基于ROAD检测的脉冲噪声图像小波域滤波算法
小波分析的语音信号噪声消除方法
小波分析的语音信号噪声消除方法小波分析是一种有效的信号处理方法，可以用于噪声消除。
在语音信号处理中，噪声常常会影响语音信号的质量和可理解性，因此消除噪声对于语音信号的处理非常重要。
下面将介绍几种利用小波分析的语音信号噪声消除方法。
一、阈值方法阈值方法是一种简单而有效的噪声消除方法，它基于小波变换将语音信号分解为多个频带，然后通过设置阈值将各个频带的噪声成分消除。
1.1离散小波变换（DWT）首先，对语音信号进行离散小波变换（DWT），将信号分解为近似系数和细节系数。
近似系数包含信号的低频成分，而细节系数包含信号的高频成分和噪声。
1.2设置阈值对细节系数进行阈值处理，将细节系数中幅值低于设定阈值的部分置零。
这样可以将噪声成分消除，同时保留声音信号的特征。
1.3逆变换将处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
1.4优化阈值选择为了提高去噪效果，可以通过优化阈值选择方法来确定最佳的阈值。
常见的选择方法有软阈值和硬阈值。
1.4.1软阈值软阈值将细节系数进行映射，对于小于阈值的细节系数，将其幅值缩小到零。
这样可以在抑制噪声的同时保留语音信号的细节。
1.4.2硬阈值硬阈值将细节系数进行二值化处理，对于小于阈值的细节系数，将其置零。
这样可以更彻底地消除噪声，但可能会损失一些语音信号的细节。
二、小波包变换小波包变换是对离散小波变换的改进和扩展，可以提供更好的频带分析。
在语音信号噪声消除中，小波包变换可以用于更精细的频带选择和噪声消除。
2.1小波包分解将语音信号进行小波包分解，得到多层的近似系数和细节系数。
2.2频带选择根据噪声和语音信号在不同频带上的能量分布特性，选择合适的频带对语音信号进行噪声消除。
2.3阈值处理对选定的频带进行阈值处理，将噪声成分消除。
2.4逆变换对处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
三、小波域滤波小波域滤波是一种基于小波变换的滤波方法，通过选择合适的小波函数和滤波器来实现噪声消除。
图像去噪算法及其应用
图像去噪算法及其应用图像去噪算法是数字图像处理领域中的一个重要分支，其主要任务是将图像中的噪声去除，以提高图像的质量和清晰度。
随着计算机技术的不断发展和普及，图像去噪算法也得到了广泛的应用。
本文将介绍图像去噪算法的基本原理及其在实际应用中的一些案例。
一、图像去噪算法的基本原理图像去噪算法的基本原理是利用数字图像处理技术，对图像进行滤波处理，去除噪声。
滤波有很多种方法，其中比较常见的有均值滤波、中值滤波、小波变换等。
以下分别介绍一下这几种方法的原理及其适用范围：1.均值滤波均值滤波是一种常见的线性平滑滤波方法，其原理是用像素周围的颜色平均值来代替该像素的颜色。
具体实现时，使用一个固定大小的矩形来计算像素的平均值，然后将平均值作为新的像素值。
均值滤波的优点是计算简单，但是对于图像中的高斯噪声、脉冲噪声等较强的噪声，效果不太好。
2.中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是用像素周围的颜色中位数来代替该像素的颜色。
中值滤波的优点是能有效去除图像中的椒盐噪声、斑点噪声等，但对于高斯噪声、周期噪声等较强的噪声，效果不佳。
3.小波变换小波变换是一种用于分析非平稳信号的数学工具，也被广泛应用于图像处理领域。
通过小波变换，我们可以将图像分解成不同频率的子图像，然后在每个子图像上进行处理，最后将所有子图像合并为一个图像。
小波变换具有良好的局部性和多尺度特性，能够有效地去除不同类型的噪声。
二、图像去噪算法的应用案例1.医学图像处理医学图像处理是图像处理领域的一个重要应用领域，其主要任务是对医学图像进行分析、处理和诊断，以辅助医生对疾病进行诊断和治疗。
在医学图像处理中，图像去噪算法常常被应用于CT、MRI等医学影像数据的预处理，以提高其清晰度和准确性。
2.视频图像处理随着数字化技术的发展，视频图像处理在娱乐、教育、安防等领域得到了广泛的应用。
在视频图像处理中，图像去噪算法的主要任务是去除视频中的噪声和干扰，以提高图像的清晰度和稳定性，从而为后续处理提供更加可靠的基础。
如何实现图像去噪处理
如何实现图像去噪处理图像去噪处理是图像处理中的一项重要任务，它的目标是消除图像中的噪声，恢复出更加清晰和真实的图像。
