一种基于新型小波包阈值的图像去噪方法

提出了一种基于小波包理论去除图像噪声的方法,用小波包把图像分解为高频分量和低频分量,根据高频分量估计噪声的标准差,并利用该标准差以及Birge-Massart惩罚函数计算阈值.鉴于传统软硬阈值的缺陷,采用一种新型阈值量化方法,用三次多项式在硬阈值的基础上插值,使新的阈值函数保持了连续性和可导性.通过这种方法既消除了图像的振铃现象,又保留了细节成分.实验表明:与传统方法相比,新方法使图像视觉效果和峰值信噪比均获得提高.

无线网络光纤通信信号中清除干扰噪声仿真

对无线网络光纤通信信号中干扰噪声进行清除,能够有效提高光纤通信过程稳定性。对光纤通信信号的噪声进行清除,需要引入自适应阈值算法,重构光纤通信原始信号,完成通信信号干扰噪声的清除。传统方法采用的软阈值选取法,得到信号噪声的干扰频率,但忽略了对原始信号的重构,导致通信干扰清除效果不理想。提出基于新型阈值决策的光纤通信信号干扰噪声清除方法,在对无线网络中光纤通信信号含噪信号进行小波分解后的不同层系数中,对大于或者小于某一阈值的小波系数分别进行处理;重构无线网络中的光纤通信信号原始信号,实现平滑去噪。为了解决在光纤通信信号每一级尺度上都采用同一阈值的问题,引入自适应阈值算法重构光纤通信信号原始信号。实验结果证明,所提方法能够有效实现信噪分离,大大提高了信噪比,且保留了无线网络中光纤通信信号的细节特征。