非线性滤波方式的一种,它的主要 思想是用邻域像素周围所有像素的中值替代当前像 素点的像素值。由于中值滤波方法在图像计算处理 过程中无须统计数字图像的特征,因而数据处理比 较方便。在一定的条件下,比线性滤波处理方法可 以更多一些保留图像细节、抑制图像模糊,对消除图 像干扰和扫描图像噪声更实用有效。但对于细节较 多的图像,尤其是点线和尖顶细节较多的数字图像 不适合采用此方法。
二维小波变换与中值滤波联合去噪方法研究

0引言随机干扰是煤田纵波地震勘探中严重影响有效波的一种干扰波,产生随机噪声的因素有很多,如不良的检波器埋置、风沙天气、电子仪器噪声、心腹近地表不规则体(如砂砾、卵石或多孔石灰石等)次生散射等。
随机噪声频带相对较宽,几乎覆盖整个有效波的频段,严重影响了有效信号的提取,从而影响到DMO 、速度分析、AVO 分析以及叠前偏移等叠前处理方法,最终影响到地震剖面(尤其是深层地震资料)的信噪比和分辨率。
为了保证地震资料准确反映地质构造,在叠前处理时必须对随机噪声进行去除。
为了消除随机噪声的影响,最好的办法是在野外采用去噪措施。
但是,受多风季节或其它条件限制,仅靠野外采集完全压制随机噪声是不可能的,因此需要在室内做些特殊的处理工作。
目前室内的去噪方法较多,但单一的去噪方法效果往往难尽人意。
例如小波变换能够较好的去除高斯噪声,提高记录的信噪比,然而对于脉冲噪声的去除效果却有限;中值滤波对于去除脉冲噪声效果较好,而对于高斯噪声效果不理想,因此本文提出二维小波变换与中值滤波相结合的方法进行叠前去噪处理,期望获得高信噪比的地震记录,以满足高分辨率地震勘探的要求[1,2]。
1方法原理1.1小波基本理论设ψ(t )为一平方可积函数(能量有限空间),即作者简介:张胤彬(1965—),男,四川资中人,1988年毕业于中国矿业大学应用地球物理专业,高级工程师,从事地球物理勘探工作。
收稿日期:2011-04-26责任编辑:孙常长二维小波变换与中值滤波联合去噪方法研究张胤彬1,张华2,刘松3(1.山西省煤炭地质物探测绘院,山西晋中030600;2.东华理工大学核工程技术学院,江西抚州344000;3.中煤科工集团西安研究院,陕西西安710054)摘要:由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波,因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。
小波变换能够较好的去除高斯噪声,保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比,但去除脉冲噪声的效果却并不理想;中值滤波具有良好的边缘保持特性,虽低频去噪声效果有限,但去除脉冲噪声效果明显。
基于小波变换和中值滤波的岩心图像去噪_0

基于小波变换和中值滤波的岩心图像去噪摘要岩心图像的去噪是后续岩心图像处理的关键所在。
传统的滤波器去噪方法都或多或少模糊了边缘,破坏了图像的边缘信息。
小波变换凭借其良好的时频分析特性、低熵性等优点在图像的去噪方面获得了广泛的应用,应用小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了,根据中值滤波对输入信号具有不变性的特点,可以使中值滤波在进行图像去噪的同时又使其保持了图像的边缘特性。
中值滤波可以减弱随机干扰和脉冲干扰,所以本文中提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的岩心图像进行去噪的方法。
关键词小波变换;图像处理;中值滤波;岩心图像0 引言岩心图像的获取是通过扫描仪,这就不可避免的要受到噪声的污染,如何有效地去除噪声并保持图像不失真,成了图像预处理中最重要的内容。
噪声是影响图像质量至关重要的因素。
图像噪声按其来源可分为加性噪声、乘性噪声、量化噪声、椒盐噪声等;按噪声的性质则可分为高斯噪声(白噪声) 和脉冲噪声两类。
为此,本文根据岩心图像噪声存在的类型,提出了中值滤波与小波变换相结合的岩心图像混合去噪处理算法。
1 理论分析1.1 中值滤波中值滤波的基本原理是:首先确定一个以某像素为中心点的邻域,然后将该邻域中的各个像素的灰度值进行排序,取其中间值作为中心点像素灰度的新值。
这里的邻域称为窗口,当窗口在图像中上下左右进行移动后,利用中值滤波算法就可以很好的对图像进行平滑处理。
在一维下的中值滤波算法定义为:当n为奇数时,n 个数χ1,χ2,……,χn的中值就是按数值大小顺序处于中间位置的数;当n为偶数时,定义两个中间数的平均值为中值,用符号med(χ1,χ2,……,χn)来表示中值。
将一维中值滤波器理论扩展到二维信号中去,就产生了二维中值滤波器。
二维中值滤波器的窗口也是二维的。
将窗口中点的值排序,生成单调二维数据序列{ Fjk } 。
二维中值滤波输出G(j ,k)为G(j,k) = Med{ Fik } 。
中值滤波和小波变换相结合在信号去噪中的应用硕士学位

分类号:密级:学号:z1076209039 单位代码:10762新疆师范大学高校教师在职攻读硕士学位论文中值滤波和小波变换相结合在信号去噪中的应用Median filter and wavelet transform combined with the application of the signal denoising所在院系:数学科学学院专业:基础数学研究方向:小波分析及其应用新疆师范大学2012 年 11 月新疆师范大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名:日期:年月日关于论文使用授权的说明(小四号宋体)学位论文作者完全了解新疆师范大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属新疆师范大学。
