一种新的形态中值小波图像去噪方法

图像去噪是图像预处理中一项重要环节.针对线性小波分析在图像去噪中会丢失一些细节信息这一缺点,利用数学形态学算子的非线性特征,构建了一种非线性的可用于灰度图像处理的形态中值小波,并应用于图像去噪.对比实验结果表明,该方法比线性小波去噪方法具有更好的去噪性能,图像细节信息损失更小.     

一种新的基于小波域的灰度水印嵌入算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注.为保证水印的鲁棒性,利用人类的视觉特性,提出一种基于离散小波变换的数字水印技术,并给出了攻击分析.分析中,采用灰度图像作为数字水印,使其具有二维信号可视化的优点.实验表明,该算法能够经受住噪声、高斯滤波、压缩、直方图均衡化、增加对比度等的处理,具有较强的鲁棒性,是一种行之有效的水印嵌入方法.     

一种应用于证件防伪的小波域水印算法

根据数字水印的基本原理,从证件防伪的角度出发,将伪随机序列嵌入到证件持有人的照片中,并可以通过检测判定水印的存在与否,进而鉴别证件的真伪,在水印检测时不必使用原始图像作比对,实现了盲检测.该算法具有良好的隐蔽性和稳健性,人们从表面上无法感知水印的存在,更不可能伪造,从而提高了证件的防伪能力.     

一种新的Gabor小波支持向量机人脸识别算法

提出了一种新的基于Gabor小波特征重组的支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新特征矩阵,分别利用PCA方法降维去噪,最后构造40个支持向量机分类器并采用选票决策机制决定识别结果。实验结果表明,该方法不仅拓宽了主元分析法中累积方差贡献率可选范围,并在一定程度上解决了核参数选择难的问题,同时取得了理想识别效果。     

一种改进的小波域LFM雷达信号参数估计算法

提出了基于重排小波-Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。     

基于Canny算子的小波域维纳滤波去噪方法

本文给出了一种利用Canny算子的小波域局部维纳滤波的图像去噪方法。先用二维小波对图像进行分解,在第一重维纳滤波时使用椭圆形方向窗估计信号的方差。在第二重维纳滤波时,使用Canny算子把图像分成边缘区域和非边缘区域,然后结合圆形窗估计信号的方差,再利用局部维纳滤波进行去噪。实验结果表明了本文方法的有效性。     

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。     

基于自适应小波阈值的SAR图像去噪算法

针对传统阈值去噪方法处理合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像存在的失真,边缘模糊等问题,提出了一种自适应小波阈值算法。首先对经过对数变换后的SAR图像进行小波变换。然后利用自适应小波阈值对变换后的SAR图像高频部分进行去噪处理,去噪后再对其进行小波逆变换处理。最后再进行一次指数变换,达到去噪的目的。实验结果表明,该算法能够得到较好的去噪效果,并且还有效地解决了传统算法所带来的不足。     

一种新的小波收缩统一阈值函数

提出一种新的小波收缩统一阈值函数,并证明了新阈值函数具有收敛性,通过调节可变参数的取值可以改变新阈值函数的趋向,为图像阈值去噪的自适应处理提供了可能.此外,给出了新阈值函数的期望、方差与风险的关系式.仿真结果表明新阈值函数不仅能有效去除噪声,而且比两种经典的阈值函数有更高的灵活性,可以获得更高的信噪比和更好的视觉效果.     

一种新的进化规划算法

参考高斯变异算子和柯西变异算子,提出了基于学生概率分布变异的进化规划算法。学生概率分布能够衔接高斯分布和柯西分布,其性能通过改变参数n来获得。通过仿真得到了学生概率分布变异的规律。仿真表明,基于学生概率分布变异的进化算法具有较好的性能。     

一种基于SSNF的新型阈值滤波去噪算法

介绍了一种空间选择性的噪声滤波(SSNF)方法,并在此工作之上提出了一种新的自适应于小波变换尺度的阈值函数,从而对经SSNF滤波之后的小波系数进行了进一步的阈值处理,以去除残留在系数中的噪声部分。仿真试验和理论分析表明,相比其它传统的去噪方法,该方法的优点在于:所得到的小波系数不仅连续性好,而且更加接近于未加噪信号的小波系数,阈值函数具有很大的灵活性和自适应性,并适用于一些掺杂非白噪声的场合。     

基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2~5 dB。     

基于卡尔曼滤波器的小波变换域宽带扩展函数估计方法

研究了一种小波变换域的宽带扩展函数估计方法.该方法通过将卡尔曼滤波器理论融入到估计器相关器中,时宽带探测信号的时间延迟一时间尺度测量系统的运动属性进行估计.仿真结果表明,这种成像方法相对于传统的匹配滤波器方法和小波检测器方法而言,在目标的相干重构时能够获得更好的处理效果.     

平稳小波去噪算法中的参数选择

为研究平稳小波变换去噪算法在工程应用时如何选择小波基、小波系数处理方法和阈值计算方法的参数以取得最优去噪效果,通过仿真实验,对比不同小波基、不同小波系数处理方法及不同阈值计算方法对平稳小波变换去噪算法去噪效果的影响,对算法的参数选择问题进行研究。实验结果表明：相比其他滤波器组,大部分情况下Daubechies 小波基对应的滤波器组去噪效果更好;信号信噪比较低时选用软阈值法,信噪比较高时选用硬阈值法;使用阈值法处理小波系数,信号信噪比不高的情况下应采取固定阈值法来确定阈值,信号信噪比较高时应采取无偏风险估计法。     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

基于小波变换模极大值恢复的信号消噪方法

大多数的信号常具有某种奇异性 ,并携带有随机噪声 .首先回顾了信号奇异性与小波变换模极大值之间的关系 ,然后利用信号与噪声的Lipschitz指数的符号不同 ,在S .Mallat等人工作的基础上 ,给出了从信号中去除噪声的具体算法     

一种新的交互式图像分割算法

随机游走算法(Random Walk)是近来提出的一种基于图论的交互式分割算法,针对Random Walk算法计算耗时长的缺点,提出一种新的改进型算法.首先,该方法增加了分水岭算法(Watershed)作为预分割,有效地减少了后续分割算法的计算量.其次,根据分水岭预分割后的区域,重新构造连接域图,并采用K均值算法将预分...     

一种新的超分辨率图像重建算法

首先将低分辨率及相应高分辨率图像进行非下采样Contourlet变换得到细节图像对,然后通过多任务学习估计细节图像之间的映射参数对低分辨率图像进行重建.实验结果表明,该方法能够取得比传统线性插值、双三次方法更好的效果.     

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。     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.