小波变换与中值滤波相结合图像去噪方法完整版实用资料Word文件下载.docx
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参考文献:
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9(9:
1532—1546.
(编辑姚向红
小波变换与中值滤波相结合图像去噪方法
作者:
唐世伟,林君,TANGShi-wei,LINJun
作者单位:
唐世伟,TANGShi-wei(大庆石油学院,计算机与信息技术学院,黑龙江,大庆,163318,林君,LINJun(大庆石油学院土木建筑工程学院黑龙江,大庆,163318
刊名:
哈尔滨工业大学学报
英文刊名:
JOURNALOFHARBININSTITUTEOFTECHNOLOGY
年,卷(期:
2021,40(8
被引用次数:
2次
参考文献(8条
1.XIEJC.ZHANGDL.XUWLOverviewonwaveletimagedenoising[期刊论文]-JournalofImageandGraphics2002(03
2.傅彩霞.杨光一种新的具有增强效果的小波域图像去噪方法[期刊论文]-中国图象图形学报2007(01
3.林椹渺.宋国乡.薛文图像的几种小波去噪方法的比较与改进[期刊论文]-西安电子科技大学学报(自然科学版2004(04
4.CHENGY.BUITDMultiwaveletsdenoisingusingneighboringcoefficients2003(07
5.张晓威.朱磊.刘军多小波图像去噪算法的研究[期刊论文]-哈尔滨工程大学学报2007(05
6.李建平小波理论与信号处理2001
7.徐朝伦基于子波变换和模糊数学的图像分割的研究[学位论文]1998
8.CHANGSG.BINY.VATYERELIMAdaptivewaveletthreshoklingforimagedenoisingandcompression
2000(09
相似文献(10条
1.期刊论文丁润涛.程凌宇应用新抽样栅格的两种小波变换图像去噪方法-天津大学学报2005,38(1
为提高小波变换图像去噪的质量,提出一种用于多分辨率45°
和135°
方向二维小波分解的新抽样栅格.在此基础上构造出两种新的小波变换图像去噪方法:
4方向小波去噪法和对角方向小波去噪法.这两种去噪方法均考虑了图像45°
方向和135°
方向的结构特征.实验结果表明,这两种方法在视觉效果和误差数据上均优于标准二维小波去噪法.
2.学位论文褚标小波理论在图像去噪与纹理分析中的应用研究2021
小波分析已成为瞬变信号处理的有力工具,在图像处理领域也得到了广泛应用。
在小波域图像去噪算法中,基于统计模型的去噪算法由于充分利用了已知的先验信息,取得较好的去噪效果,是近来小波去噪领域研究的热点。
本文着重研究小波系数的统计模型,并将其应用于图像去噪和纹理分析中,主要工作包括:
(1讨论了小波图像去噪的原理,介绍了小波图像去噪的三种方法:
基于信号奇异性检测理论的模极大值重构图像去噪、常用的小波阈值图像去噪和基于统计模型的贝叶斯图像去噪。
分析了小波阈值去噪中阈值的确定和阈值函数的选取情况。
重点讨论了小波域贝叶斯图像去噪的数学模型和方法,给出了在三种常用代价函数下图像小波系数的贝叶斯估计。
(2研究了小波系数边缘分布模型。
利用BKF函数拟合小波系数边缘分布,并给出用样本2阶和4阶累积量估计BKF函数形状参数和尺度参数的公式。
实例显示,BKF函数能够准确地描述小波系数边缘分布,很好地捕捉了小波系数“重尾”特性。
进而给出了基于小波域BKF模型的贝叶斯图像去噪算法,所提算法与传统图像去噪算法相比,在峰值信噪比和视觉上都取得较好效果。
(3研究了小波系数尺度间相关性模型。
小波阈隐马尔可夫树(hiddenMarkovtree,HMT模型通过隐状态间的马尔可夫链关系刻画小波系数尺度间的相关性,在图像去噪、分割和图像识别等领域获得成功应用。
讨论了小波域HMT模型的基本思想和方法,建立了复小波域HMT模型。
提出一种更加准确地反映小波系数尺度间相关性的模型-双变量BKF模型,详细给出了双变量BKF联合密度函数的推导过程以及参数确定。