噪声是由各种因素引入图像中的非理想信号，例如传感器噪声、环境干扰和信号传输过程中的干扰等。
因此，实现图像去噪处理可以提高图像的可视质量，同时对于图像分析、计算机视觉和机器学习等应用也具有重要意义。
在实现图像去噪处理的过程中，可以采用多种方法和技术。
下面将介绍几种常用的图像去噪处理方法：1. 统计滤波法：统计滤波法是一种基于统计学原理的图像去噪方法，它利用图像中的统计特性进行噪声估计和去除。
其中最常见的统计滤波方法是均值滤波和中值滤波。
均值滤波是利用图像中像素点的平均灰度值进行噪声消除，对于高斯噪声有较好的效果；而中值滤波则是利用像素点周围领域窗口中像素点的中值进行噪声消除，对于椒盐噪声和脉冲噪声有较好的效果。
2. 自适应滤波法：自适应滤波法是一种根据图像局部特性调整滤波器参数的图像去噪方法。
它通过对图像的不同局部区域采用不同的滤波参数，能够更好地保留图像细节。
自适应滤波方法包括自适应加权中值滤波和双边滤波等。
其中自适应加权中值滤波根据邻域像素点的中值和加权均值的差异来调整滤波器参数，能够对不同类型的噪声有针对性的去除；而双边滤波方法在滤波的同时，根据像素点之间的相似性进行权重调整，能够在保持边缘信息的同时去除噪声。
3. 小波变换法：小波变换法是一种基于频域分析的图像去噪方法，它能够提供图像在不同频段上的特征信息。
小波变换将图像分解成不同尺度的频带，利用频带之间的相关性进行噪声消除。
小波变换方法包括离散小波变换（DWT）和小波包变换（DWP）等。
离散小波变换将图像分解成低频分量和高频分量，其中低频分量包含图像的基本信息，高频分量包含图像的细节信息和噪声信息；小波包变换则对图像进行多层次分解，更加灵活地进行滤波处理。
除了上述几种常用的图像去噪方法之外，还有一些其他的方法也被广泛应用于图像去噪处理，例如基于局部图像统计的方法、基于总变差的方法、基于深度学习的方法等。
基于脊波变换的图像去噪研究
毕业设计题目：基于脊波变换的图像去噪研究所在专业：电子信息科学与技术学生签字: _______________导师签字: _______________摘要图像中的噪声影响图像的输入、采集、处理的各个环节以及输出的全过程，尤其是图像输入、采集中的噪声必然影响处理全过程以至最终结果，因此在图像预处理中必须减少图像中的噪声。
本文以脊波变换为研究对象，论述了脊波变换在图像处理中的应用。
分别论述了小波变换和脊波变换基本理论，基于脊波变换的图像去噪以及图像融合。
首先，在分析小波变换理论的基础上，结合小波变换的优缺点，为了克服小波变换在图像处理中的不足，介绍了脊波变换的基本理论。
其次，针对图像去噪中常用阈值方法的缺点和不足，提出了一种基于脊波变换的改进的图像去噪算法，该算法采用指数型阈值函数，利用sureshrink自适应阈值。
最后，将脊波变换的思想应用于图像融合，采用区域方差的融合规则，得到了一种基于有限脊波变换的图像融合算法。
实验结果表明，基于脊波变换的图像去噪和融合方法具有比小波变换更好的效果。
关键词：脊波变换小波变换图像去噪图像融合ABSTRACTThe image of the noise impact of the input, collecting, processing, output of the whole process, especially the image of the input, sources of noise is dealt with and influence the whole process and ultimate in image preprocessing, so we must reduce the noises in the imageThis paper deals with Ridelet Transform in processing, which involves the basic theory of Wavelet Transform and Ridelet Transform, finite Ridelet transform in image denoising and in image fusion. Firstly, depending on transform, for basic theory of Ridelet transform. Secondly, a improvement of image