一种基于Stein无偏风险估计的复合去噪算法

针对统计非局部均值滤波损坏图像的细节与鲁棒性双边带滤波去噪不充分的缺点,提出了一种基于统计非局部均值滤波与鲁棒性双边带滤波相结合的复合滤波算法。该复合滤波算法通过统计非局部均值滤波与鲁棒性双边带滤波线性组合,利用Stein无偏风险估计对复合算法中的参数进行估计。实验中,从主观与客观方面进行对比分析,证明所提出的复合算法体现了非局部均值滤波与双边带滤波的优点,能有效地去除噪声并更好地保留图像的细节信息,峰值信噪比提高1-2 d B。

基于MATLAB的双音多频信号识别

本文采用FFT和戈泽尔算法对计算机模拟产生双音多频信号进行检测;并基于短时能量和过零率,分割一串语音信号;考虑到录制信号含有噪声,提出将双声道合并成单声道,进而增强了语音,同时,设计出高低群双边带带通滤波器,得到了就很好的检测效果,使得两种算法也更好的适应于含噪信号的检测。

多模图像交叉双域滤波算法

目的为解决目前多模图像时域联合滤波算法对图像细节信息保持较差的问题,提出一种多模图像交叉双域滤波算法。方法在时域中使用交叉双边带滤波,通过多模图像边界上的信息互补保持边缘信息,然后对图像残量使用小波收缩算法恢复细节信息并叠加到时域滤波结果中。在此基础上构造时域和频域交替迭代并通过逐步递减缩小滤波核的范围获得最终滤波结果。结果通过对多模医学图像和自然多模图像进行测试,相比目前联合滤波算法和单模双域算法,本文算法在峰值信噪比(PSNR)和视觉上都有较明显提高。结论算法能够有效利用多模图像之间的互补信息,同时通过迭代有效抑制振铃负效应,将时域滤波及频率滤波的优势进行结合,使得滤波结果在保持高对比边缘的同时对图像细节也进行了较好的保留。并且该算法适用于所有含噪多模图像。