(4讨论了双树复小波变换的构造原理和性质,双树复小波变换不但继承了传统小波变换的优点,而且还具有近似平移不变性、多方向性、有限的冗余和高效的计算。
基于双树复小波域的图像去噪能够消除传统小波变换因缺乏平移不变性而产生的伪Gibbs现象。
提出双树复小波域HMT模型图像去噪算法和双树复小波域双变量BKF模型图像去噪算法,并对它们的去噪性能进行分析比较,实验显示,基于双变量BKF模型的图像去噪算法有更好的去噪性能,从而也说明了建立准确模型对图像去噪具有重要作用。
(5提出一种双树复小波域纹理分类算法。
双树复小波变换的平移不变性及多方向性使其更加适合描述纹理特征,该算法利用双树复小波域各小波子带的BKF密度分布来描述纹理特征,对Brodatz纹理图像库中的部分纹理进行了分类实验,取得了很好的分类效果。
3.期刊论文Q-shift复小波的一种新型构造方法及其在图像去噪中的应用-信号处理2005,21(5
为了提高复小波变换的效率,本文提出了一种设计Q-shift复小波滤波器的新方法.与目前采用多相位矩阵的晶格分解结构得到正交小波的方法不同的是,这里从更为一般的完全重构滤波器组出发寻求满足特定要求的正交小波.不但可以构造出系数更为简单、运算更加方便的小波,而且可以实现任意精度的复小波变换.该方法的可拓展性好,可以很方便的添加如高阶消失矩等限制并简化设计过程.以普遍采用的Q-shift10/10小波为例,利用本文构造的正交小波可将复小波变换中的乘法运算降低到原来的1/3,而加法基本相当,且小波的频率选择性质更好.将其用于图像去噪的实验表明,采用本文构造的小波可以显著提高处理速度并得到更高的峰值信噪比(PSNR.
4.期刊论文周鹏.宋宇.孟晋.张志芳.ZHOUPeng.SONGYu.MENGJin.ZHANGZhi-fang基于二维双树复小波变换的
图像去噪-中国西部科技2021,7(6
目前小波变换在图像去噪中的应用取得了较好的效果.而二维双树复数小波变换由于其在平移不变性,方向性等方面的优势,要比可分离二维离散小波
变换具有更好的图像去噪能力.因此我们提出采用二维双树复数小波变换进行图像去噪,仿真试验结果表明二维双树复数小波变换的去噪效果明显改善.
5.学位论文曾韶勇基于小波变换的医学图像去噪和压缩编码2005
本文研究了由傅立叶分析理论发展而来的小波分析理论,以及其在图像处理方面的应用。
以小波分析理论为基础,研究讨论了小波基的数学特性
并就小波变换在图像去噪、图像和音频压缩、图像融合的应用技术进行了深入的研究。
提出了针对医学图像的去噪、压缩编码、融合的应用方法,也研究了基于小波变换的音频信号压缩编码。
主要研究工作和贡献如下:
1、对小波分析理论进行了研究。
从多分辨分析理论出发,研究了小波变换和小波系数的Mallat分解和重构算法,分析了小波基的数学特性,包括小波基的正交性、消失距、正则性、紧支性和对称性。
讨论了从信号处理角度出发,根据小波基的特性对小波基的选择。
2、研究了小波去噪理论,研究了基于小波分析的图像去噪方法,特别是提出了在医学图像去噪的应用方法。
在研究了小波分析在时域和频域上对信号的分析功能,和多分辨自动变焦功能,研究了小波去噪的理论依据和基本思路。
研究了图像的小波系数特点,给出了基于小波变换的图像去噪的框架.并研究了影响小波变换去噪效果的几个主要因素,包括小波基和阈值的选择。
进一步研究了基于小波包变换的图像分解理论,提出了基于小波包变换的图像去噪方法,并用实验证明了小波去噪特别是小波包的去噪方法要优于传统的中值滤波。
3、研究了基于小波变换的压缩编码方法。
研究了基于小波变换的压缩编码的原理,研究了基于小波变换的图像压缩编码方法,用实验证明了小波变换应用于医学图像压缩编码的可行性。
4、研究了基于小波变换的图像融合。
研究了图像融合的原理,提出了基于小波变换的图像融合方法,并运用到医学图像中的CT图像和磁共振图像的融合。
6.期刊论文杨福增.王峥.杨青.张艳宁.YangFuzeng.WangZheng.YangQing.ZhangYanning基于小波变换的
Wiener滤波方法在农产品图像去噪中的应用-农业工程学报2007,23(2