学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。
(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释:本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。
非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。
学位论文全文电子版同意提交后可在校园网上发布,供校内师生浏览。
本人签名:日期:导师签名:日期:学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
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(a ) 原 始 心 电 信 号
(b) 高 通 滤 波 器 下 的 输 出 信 号
(c) 小 波 变 换 波 器 下 的 输 出 信 号
(d ) 中 值 滤 波 器 下 的 输 出 信 号 图 1 低频干扰信号滤波仿真结果 Fig.1 Low frequency interference signal filter
文 献[6]推 荐 的 一 种 二 进 小 波 去 噪 和 特 征 提 取 算法,可抑制各种干扰并消除基线漂移。 理想波形 应避免在实时心电信号识别算法应用和准确识别 特征中的阈值规律。 文献[7]选择了一对正交小波, 其中每个比例因子重新组合原始信号的失调,接着 重建并获取心电信号的去噪。 这种方法能在肌电图 干扰和频率干扰中恰好消除基频和谐波分量,而频 率干扰对于变频并不敏感。 文献[8]推荐自适应小波变 换中心电信号的检测并使用小波变换子带编码理 论,恢复通过一些子带自适应匹配权值的微弱信号。
the simulation results
图 1(b)是使用高通滤波器方法的处理结果,图 中滤波器使用的阶数为 m=2, 采样频率是 360 Hz; 终 止 频 率 是 0.5 Hz。 图 1(c)表 示 的 是 小 波 变 换 滤 波器。
通过以上的仿真结果,可见在信号基线漂移中 这些方法的使用是不错的。 但同时确保滤波的效 果,应当进一步考虑算法的实时性。 因为小波变换 信号常常完成信号卷积和小波函数,信号分解和重 建的计算量很巨大,特别是在信号长度方面更为庞 大。 小波卷积函数及关联的大量计算加法,无益于 对实时的信号处理。 高通滤波器的实时性更好,但 其信号处理的结果失真,这是由高通滤波器自己的 特性所决定的。 中值滤波器仅仅是序列分析和统 计,有算法简易和计算速度相对较快的特征。 简而 言之,中值滤波法在没有失真的情况下有效地抑制 了心电信号中的基线漂移噪声,选择了中值滤波器 窗的合适尺寸,在维持信号准确性的基础上,这可 能会去除基线漂移的噪声,且长时间的心电信号记 录被处理并能得到一个更好的结果。
收 稿 日 期 :2012-06-19;修 订 日 期 :2012-10-22 作 者 简 介 :徐 寒 (1962— ),女 ,在 读 博 士 ,副 教 授 ,研 究 方 向 为 图 像 处 理 、模 式 识 别 。
46
Automation & Instrumentation 2012(12)
时提高信号的信噪比。 因此,为了在信号特征识别信 号中有更好的抗噪声性,搜寻分析法就成为重要课 题。 如今,在心电信号滤噪方面有很多研究结果 。 [2-4]
Research on the ECG Signal Denoising Algorithm Based on Wavelet Transform and the Median Filter
XU Han,Wang Dong-dong,JIANG Tong-bin
(Faculty of Mathematics and Physics,Huaiyin Institute of Technology,Huaian 223003,China) Abstract:In the process of ECG signal data acquisition,it was necessary to involve the electromyographic interference,baseline drift and 50Hz interference,while using the conventional system identification rules often to some extent and was difficult to identify the characteristics of ECG signal. Median filter was a kind of simple operation,high speed nonlinear signal filter,it was commonly used in the ECG signal denoising process in low frequency,such as baseline drift. Since WTS two dyadic wavelet was a set