一种小波阈值的图像去噪的新方法

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一种改进的小波阈值裂纹图像去噪法

一种改进的小波阈值裂纹图像去噪法夏欣;李海标;沈兰兰;秦泽熙【摘要】文中采用一种新的小波阈值法进行数字图像去噪.该方法是在原有小波算法之上进行改进,一方面改进阈值公式,寻求最优的阈值,获取更好的边缘保护,从而达到图像原始信息完整性;另一方面通过优化阈值函数获得改进的阈值方法,提高小波系数阈值判断的准确性,获得更好的去噪效果.实验结果表明,与通常的方法相比较,能更好的去除数字图像噪声、保护图像边缘,获得更好的峰值信噪比、边缘保持指数和更好的视觉效果,达到去噪要求.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2013(021)018【总页数】4页(P130-132,135)【关键词】小波变换;阈值法;小波去噪;阈值系数测试【作者】夏欣;李海标;沈兰兰;秦泽熙【作者单位】桂林电子科技大学广西桂林541004;桂林电子科技大学广西桂林541004;桂林电子科技大学广西桂林541004;桂林电子科技大学广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TP3-05随着大规模、超大规模集成芯片的制造，芯片的裂纹已逐渐成为最大的隐患。

然而芯片表面的边缘错综复杂，因此，迫切需要一个更有效的方式来获得更清晰的边缘图像，进行表面的裂纹检测。

图像噪声严重影响了图像质量，对图像处理非常不利，需要进行图像去噪。

直接对图像空间域进行分析是非常困难，但是通过将空间域转换成频率域后，就可以很好地克服空间域难处理的弱点，并得到一个更方便的解决问题的办法。

一般可以通过傅立叶变换，将时间信号转换成频率信号，并确定了信号在整个时间域上的频率特性。

但事实上，需要知道信号在某一时刻附近的频谱特性，傅立叶变换是无法做到的[1-2]。

基于以上原因，有必要使用一种前沿图像处理理论进行图像分析，这种理论就是小波阈值去噪理论。

它是将空间图像通过小波变换到频域图像后进行处理，从而将噪声和图像原始信息分离，以获得一种更接近理想图像去噪理论。

小波变换是因为傅立叶变换发展的局限性而诞生，二者有着很多本质上的相同之处。

一种基于改进阈值函数的小波图像去噪算法

变得模糊．波分析在时域和频域同时具有良好的局小部化特性，它特别适合于图像的去噪．９５年，ｏ使１９Ｄ－ｎｈｏｏＤＬ首次提出了小波阈值这个概念Ｌ，１由于此］
１，，，；一１２，２… Ｍ，Ｎ｝
收稿日期：００３６２１ —０ —１
基金项目：南省教育厅自然科学基金项目（Ｏ４Ｏ６２１２０ｌ４５Ｏ）河２Ｏ１４５Ｏ；０５Ｏ６Ｏ２作者简介：刘洲峰（９２男，南新乡人，授，士．１６一）河教博
软阈值比，函数不仅易计算，而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义．实验结果表明，方法可有效地去除白噪此该
声干扰，论在视觉效果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、阈值及改进的软硬阈值折中算无硬法，分体现出小波阈值去噪方法的优越性．充关键词：小波变换；图像去噪；阈值；阚值函数
小波系数，为噪声小波系数．Ｗ
以加性高斯噪声为前提，据噪声所占子带系数方差根的比例对阈值进行了改进，提出了一种新的阈值函并数，阈值函数高阶可导，现有软、阈值函数的推该是硬
广，而且通过调整参数，还可以克服硬阈值函数不连续

一种改进小波阈值的图像去噪算法

ＱＩＡＯＬｉｎｆｅｎｇＷＡＮＧＪｕｎ
（１．ＡｒｍｙＯｆｆｉｃｅｒＡｃａｄｅｍｙＯｆＰＬＡ，Ｈｅｆｅｉ２３００３１）（２．ＡｒｍｙＯｆｆｉｃｅｒＡｃａｄｅｍｙｏｆＰＬＡ，Ｈｅｆｅｉ２３００３１）
ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｗａｖｅｌｅｔ — ｂａｓｅｄｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｓａｈｏｔｐｏｉｎｔ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｉｍｐｒｏｖｅｄｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｄｅｎｏｉｓｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｔｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｓｏｆｔａｎｄｈａｒｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ．Ｒａｍｐｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｔｏｏ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｉｓｐｒｏ— ｃｅｓｓｅｄｂｙｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｄｅｎｏｉｓｉｎｇ，ｗｅｃａｎｈａｖｅｌｉｔｔｌｅｍｉｎｉｍｉｚｅｓｔｈｅｍｅａｎｓｑｕａｒｅｄｅｒｒｏｒａｎｄｍｏｒｅｓｉｇｎａｌ — ｔｏ — ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ，ａｎｄｔｈｅＧｉｂｂｓｅｆｆｅｃｔｃａｎｂｅｅｌｉｍｉｎａｔｅｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏ— ｒｉｔｈｍｓｕｓｉｎｇｓｏｆｔａｎｄｈａｒｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｓｍｏｒｅｓｉｍｐｌｅａｎｄｄｉｒｅｃｔ．ＫｅｙＷｏｒｄｓｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇ，ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ，ｅｍｕｌａｔｉｏｎＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＴＰ３０］．６