农产品图像的去噪是农产品图像处理中最基本、最重要的工作之一.为了更有效地去除农产品图像中的噪声.受二维离散Wiener滤波器计算方法的启发,提出了一种基于小波变换的Wiener滤波方法.该方法采用小波变换和Wiener滤波相结合的方法,具有稀疏性、多分辨率、去相关性、选基灵活性和在MSE意义上对图像进行最优估计的优点.该方法首先对含噪农产品图像ano做第一次小波变换得到低频图像a1和水平、垂直和对角三方向的高频图像hd1、vd1及dd1;
其次对低频图像a1做Wiener滤波得到a1w,再对3个高频图像分别做Wiener滤波并合成得到g1w;
接着对低频的a1w和高频g1w做小波逆变换,得到滤波图像"
a1w+g1w"
.同时,考虑到噪声主要在高频部分,所以直接把低频的a1和高频g1w做小波逆变换,得到滤波图像"
a1+g1w"
.这是对含噪图像ano做第1次小波变换的情况,其第2次、第3次及第4次变换的情况与此类似.这样可以得到许多滤波图像,然后根据图像信噪比PSNR和视觉效果,最终确定去噪效果最好的农产品图像.该方法应用于红枣、小麦杂草等农产品图像的去噪中,结果PSNR为158.23(视觉效果清晰,好于邻域平均法(PSNR为154.14、中值滤波法(PSNR为155.82、数学形态学(PSNR为154.07,视觉效果偏黑、高斯滤波法(PSNR为153.79,视觉效果太黑、直接维纳去噪(PSNR为154.14和小波去噪(PSNR为158.18等多种方法.试验结果表明,基于小波变换的Wiener滤波方法应用于农产品图像去噪具有信噪比高、视觉效果好等优点;
基于小波变换的Wiener滤波方法用于农产品图像去噪是有效的、可行的.
7.学位论文张郝基于小波变换的图像去噪方法研究2021
图像是人类传递信息的主要媒介。
然而,图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。
寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。
小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。
它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。
随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。
本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的研究分析,首先详细介绍了几种经典的小波变换去噪方法。
对于小波变换模极大值去噪法,详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;
详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法;
对小波变换阈值去噪方法的原理和几个关键问题进行了详细讨论。
最后对这些方法进行了分析比较,讨论了它们各自的优缺点和适用条件,并给出了仿真实验结果。
在众多基于小波变换的图像去噪方法中,运用最多的是小波阈值萎缩去噪法。
传统的硬阈值函数和软阈值函数去噪方法在实际中得到了广泛的应用,而且取得了较好的效果。
但是硬阈值函数的不连续性导致重构信号容易出现伪吉布斯现象;
而软阈值函数虽然整体连续性好,但估计值与实际值之间总存在恒定的偏差,具有一定的局限性。
鉴于此,本文提出了一种基于小波多分辨率分析和最小均方误差准则的自适应阈值去噪算法。
该方法利用小波阈值去噪基本原理,在基于最小均方误差算法LMS和Stein无偏估计的前提下,引出了一个具有多阶连续导数的阈值函数,利用其对阈值进行迭代运算
得到最优阈值,从而得到更好的图像去噪效果。
最后,通过仿真实验结果可以看到,该方法去噪效果显著,与硬阈值、软阈值方法相比,信噪比提高较多,同时去噪后仍能较好地保留图像细节,是一种有效的图像去噪方法。
8.期刊论文王茜小波变换及在图像去噪中的应用-福建电脑2021,24(11
图像去噪是图像处理中重要的一部分.小波域图像去噪是图像处理中一个引人关注的研究方向.本文介绍了小波变换和基于小波变换的图像去噪原理及一般方法.并应用MATLAB软件实现了小波图像去噪的计算机仿真.