of band-pass filters with different scales,different frequency bands. The wavelet transform was used to decompose the original signal selected. Wavelet transform coefficients of the reconstruction was formed to eliminate interference in ECG signal. The simulation experiment to determine how adaptive threshold selection,appropriate level decomposition and wavelet function. Through using the MIT/BIH database of ECG signal,and combining with the computer simulation of the formation of ECG signal on the method of testing. Conclusion shows that this algorithm can effectively restrain the main noise in ECG signals,meet the ECG waveform analysis of clinical and diagnostic requirements. Key words:ECG;denoising algorithm;wavelet transform;median filter
创意与实践
文 章 编 号 :1001-9944(2012)12-0046-04
结合小波变换和中值滤波心电信号去噪算法研究
徐 寒,王冬冬,蒋同斌
(淮阴工学院 数理学院,淮安 223003)
摘 要 :在 采 集 心 电 信 号 数 据 的 过 程 中 ,必 然 会 涉 及 到 肌 电 干 扰 、基 线 漂 移 和 50Hz 工 频 干 扰 , 而使用常规系统辨识法则常常在一定程度上难以鉴定心电信号的特性。 中值滤波器是一 种操作简单的、高速的非线性信号滤波器,它常用于心电信号中低频去噪过程,如基线漂 移。 因为WTS的二进小波是一组带通滤波器,不同尺度有不同的频带,小波变换被选定用 来分解原始信号,小波变系数的重建形成了消除干扰的心电信号。 采用模拟实验是要确定 如何进行自适应的阈值选取,适当的分解层数和小波函数。 通过使用MIT/BIH数据库的心 电信号,并结合计算机仿真形成的心电信号来对该方法进行检验。 结论表明此算法可有效 抑制心电信号中的主要噪声,满足心电波形临床分析和诊断的需求。 关键词:心电信号;去噪算法;小波变换;中值滤波 中图分类号:TP13 文献标志码:B
假 设 x={x(1),x(2),x(L)}是 实 数 列 长 度 L,也 可 称
为 长 L 信 号 。 X 加 方 的 信 号 是 x={x(-k+1),x(-k+
2),…,x(k+L)}来满足
≤x(1) (-k+1)≤n≤1
≤
x(n)=≤x(n) 1<n<L
(1)
≤
≤x(L) L≤n≤(L+k)
心电测试和分析法是对心脏功能临床表现的 了解、心血管疾病的诊断和各种疗效评价的重要手 段。 体表的心电信号有强随机性的背景噪音,这种 噪音是非线性非平稳的微弱信号[1]。 在采集流程中,
心电信号常被其他高频、掺杂着许多噪声的肌电信 号所干扰,如白噪声的叠加。 对于正确参数的测量, 波形识别和疾病诊断必须用电力线干扰,肌电干扰, 基线漂移,运动伪影及背景干扰来抑制噪声信号;同
创意与实践
成了空间。 所谓的小波存在一种满足耐受性条件,
并具有特殊性能的功能,这是对小波基函数的命名。
此外,小波变换是选择一个合适的基本小波并在基
础小波上通过平移和柔性形成一系列的小波。 然后
算法通过平移和柔性将预处理信号投射形成信号空
间。平移、放大和缩小是小波变换的特征。因此,可分
析在不同频率范围和时间(空间)信号的位置。
属于低频的噪声是由基线漂移和运动伪差造 成的,其中基线漂移频率通常低于 1 Hz 且伴随有缓 变态势, 这可被看作是发展中的信号类别走向;而 并非由运动伪影引起的基线突变,也可被看做是发 展中信号的趋势。 1.1 小波变换
小波变化与平移的基本小波形成一系列小波, 拉伸后,选择恰当的基本小波或小波基。 预分析的 信号将被投射到信号小波,通过平移和比例变换构
对于每个 n,1≤n≤L,使用 x(1)(n)的符号,2k+1
实数如下:x(n-k),x(n-k+1),…x(n),…,x(n+k-1),
x(n+k)。 中间的数字由小到大重新排列,称作 x={x(1)
(1),x(1)(2),…x(1)(L)} 是符号 X 窗宽 2k+1 中 值 滤
波器;x(1)也可进行窗宽 2k+1 中值滤波,结果记做 x(2),
x(p)={x(p)(1),x(p)(2),…,x(p)(L)} 在与2k+1 及 X 的 P
自动化与仪表 2012(12)
47
创意与实践
次窗宽后,中值滤波大体上可变为结果。 在心电图中,QRS 波,T 波和 P 波的频率和振幅
相对于信号,其值是比较高的,且大体上绘制这些 波于心电图特征提取中。 因此在滤波器的基线漂 移,使用中值滤波的信号(QRS 波,T 波和 P 波)去除 了更高的值,且仅留下信号中基线漂移的一部分。 1.3 仿真分析