基于Curvelet变换的软硬阈值折衷图像去噪

与小波变换相比,Curvelet变换更好地表达图像的边缘和细节,因此更适合多尺度图像去噪。针对软阈值和硬阈值去噪方法存在的不足,提出了基于Curvelet变换域的软硬阈值折衷去噪法,并采用不同的阈值自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化。实验结果表明该方法对图像中的边缘、弱的直线和曲线特征有更好的恢复。去噪后图像PSNR值更高,视觉效果更好。

改进的软硬阈值法及其在地震数据降噪中的研究

采集的野外地震数据伴随有随机噪声干扰,需要将其消除。软硬阈值法能够压制地震数据的噪声信号,但是降噪效果并不理想。因此,提出了一种改进的软硬阈值算法用于地震数据降噪。首先利用软硬阈值法原理构建了一种新的阈值降噪法,并对新算法相关特性进行了研究,通过仿真实验确定了新阈值算法的小波基为sym 3,利用均方差和信噪比对新阈值降噪法的降噪效果进行了评价。最后,将新阈值降噪法用于实际地震数据降噪,结果发现新阈值降噪法能够去除地震数据中的随机噪声,降噪效果较软硬阈值法更理想。

基于曲波域的软硬阈值折中地震信号去噪

噪声衰减是地震资料处理中的关键步骤之一。根据曲波变换对于光滑且二阶连续可微函数所具有的最优逼近性能,给出了曲波域随机噪声衰减的软硬阈值折中方法。基于模型讨论了有效信号和随机噪声在曲波域不同方向上的分布差异;最后,将该方法应用于实际地震资料处理。结果表明,本文方法不仅有效地压制了地震资料中的随机噪声,提高了地震资料的信噪比,而且较好地保留了地震数据中的有效信号。

焊缝成形测量小波软硬阈值折衷去噪法

利用线激光视觉传感器对焊缝成形进行测量,焊缝图像往往存在噪声.针对传统小波阈值去噪算法中硬阈值函数和软阈值函数的不足,研究焊缝图像软硬阈值折衷去噪算法.利用db4小波基函数对激光条纹中心进行3层小波分解,对分解后的细节系数分别采用传统小波阈值函数和软硬阈值折衷法进行去噪,采用信噪比和均方根误差评价几种方法的去噪效果.结果表明,软硬阈值折衷法的去噪效果优于传统小波阈值去噪法,能有效提高焊缝外形尺寸的测量精度及可靠性.

改进小波软硬折衷法在水下图像去噪中的应用

由于水在水中传播所形成的散射效应和图像传感器的成像特性会造成水下图像含有较多的噪声。因此图像去噪是处理水下图像的重要步骤。经分析,水下图像的噪声是来自图像传感器所产生的高斯噪声。为了消除水下图像噪声和增强图像细节,提出了改进小波软硬折衷算法。引入收缩因子对Donoho阈值进行改进,使小波阈值更加符合水下图像去噪的需要。之后,综合软阈值函数和硬阈值函数的特性,对软硬阈值折衷函数进行了改进,使软硬折衷函数拥有更好的数学特性。同时,该函数结构简单,计算量小,非常适合水下图像去噪对处理速度的要求。最后通过对比其他算法的均方误差、峰值信噪比和信息熵,这些数据显示该改进算法能有效地消除噪声,增强细节。

一种NLF-对数小波阈值的脉冲干扰降噪方法

在脉冲噪声背景下,传统信号降噪方法性能退化,无法去除强脉冲噪声,而且会出现计算复杂度增加的问题.本文提出一种基于非线性滤波(Nonlinear Filtering, NLF)和小波阈值去噪的联合算法,该方法利用非线性滤波算法抑制强脉冲噪声点干扰,通过改进的对数小波阈值函数去噪方法进行全局处理,快速而且高质量的完成对信号降噪.实验结果表明,本文所提算法对脉冲噪声背景下的多种信号类型都具有可行性,能够获得更高的峰值信噪比,具有很好的降噪效果.

基于中和硬阈值法与稀疏表示的图像去噪算法研究

众所周知,在获取图像的过程中,由于外界和内在的种种不利因素的影响不可避免地会出现图像质量降低的现象。而去除或减轻上述过程中产生的的噪声称为图像去噪。本文采用稀疏表示的方式对给定加入高斯噪声的图像进行去噪,对经典的小波变换(DWT)方法进行改进,得到中和软硬阈值法的方法。采用中和硬阈值法和软阈值法、硬阈值法对图像去噪进行实验,并将实验数据进行了对比,发现中和软硬阈值去噪效果相对较好。

一种改进的小波阈值去噪算法及其仿真分析

针对小波阈值去噪方法中传统软硬阈值法各自存在的缺点,提出了开方法阈值去噪法。该方法对阈值的处理采用开方逼近的思路,使其曲线能很快逼近硬阈值方法曲线,并具有较好的连续性,克服了硬阈值法不连续和软阈值法有恒定偏差的缺点。通过仿真试验将开方法与其他三种方法的去噪效果进行了对比。结果证明,新方法兼顾了软硬阈值法的优点,去噪效果更好,信噪比更高。

基于小波阈值法去噪的建筑物变形监测数据处理

基于小波阈值法具有非常明显的渐进近似最优性质,可以在均方差意义下取得最优的去噪效果,利用小波阈值法去噪的技术,对一组建筑物变形监测数据进行去噪处理。实验结果表明,小波阈值去噪合理有效,能够敏感识别观测噪声和有用信息,不需要待检测信号的先验知识,特别适合于建筑物变形监测数据处理。