denoising algorithm based Ridelet transform is presented to overcome the disadvantage and deficiency of the common threshold method at image denoising. The exponential threshold function and the adaptive SureShrink threshold value are applied into this approach. Thirdly, Ridelet transform is applied in image fusion, adopted the fusion rule of regional variance, an image fusion algorithm based on finite Ridelet transform has appeared. The results of experiment indicate based on Ridelet gain better effects than wavelet transform.Key words：Ridelet transform wavelet transform Image Denoising Image Fusion目录摘要 (I)ABSTRACT (III)第1章绪论 (3)1.1 图像中的噪声及去噪方法概述 (3)1.1.1 图像中的噪声 (3)1.1.2 图像去噪方法概述 (4)1.2 小波的发展现状及应用前景 (4)1.3 脊波的发展现状及应用前景 (5)1.4 论文的研究内容与组织结构 (6)第2章图像去噪及其发展 (7)2.1 传统去噪方法 (7)2.2 小波变换图像去噪方法 (7)2.2.1 小波去噪发展历程 (7)2.2.2 小波去噪方法 (8)2.3 本章小结 (10)第3章小波分析基本理论 (11)3.1 小波变换基本理论 (11)3.1.1 连续小波变换 (11)3.1.2 离散小波变换 (12)3.1.3 二进小波变换 (12)3.1.4 多分辨分析 (12)3.1.5 Mallat算法 (13)3.1.6 图像的小波变换 (14)3.2 本章小结 (18)第4章脊波变换 (19)4.1 脊波变换基本理论 (19)4.1.1 连续脊波变换 (19)4.1.2 离散脊波变换 (20)4.2 脊波变换的实现 (20)4.3 Ridgelet变换与Wavelet变换的联系 (21)4.4 有限Radon变换 (23)4.5 数字脊波变换 (25)4.5.1 脊波变换的数字实现 (26)4.6 本章小结 (26)第5章脊波图像去噪 (27)5.1 基于软硬折中的多阈值脊波图像去噪 (27)5.1.1 脊波变换图像去噪机理 (27)5.1.2 图像奇异性 (27)5.1.3 常用的阈值处理方法 (28)5.1.4 改进的阈值处理方法一软硬阈值折中法 (28)5.1.5 多阈值的确定 (29)5.1.6 基于软硬折中的多阈值脊波去噪算法 (30)5.2 实验结果与分析 (30)5.3 本章小结 (35)结论 (36)参考文献 (37)致谢 (39)附录 (40)第1章绪论1.1 图像中的噪声及去噪方法概述1.1.1 图像中的噪声噪声是图象干扰的重要原因。
图像小波去噪方法
图像小波去噪去噪方法摘要：小波分析由于在时域、频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析的特点，成为信号分析的一个强有力的工具。
木文首先介绍了小波分析的基木理论知识，然后介绍邻域平均法、时域频域低通滤波法、中值滤波法以及自适应平滑滤波法四种传统去噪方法，针对传统去噪方法的不足之处，提出了用小波变换和小波包对图像信号进行去噪处理。
通过Matlab仿真，得到了这两种方法的去噪效果的优缺点。
结果表明，小波包去噪方法无论是在视觉效果还是信噪比都比小波变换更好。
