基于小波子带系数能量的优化权值降噪

针对小波阈值降噪中阈值函数选取的关键问题,为解决常规阈值函数存在的不连续性以及估计得到的小波系数存在较大偏差的问题,提出一种在整个小波域都连续的自适应阈值函数。该阈值函数充分考虑了各尺度不同方向子带内小波系数的特征,将不同尺度多个方向的子带系数的能量作为该阈值函数的初始权重因子,采用区间进退法和黄金分割法迭代求解其优化的权值,自适应提高估计的小波系数与分解的小波系数的逼近程度。实验结果表明,该方法在去除噪声的同时保留了图像的边缘和细节信息,在不同的噪声标准差下取得了较高的峰值信噪比(PSNR)。

改进的小波阈值法在测井曲线去噪中的应用

介绍了基于小波阈值法的测井曲线滤波原理,分析了现有小波阈值函数和阈值特点,提出了一种改进的小波阈值去噪法.通过Heavisine信号的仿真实验以及测井曲线实例表明,改进的小波阈值法在有效滤除测井信号中的噪声的同时又可以保留曲线的细节信息,在测井曲线去噪处理中得到很好的应用.

改进的小波图像阀值去噪方法

阐述了基于小波变换的多分辨分析阀值去噪理论及其算法实现,提出了一种阀值估计的改进方法,该方法较传统阀值去噪方法能更准确的估计阀值,从而改善去噪效果,实现了阀值估计方法用于传统小波阀值去噪,仿真结果表明,该方法比传统的阀值去噪方法无论在峰值信噪比还是主观视觉效果上都有明显的改善。

基于细节信息保护的SAR图像压缩

富含细节、边缘及纹理的SAR图像中重要信息大量集中于高、中频。基于小波变换的压缩方法往往视信号的高、中频部分为不重要信息,造成细节失真。我们使用更为精细的时频分析法即小波包(WP)分析,对信号的高频部分也作进一步分解以保存有用的高、中频信息。同时利用小波包分解系数的带内相关性将其分为大小及重要性不同的子块,进而对各子块实行不同精度的量化编码。在WP变换前先对原图像作“区域分割”以得到背景和目标物的粗略分布,从而针对不同的图像区域进行不同程度的压缩。实验结果表明,这种方法能较好地适应SAR图像的能量分布特点,获得较高的PSNR和重建图像质量。

一种基于小波变换和非线性分段函数的DSA图像增强算法

DSA是一种重要的医学诊断和介入治疗的技术,DSA图像质量对于医生确定病情具有重要意义。现提出了一种新的DSA图像增强算法来提高DSA图像的质量,即对图像进行前期去噪,后期增强的方法。在前期采用小波半软阈值函数去噪,提高图像的信噪比;在后期的增强处理中采用分段幂函数变换图像增强算法,从而实现在去除噪声的基础上对图像感兴趣区域进行有效增强,使处理后的DSA图像细节更清晰,便于医生根据图像进行分析诊断。