动态变形信号小波阈值降噪模型研究

由于小波分析具有时频多分辨功能,小波去噪方法能在降噪的同时,更有效地保留有用信号。讨论小波阈值去噪中软阈值和硬阈值方法,然后针对硬阈值法不连续和软阈值法有偏差的缺点,研究一种有效的GPS动态变形监测数据的小波阈值降噪模型,并进行降噪实验,取得令人满意的结果。

基于小波变换的阈值语音信号去噪

介绍了小波变换在语音去噪方面的应用概况。详细阐述了阈值法中的软阈值和硬阈值方法及它们的不足之处,并针对其缺点提出了软硬阈值折衷法去噪算法。最后,通过实验证明了该算法的优越性。

基于小波阈值去噪算法的研究

分析研究了小波闽值去噪的特点，在软硬阈值折中法的基础上提出了一种改进的闽值函数，该阈值函数不仅易于计算，而且具有优秀的数学特性和清晰的物理意义。仿真结果表明，该方法无论在主观视觉效果上还是在客观评价指标上均明显优于常用的软阈值、硬闽值及软硬闽值折中法，图像质量得到明显提高，体现了该方法的有效性和优越性。

LS-SVM与小波指数阈值结合的振动信号降噪

为了能够更好的保持液压泵轴承振动信号的峰形,解决软阈值函数存在的恒定偏差和硬阈值函数存在间断点的问题,引进了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)与小波指数阈值结合的振动信号降噪方法。首先对液压泵的机械轴承振动信号进行小波阈值分解,进而采用LS-SVM方法将小波系数分为与噪声相关的及与噪声无关的小波系数,采用小波指数阈值函数将与噪声相关的小波系数滤除,将处理后的信号重组,提取微弱的振动信号特征。不仅实现了振动信号的降噪,也利于轴承的故障诊断。

一种改进的小波阈值去噪方法

数字图像在获取、传输及存储的过程中不可避免地会受到各种噪声的污染,这不仅影响图像的视觉效果,还会给对图像的进一步处理和分析带来不利影响。因此,对图像进行去噪处理就显得尤为重要。针对小波软、硬阈值去噪方法的缺点,提出一种改进的小波阈值去噪方法,该方法的去噪效果要优于软硬、阈值去噪方法和其他一些改进算法。

小波变换的数据预处理在软测量建模中的应用

数据驱动的软测量建模的基础是大量可靠而准确的工业现场数据,因此数据预处理是软测量建模的重要任务。提出将小波系数软硬阈值折中方法应用于去除噪声干扰所产生的随机误差,即通过增加一个权值的应用,以综合软阈值和硬阈值两种方法的优点。仿真实验和工业实例应用证明了该方法的可行性和有效性。

基于小波变换的自适应阈值图像去噪技术研究

主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。

改进的小波阈值法及其在地震数据降噪处理中的应用

野外地震数据受到各种随机因素干扰,需要对随机噪声进行去除。小波分析中的软、硬阈值法是有效的地震数据降噪方法,但由于算法本身特性使得降噪具有一定的缺陷。因此,文中提出了一种改进的小波阈值降噪算法。首先构建了改进的阈值方法模型并对其功能进行了研究,确定了sym3为改进的阈值算法的最佳小波基以及最佳小波分解的层数为3层。利用仿真实验证明了改进的阈值方法降噪能力具有有效性,并通过均方差(RMSE)和信噪比(SNR)对新算法降噪效果进行了评价。最后,将本文提出的算法应用于实际地震数据降噪处理,结果发现改进的阈值法能够有效地去除地震数据中的各类随机噪声,通过与软、硬阈值法降噪效果进行对比研究,结果得出改进的阈值方法降噪效果更理想。

CEEMDAN-小波阈值联合去噪效果的研究--基于黄金收盘价数据的实证检验

为解决金融时间序列的异方差性以及高频数据内部存在噪声的问题,研究将基于CEEMDAN-小波阈值去噪的ARIMA-GARCH模型运用在上海黄金交易所的Au(T+D)股票收盘价的预测上。结果表明,对黄金收盘价序列进行混合去噪后使用ARIMA-GARCH模型预测,提高了预测精度,并且较其他模型表现出优良的性质,结果较为准确,预测效果更好,模型可靠程度更强。

基于连续小波阈值去噪算法的目标检测研究

对含噪图像的去噪处理是目标检测任务中的一个经常性工作,由于传统软/硬阈值去噪算法其估计小波系数在所设定的阈值处存在不连续和不可导的缺陷,常常导致重构图像的质量达不到目标检测的要求。对传统软/硬阈值去噪算法存在的问题进行详细的分析,并据此重新构造一个在所设定的阈值处具有连续可导的阈值函数,同时还给出相应的算法步骤。仿真实验表明,运用所提出的算法能够很好去除含噪图像中的噪声,较之传统软/硬阈值算法效果更加明显,其处理后的图像能很好地满足更进一步的目标检测任务的要求。

一种新的小波阈值去噪算法在工程中的应用

针对现有一些小波阈值去噪方法存在的不足,提出了一种新的阈值去噪算法。与传统的软、硬阈值以及已有的阈值去噪算法相比,新算法克服了估计小波系数和含噪信号的系数之间存在偏差的问题,具有较好的调节性和连续性。通过仿真实验表明,用新的阈值函数可以提高去噪质量,降低噪声干扰。