关键词：小波变换、小波包、图像去噪Abstract : Wavelet analysis in time domain and frequency domain due to the excellent localized properties and multi-resolution analysis of the characteristics of the signal analysis，become a powerful tool．This paper introduces the basic theories of wavelet analysis，then introduces neighborhood averaging method and time domain frequency domain low-pass filtering method，median filtering method and adaptive smoothing filtering method four traditional de-noising method，and compare to conventional de-noising method deficiency，put forward by wavelet transform and wavelet packet to deal with the noise of image signal．Through the simulation of Matlab，the advantages and disadvantages of the two methods could be demonstrated．Results show that the denoising method of wavelet packets in visual effect or signal-to-noise ratio is better than the wavelet transform．Keywords: Wavelet transform; Wavelet packet; Image de-nosing1 引言图像消噪是一种研究颇多的图像预处理技术，根据实际信号(图像是二维信号)和噪声的不同特点，人们提出了各式各样的去噪方法，其中最为直观的方法是根据噪声能景一般集中于高频，而信号频谱则分布于一个有限区间的这一特点，采用低通滤波的方法来进行去噪，例如滑动平均窗滤波、Wiener:线性滤波、中值滤波等。
基于脉冲耦合神经网络模型的小波自适应斑点噪声滤除算法
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈ ｉｎ ｒｆｌｅ ｉ ｇ ｐ ｉ ｃｐ ｅ ａ ｄ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓ ｏ ｌ ｅＣｏ ｐ ｅＮｅ ｒ ｌ ｅ ｗｏ ｋ Ｐ ｅ Ｗ ｅ ｅ ｉ ｒｎ ｒｎ ｉ ｌ ｎ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｆ Ｐｕ ｓ ｕ ｌ ｕ ａ ｔ ｒ （ ＣＮＮ ） ｔ ａ Ｎ ｍｏ ｅ ｒ ｎ ｌ ｚ ｄ ａ ｄ ａ ｗａ ｅ ｅ ｄ ｐ ｉ ｅｄ ｎ ｉｉ ｇ ｍ ｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ＮＮ （ — ＮＮ— Ｄ） ｓ ｄ ｌｗｅ ｅａ ａ ｙ ｅ ｎ ｖ ｌ ｔａ ａ ｔ ｅ ｏ ｓｎ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｔ ｅＰＣ ｖ Ｗ ＰＣ Ｗ ｗａ
法 ， 出 了 一 种 基 于 Ｐ Ｎ 模 型 的小 波 自适 应 斑 点 噪 声 滤 除 算 法 （ Ｐ ＮＮ ＷＤ） 改 善 超 声 图 像 质 量 。首 先 ， 超 声 提 Ｃ Ｎ Ｗ— Ｃ — 来 对
图像 进 行 对 数 变 换 ， 斑 点 噪 声 转 换 为 加 性 噪 声 ； 医学 图像 进 行 维 纳 滤 波 处 理 ， 算 其 加 性 噪 声 的标 准 方 差 ， 以 此 使 对 计 并 作 为 小 波 阈值 。然 后 ， 用 小 波 变 换 对 图 像 进 行 预 处 理 ， 用 Ｐ ＮＮ 在 小 波 域 中 对 小 波 系 数 进 行 相 应 的修 正 。最 后 ， 利 利 Ｃ 进
基 于 脉 冲 耦 合 神 经 网 络 模 型 的 小 波 自适 应 斑 点 噪 声 滤 除算 法
李云红 ， 伊 欣
（ 西安工程大学 电子信息学院， 陕西 西安 ７０４ ） １０ ８
去除图像噪声方法
去除图像噪声方法去除图像噪声是图像处理领域中一个重要的任务，它可以提高图像的质量和细节，并改善后续图像分析和处理的准确性。
