Q-shift复小波的一种新型构造方法及其在图像去噪中的应用

为了提高复小波变换的效率,本文提出了一种设计Q-shift复小波滤波器的新方法。与目前采用多相位矩阵的晶格分解结构得到正交小波的方法不同的是,这里从更为一般的完全重构滤波器组出发寻求满足特定要求的正交小波。不但可以构造出系数更为简单、运算更加方便的小波,而且可以实现任意精度的复小波变换。该方法的可拓展性好,可以很方便的添加如高阶消失矩等限制并简化设计过程。以普遍采用的Q-shift10/10小波为例,利用本文构造的正交小波可将复小波变换中的乘法运算降低到原来的1/3,而加法基本相当,且小波的频率选择性质更好。将其用于图像去噪的实验表明,采用本文构造的小波可以显著提高处理速度并得到更高的峰值信噪比(PSNR)。

基于自适应Q-shift滤波的双树复小波变换

为提高对时变信号的分析处理能力,设计了一组同时满足抗混淆、完全重构和正交化的Q-shift滤波器。与传统Q-shift滤波器相比,其权系数可以根据输入信号特性进行自适应调整。将基于自适应Q-shift滤波的双树复小波变换用于对超声缺陷信号进行阈值降噪,实验结果表明,与Q-shift 10/10和DWT两种传统方法相比,去噪后信号的信噪比可以分别提高1.03 dB和1.97 dB。

激光主动成像图像噪声抑制方法

针对激光主动成像图像特点及实际应用需要,提出了一种基于同态滤波与双数复值小波变换级联的图像降噪算法。首先通过同态滤波将乘性散斑噪声变换为加性噪声;然后用基于改进Qshift滤波器的双树复值小波对含噪图像进行分解,通过Bayes自适应阈值法修正小波系数;最后再进行相应的逆变换得到去噪图像。该算法具有近似平移不变性、多方向选择性及精确重构性,采用信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)和运行时间作为算法去噪性能的评价标准进行实验。实验结果表明该算法能够有效抑制图像中的散斑噪声,计算效率高,且很好地保护了图像细节。