声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

基于自适应阈值的提升小波包漏磁信号去噪研究

为了更好地实现对原始漏磁信号噪声的抑制,针对硬阈值函数和软阈值函数中存在的问题,提出一种自适应阈值选择方法,研究了基于该方法的提升小波包降噪算法。采用小波包和提升小波包,分别在硬阈值、软阈值和自适应阈值处理函数下,对含噪信号进行降噪效果的分析和比较,并给出了漏磁信号在自适应提升小波包算法下的降噪效果。仿真结果表明：该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,在保留原始漏磁信号有效成分的同时,能更好地去除噪声。     

基于EMD的改进小波阈值降噪法在超声信号处理中的应用

针对超声检测回波信号中的大量噪声,分析了超声检测回波信号的特性,考虑经验模式分解（EMD）和小波哗噪的优点,在改进阈值函数基础上提出一种基于EMD的小波阈值降噪方法．该方法利用EMD对超声信号进行分解,对高频分量用改进小波阈值函数方法进行处理,再结合低频分量重构得到降噪信号．仿真实验结果表明,该方法降噪效果优于小波软、硬阂值降噪,进一步提高了重建信号的信噪比,降低了其均方根误差,是一种可行的超声信号降噪方法．     

基于小波变换与数学形态学的红外图像分割方法

提出一种基于小波变换和形态学相结合的红外图像分割方法,该方法利用小波变换和形态学消除红外图像的混合噪声,抑制背景干扰和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,自适应确定阈值,提取目标;利用形态学水线区域分割法对图像进行分割,分离目标区域。实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂背景红外图像中的目标。     

新阈值算法在再制造发动机振动信号降噪中的应用

在运用小波分层阈值降噪方法对再制造发动机磨合振动信号进行降噪处理的过程中,结合现有方法,提出了一种新的分层阈值确定方法,通过仿真对比分析,证明了该方法的优越性,得出了适用于再制造发动机磨合振动信号降噪处理的方法.小波时频分析结果证明了该方法的有效性,为下一步磨合振动特征的提取奠定了基础.     

小波分析在图像消噪中的应用研究

对小波分析和小波包的基本理论进行了简单介绍,详细分析了基于小波和小波包对图像进行消噪的处理技术,并且利用MATLAB对两幅含噪图像分别进行了计算机仿真实验,最后结合理论分析和模拟结果讨论了阈值的选取方法。实验表明,图像消噪效果与阈值的选取密切相关。     

基于优化小波阈值的轴承振动信号降噪算法北大核心

滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。     

平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪

提出了一种基于平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪方法.对红外图像进行平稳小波变换后,对小波系数进行模糊阈值处理实现图像去噪.仿真结果表明,与正交小波模糊阈值、平稳小波统一硬阈值和维纳滤波去噪方法相比,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除红外图像噪声的同时,能够获得很好的边缘保持效果.     

小波变换在零件边缘检测中的应用

目前对机械零件的尺寸、口径等参数的测量大多采用接触测量,而利用零件图像的边缘信息进行非接触测量,则是一种新的更好的检测方式。用此方法可以对机械零件图像的边缘进行精确的检测,再根据相应的数学关系得到相关参数的值,不但可以提高零件检测的精度,还可以大大节省人力和物力。模拟边缘检测技术的具体过程,依次采用最佳阈值迭代算法、小波变换模极大值法、边缘连接局部处理法对零件图像边缘信息进行边缘检测和提取,并对检测过程进行了重点分述。最后,通过一个具体实验,验证了小波技术与其他技术结合使用所获得的良好效果,从而进一步显示了小波变换在边缘检测技术中应用的巨大潜力。     

基于小波变换和中值滤波的无人机图像去噪算法

在无人机航拍图像的实时传输过程中,有可能会同时受到脉冲和高斯混合噪声的污染,为后续图像的识别造成很大的困难.针对这种情况,提出了一种基于中值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法.仿真结果表明,该方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,而且可以很好地保留图像的细节信息,改善图像的视觉效果.     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。     

A Squared-Chebyshev wavelet thresholding based 1D signal compression

In this paper a square wavelet thresholding method is proposed and evaluated as compared to the other classical wavelet thresholding methods (like soft and hard). The main advantage of this work is to design and implement a new wavelet thresholding method and evaluate it against other classical wavelet thresholding methods and hence search for the optimal wavelet mother function among the wide families with a suitable level of decomposition and followed by a novel thresholding method among the existing methods. This optimized method will be used to shrink the wavelet coefficients and yield an adequate compressed pressure signal prior to transmit it. While a comparison evaluation analysis is established, A new proposed procedure is used to compress a synthetic signal and obtain the optimal results through minimization the signal memory size and its transmission bandwidth. There are different performance indices to establish the comparison and evaluation process for signal compression; but the most well-known measuring scores are: NMSE, ESNR, and PDR. The obtained results showed the dominant of the square wavelet thresholding method against other methods using different measuring scores and hence the conclusion by the way for adopting this proposed novel wavelet thresholding method for 1D signal compression in future researches.     

噪声图像压缩编码的小波变换方法

基于小波变换理论，研究小波变换域噪声图像的压缩编码方法，以实现在小波变换域同时达到对图像噪声的去除与图像压缩编码的目的，并且使两者均获得较好的效果。最后给出的实验结果证明了本文方法的有效性。     

基于图像复原和小波分析的图像压缩算法

本研究以小波理论为基础进行有损图像压缩,并在小波压缩图像中引入复原技术。通过应用图像复原到低频成分（该成分由解压过程中的熵解码得到）可以检索获得高频成分,这是在频域重建图像纹理的一个表达。通过将本文算法与传统的小波压缩算法进行试验比较,表明该方法优于传统算法。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

一种用于声目标识别的小波变换去噪方法

根据受噪声污染信号的小波变换系数中对信号有贡献的仅占其很小一部分的事实,提出了一种基于系数门限值去噪的方法。对不同信号的仿真结果表明该方法去噪效果明显,运算量小,适合用于对声目标识别系统的噪声去除。这对于改善声目标识别系统的抗噪性能是十分有意义的。     

基于复小波域Wiener滤波的图像去噪方法

针对基于张量积小波域W iener滤波方向性差,从而导致去噪后图像边缘信息保持欠佳的问题,对复数小波的方向性质进行了分析,采用基于具有强方向性的复数小波域的W iener滤波的方法去噪,去噪后图像峰值信噪比和视觉质量较二维张量积小波去噪都有明显改善。