图像小波去噪方法

图像小波去噪去噪方法摘要：小波分析由于在时域、频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析的特点，成为信号分析的一个强有力的工具。

木文首先介绍了小波分析的基木理论知识，然后介绍邻域平均法、时域频域低通滤波法、中值滤波法以及自适应平滑滤波法四种传统去噪方法，针对传统去噪方法的不足之处，提出了用小波变换和小波包对图像信号进行去噪处理。

通过Matlab仿真，得到了这两种方法的去噪效果的优缺点。

结果表明，小波包去噪方法无论是在视觉效果还是信噪比都比小波变换更好。

关键词：小波变换、小波包、图像去噪Abstract : Wavelet analysis in time domain and frequency domain due to the excellent localized properties and multi-resolution analysis of the characteristics of the signal analysis，become a powerful tool．This paper introduces the basic theories of wavelet analysis，then introduces neighborhood averaging method and time domain frequency domain low-pass filtering method，median filtering method and adaptive smoothing filtering method four traditional de-noising method，and compare to conventional de-noising method deficiency，put forward by wavelet transform and wavelet packet to deal with the noise of image signal．Through the simulation of Matlab，the advantages and disadvantages of the two methods could be demonstrated．Results show that the denoising method of wavelet packets in visual effect or signal-to-noise ratio is better than the wavelet transform．Keywords: Wavelet transform; Wavelet packet; Image de-nosing1 引言图像消噪是一种研究颇多的图像预处理技术，根据实际信号(图像是二维信号)和噪声的不同特点，人们提出了各式各样的去噪方法，其中最为直观的方法是根据噪声能景一般集中于高频，而信号频谱则分布于一个有限区间的这一特点，采用低通滤波的方法来进行去噪，例如滑动平均窗滤波、Wiener:线性滤波、中值滤波等。

毕业设计(论文)-基于小波图像去噪的方法研究[管理资料]

毕业论文基于小波变换的图像去噪方法的研究学生姓名：学号：学系专指导教师：2011年 5 月基于小波变换的图像去噪方法的研究摘要图像是人类传递信息的主要媒介。

然而,图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。

寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。

小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。

它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。

随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。

本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的研究分析,首先详细介绍了几种经典的小波变换去噪方法。

对于小波变换模极大值去噪法,详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法;对小波变换阈值去噪方法的原理和几个关键问题进行了详细讨论。

最后对这些方法进行了分析比较,讨论了它们各自的优缺点和适用条件,并给出了仿真实验结果。

在众多基于小波变换的图像去噪方法中,运用最多的是小波阈值萎缩去噪法。

传统的硬阈值函数和软阈值函数去噪方法在实际中得到了广泛的应用,而且取得了较好的效果。

但是硬阈值函数的不连续性导致重构信号容易出现伪吉布斯现象;而软阈值函数虽然整体连续性好,但估计值与实际值之间总存在恒定的偏差,具有一定的局限性。

鉴于此,本文提出了一种基于小波多分辨率分析和最小均方误差准则的自适应阈值去噪算法。

该方法利用小波阈值去噪基本原理,在基于最小均方误差算法LMS和Stein无偏估计的前提下,引出了一个具有多阶连续导数的阈值函数,利用其对阈值进行迭代运算,得到最优阈值,从而得到更好的图像去噪效果。