9.期刊论文丰明坤.FengMingkun基于小波变换的图像去噪虚拟仪器系统-光电子技术2021,29(1
图像去噪一直是图像处理领域中重要而较难的研究课题.近十几年来随着虚拟仪器技术逐渐成熟和其应用领域的不断扩展,也为图像去噪研究提供了新的思路.基于小波变换,借助虚拟仪器平台构造了一种图像去噪的仪器处理系统,通过调用不同的小波基MATLAB算法和变换阀值系数控制实现了图像去噪的功能.示例结果表明该系统具有良好的图像去噪效果.
10.学位论文蔡红苹基于小波变换的图像去噪方法研究2003
小波变换的图像去噪是目前图像去噪方法中主要方法之一.怎样利用小波变换的去相关性、多分辨特性、小波系数的统计性质以及层间和层内系数的相关性进行去噪一直是人们普遍研究的方向.在图像去噪算法中,怎样克服离散正交小波变换的不具备平移不变性的缺点也一直是研究的热点.本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的剖析,并针对具有平移不变性的小波进行了讨论.首先,本文对几种经典的小波变换去噪方法进行了详细地介绍,给出了仿真实验数据,并用简单的线性回归的方法推导出比例萎缩去噪方法中原图像的估计.在BivaShrink去噪方法的基础上提出了另外两个二元小波萎缩函数模型,这两个模型和BivaShrink方法分别利用的是当前层系数、父层系数和邻域系数这三个变量中的两个的相关信息.为了同时考虑这三个变量的互信息,本文提出了一种同时考虑小波系数层间和层内相关性的三元萎缩函数去噪方法:
TrivaShrink方法.另外,本文对复数小波的理论和性质进行了详细的分析.由于复数小波具备平移不变性和方向选择性等优点,使得它在图像去噪中可以克服离散正交小波变换去噪中存在的毛刺现象.本文利用复数小波变换并结合所提出的模型1、2和TrivaShrink方法,进行了去噪仿真实验,实验结果表明,复数小波去噪后的去噪误差和图像视觉效果较离散正交小波去噪都有明显改善.