一种阈值改进的邻域小波系数法图像去噪

一种阈值改进的邻域小波系数法图像去噪武海洋;王慧;裴宝全【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)027【摘要】图像去噪是图像处理领域的一个经典话题,也是一个难点问题.基于邻域小波系数收缩的NeighShrink法比经典的Visu-Shrink法去噪效果要好,但是NeighShrink法在所有的分解层使用次优的通用阈值,致使去噪效果不甚理想,在分析小渡系数变化规律的基础上,针对NeighShrink法的不足,提出了一种阈值改进的新方法,该方法具有较好的阈值自适应性.实验表明,该方法正确有效,去噪后的视觉效果得到改善,在客观指标PSNR和MSE上均优于NeighShrink法和经典的VisuShrink法.%Image de-noising is a classical topic and a difficulty in image processing.A method based on the shrinkage of neighboring wavelet coefficients called NeighShrink shows more effective results than VisuShrink, but its disadvantage is to use a suboptimal universal threshold for all sub-bands.In this paper, a new method is presented for threshold selection based on the analysis of variation of wavelet coefficients and NeighShrink.The new threshold is scale adaptive and final experiments prove the availability of the new method, show that it improves the visual effect and outbalanced VisuShrink and NeighShrink on indices PSNR and MSE.【总页数】4页(P203-205,220)【作者】武海洋;王慧;裴宝全【作者单位】信息工程大学测绘学院,郑州450052;中国人民解放军68011部队;信息工程大学测绘学院,郑州450052;中国人民解放军68011部队【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.一种改进阈值的邻域小波系数图像去噪方法 [J], 吴成茂;胡伟;王辉2.一种基于小波阈值改进的图像去噪方法 [J], 张磊;邱书波;李萍3.一种改进阈值的邻域小波系数图像去噪方法 [J], 吴成茂;胡伟;王辉;4.一种改进小波阈值函数的图像去噪方法研究 [J], 周峡; 徐善顶5.一种基于小波分析的改进阈值图像去噪方法 [J], 唐普英;耿浩然;郝豫鲁;李薿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

小波变换小波阈值去噪

小波变换小波阈值去噪
小波变换是一种常用的信号处理方法，可以将信号分解成不同频率的小波分量，并对每个分量进行分析和处理。

小波阈值去噪则是一种基于小波变换的信号去噪方法，它利用小波分解将信号分解成不同频率的小波分量，然后根据小波系数的大小进行阈值处理，将较小的小波系数置零，从而达到去除噪声的目的。

小波阈值去噪方法的步骤主要包括信号分解、阈值处理和信号重构三个过程。

首先，将待处理的信号进行小波分解，得到各个频率的小波系数。

然后，根据所选的阈值方法，确定阈值大小，对小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置零。

最后，将处理后的小波系数进行逆变换，即可得到去噪后的信号。

常用的小波阈值去噪方法包括硬阈值和软阈值。

硬阈值将小于阈值的系数直接置零，而软阈值则采用更加平滑的方式将系数逐渐减小到零。

两种方法各有优缺点，具体选择应根据实际情况和需求进行。

小波阈值去噪方法在信号处理、图像处理、音频处理等领域得到了广泛应用，其优点包括去噪效果好、处理速度快、对信号特征的保留能力强等。

但是，在实际应用中也存在一些问题，如阈值的确定、小波基函数的选择等，需要认真考虑和处理。

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一种改进的小波阈值去噪方法

一种改进的小波阈值去噪方法韩子扬;杜利明;王鑫;陈楠【摘要】On the basis of the original wavelet thresholddenoising(WTD)method,an improved image denoising method (FastICA⁃MPSO⁃WTD) is proposed. The method combines the fast independent component analysis (FastICA) with wavelet threshold denoising(WTD)for image denoising. In order to make the effect of wavelet threshold denoising better,the modified particle swarmoptimization(MPSO)is used to optimize the parameter of wavelet threshold. To demonstrate the effectiveness of the proposed method,a test image was selected to conduct the denoising contrast experiment,in which the peak signal⁃to⁃noise ratio (PSNR) was used to evaluate the denoising effect. The experimental results show that the improved method (FastICA⁃MPSO⁃WTD)can improve the denoising effect effectively.%在原有的小波阈值去噪方法的基础上，提出了一种改进的图像去噪方法FastICA⁃MPSO⁃WTD。

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一种小波阈值的图像去噪的新方法
姚芬妮;陈朝康;焦书清
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2008(000)024
【摘要】基于小波变换的图像去噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行去噪前,
先对图像进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大;然后对
图像采取局部阈值去噪法进行去噪;最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进
行适当的缩小并将其重构.

【总页数】1页(P378)
【作者】姚芬妮;陈朝康;焦书清
【作者单位】西安科技大学理学院,陕西,西安,710054;西安武警指挥学院,陕西,西
安,710038

【正文语种】中文
【中图分类】O1
【相关文献】
1.一种基于小波阈值改进的图像去噪方法2.一种基于小波阈值改进的图像去噪方法
3.基于噪声方差估计的小波阈值图像去噪新方法4.一种改进小波阈值函数的图像去
噪方法研究5.一种小波阈值函数构建的图像去噪算法研究

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