引证文献(2条
1.周文娟.刘宇红.吴亚婷.张波一种改进的图像复原方法的研究[期刊论文]-电脑知识与技术2021(8
2.肖红.尚福华小波模极大值法在地震解释图像边缘检测中的应用[期刊论文]-河北工业科技2021(5
本文链接:
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//d.g.wanfangdata/Periodical_hebgydxxb202108034.aspx授权使用:
西南交通大学(wfxnjtdx,授权号:
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2021年12月5日
小波图像压缩方法的研究
(工程技术学院光子信息工程系电子科学与技术张晓牧)
(学号:
2000301054)
内容提要:
短时傅立叶变换作为傅立叶变换的一个重要发展,它能够通过外加窗口展示局部信号,这对信号处理和图象压缩有着重要意义。
以短时傅立叶变换为引导,介绍小波变换的基本原理,及其在图像压缩中的应用。
阐述小波图压像缩编码的基本原理,进行简单的数值模拟计算,使用MATLAB软件进行模拟实验。
关键词:
小波变换图像压缩图像编码
教师点评:
本文研究小波变换用于图像压缩,从理论到实现都有难度。
论文论述清晰、分析透彻、文理通顺,较好地达到了毕业设计的目的和要求,给予优秀成绩。
(点评教师:
曹建章,副教授)
1引言
自1882年傅立叶发表《热传导解析理论》一文以来,傅立叶变换作为信号处理领域中最完美、效果最好的一种分析手段得到了最广泛的应用。
但是傅立叶变换只是一种纯频域的分析方法,它在频域的定位性是完全准确的,具有最高的频域分辨率,而在时域却无任何定位性。
傅立叶变换所反映的是整个信号全部时间下的整体频域特征,而不能提供任何局部时间段上的频域信息。
而与此相反当一个函数用脉冲函数展开时,它在时间域的定位性是完全准确的,而在频域却无任何定位性,就是说脉冲函数分析所反映的只是信号在全部频率上的整体时域特征,而不能够提供任何频率段所对应的时间信息。
对于时变信号进行分析,通常需要提取某一时段的频域信息或某一频段所对应的时间信息,此时傅立叶变化就不再适用了。
傅立叶变换在压缩和分析包含瞬态或局部化成分的信号与图像时得不到最佳表示。
1946年Gabor提出了加窗傅立叶变换,其基本思想为:
取时间函数作为窗口函数,用g(t-τ与分析函数f(t相乘,然后再作傅立叶变换。
(21/4/2tgteπ−−=(1
在Gabor变换的基础上为了适应不同具体问题的需要,人们还构造了多种形式的窗口函数。
这一类的加窗傅立叶变换统称为短时傅立叶变换(ShortTimeFourierTransform,简称STFT)。
STFT变换虽然可以描述任一局部时间段上的频率信息,但是由于其时频窗口Vt
与Vw不随频率ω和τ的变化而变化,
则对于一个时变的非稳态信号就很难找到一个“好的”时间窗口来同时适合不同的时间段,人们用一组连续变化的伸缩平移基,(atτφ来代替STFT
中的窗口函数,((jwtgtgteωττ−′=−,使它的时频域窗口均随频率的变化而变化,以实现对低频分量采用大时窗,对高频分量采用小时窗的符合自然规律的分析方法。
这种基函数在频率和位置上同时变化着的具有有限宽度的波被称为小波,基于它们的变换被称为小波变换。
2小波变换的基本原理
小波即为小区域的波,它的宽度为有限值。
小波函数的确切定义为:
设(tφ为一平方可积函数,也即2((tLRφ∈,若其傅立叶变换(ψω满足条件:
2(Rdωωω
<
∞∫(5
则称(tφ为一个基本小波或小波母函数。
式(5称为小波的可容许性条件。
1)连续小波变换
将小波母函数(tφ进行伸缩与平移,设其尺度因子为a,平移因子为τ,令其变换后的函数为,(atτφ则有:
2,((attaa
ττφφ−=a>
0,Rτ∈(6称,(atτφ为依赖参数a,τ的小波基函数,由于尺度因子a,平移因子τ是取连续变化的值,因此称,(atτφ为连续小波基函数,它们为由同一母函数经伸缩平移后得到的一组函数系。
函数f(t以小波(tφ为基的连续小波变换即为:
,(,(,(((faaWTafttfttdtdtτττφφ∞−∞===∫(7)由连续小波的再生核方程可知,任意一个随机信号,其连续小波变换系数在小波变换相平面上都具有一定的相关关系,相关区域大小由再生核方程给出,且随着尺度的减小,其相关区域减小。
任意函数的小波变换系数在aτ−域都必须满足再生核方程。
2)离散小波变换将小波基函数2,((
attaa
ττφφ−=的a,τ限制在一些离散点上取值,一种最常用的离散方法就是将尺度函数按幂级数进行离散化,即取0mmaa=(m为整数,0a≠1。
当a=02=1时,,((attτφφτ=−。
任意函数(ft
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