目前，有许多方法可以用来去除图像噪声。
下面我将介绍一些常见的方法。
1. 统计滤波器：统计滤波器是一种简单而有效的方法，它利用邻域像素值的统计信息来去除噪声。
常见的统计滤波器包括中值滤波器、均值滤波器和高斯滤波器。
中值滤波器通过取邻域像素的中值来去除噪声，适用于椒盐噪声和脉冲噪声；均值滤波器通过取邻域像素的平均值来去除噪声，适用于高斯噪声；高斯滤波器通过卷积操作将图像模糊，从而去除噪声。
2. 基于波let变换的方法：波let变换是一种多分辨率分析方法，可以将图像分解为不同尺度的频带。
通过对小波系数进行阈值处理，可以减小较小的波动，从而去除噪声。
常见的基于波let变换的方法包括小波阈值去噪和小波软阈值去噪。
小波阈值去噪通过选择适当的阈值来将小波系数除噪，适用于高斯噪声；小波软阈值去噪通过对小波系数进行软阈值处理，适用于椒盐噪声和脉冲噪声。
3. 基于偏微分方程的方法：偏微分方程方法是一种基于偏微分方程的图像去噪方法。
它通过定义偏微分方程来描述图像中的噪声和边缘特征，并通过迭代求解偏微分方程来去除噪声。
常见的基于偏微分方程的方法包括非线性扩散滤波和总变差去噪。
非线性扩散滤波通过改变图像的梯度来去除噪声，适用于高斯噪声；总变差去噪通过最小化图像的总变差来去除噪声，适用于椒盐噪声和脉冲噪声。
4. 基于深度学习的方法：深度学习是一种机器学习方法，近年来在图像去噪任务中取得了很大的成功。
通过构建深度卷积神经网络，并通过大量的图像数据对其进行训练，可以实现高效的图像去噪。
常见的基于深度学习的方法包括基于卷积自编码器的方法和基于生成对抗网络的方法。
卷积自编码器是一种将输入图像压缩到较小维度编码，再通过解码恢复图像的神经网络，它可以学习到图像的低层特征，从而去除噪声；生成对抗网络是一种通过博弈的方式训练生成器和判别器网络的方法，可以生成逼真的去噪图像。
图像中的噪点处理与降噪技术
• 如基于硬件加速的降噪方法、分布式降
噪算法等
03
多模态图像降噪方法的发展
• 针对多模态图像（如RGB-D图像、红
外图像等）
• 结合不同图像模态的信息进行降噪，提
高降噪效果
图像降噪技术面临的挑战与研究方向
01
挑战1：如何在保护图像细节和边缘信息的同时，有效去除噪声？
02
挑战2：如何降低图像降噪算法的计算复杂度，提高图像处理的实时性？
03
挑战3：如何针对多模态图像，结合不同图像模态的信息进行降噪？
对图像处理领域的启示与借鉴
启示1：图像降
噪技术的研究
需要充分考虑
实际应用场景，
如图像类型、
成像条件等
启示2：图像降
噪技术的研究
可以与其他图
像处理技术相
结合，如图像
分割、图像增
强等
启示3：图像降
噪技术的研究
需要关注算法
性能评估和优
化，以提高降
• 如非线性高斯滤波，引入非线性函数，
提高降噪效果
双边滤波(Bilateral Filter)及其改进算法
双边滤波基本原理
改进算法
• 结合空间域和频域信息进行
• 如自适应双边滤波（ABF），
滤波
根据邻域像素的梯度信息调整
• 保护图像边缘信息，去除椒
滤波窗口大小
盐噪声
• 如非局部双边滤波（NLBF），
图像中的噪点处理与降噪技术
01
图像噪点的基本概念与分类
什么是图像噪点及其成因
成因：
• 图像传感器的固有噪声
• 成像过程中的随机噪声
• 图像传输、存储过程中的噪声污染
滤波器设计中的自适应小波域滤波器
滤波器设计中的自适应小波域滤波器自适应小波域滤波器（Adaptive Wavelet Domain Filtering，AWDF）是一种在滤波器设计中广泛应用的方法。
它的主要思想是通过小波变换将信号转换到小波域，然后利用小波系数的特性来进行信号的去噪和增强处理。
在本文中，我们将探讨自适应小波域滤波器在滤波器设计中的应用及其原理。
一、自适应小波域滤波器的原理自适应小波域滤波器的原理基于小波变换和滤波器系数的自适应调整。
首先，将原始信号通过小波变换转换到小波域，得到小波系数。
然后，根据小波系数的特性，设计一个自适应滤波器，对小波系数进行滤波处理。
最后，通过逆小波变换将滤波后的小波系数重构成去噪或增强后的信号。
二、自适应小波域滤波器的应用1. 语音信号处理自适应小波域滤波器在语音信号处理中有着广泛的应用。
它能够有效地去除信号中的噪声，提高语音信号的质量。
同时，它还能够根据语音信号的特性进行自适应调整，以满足不同场景下的处理需求。
2. 图像去噪自适应小波域滤波器在图像去噪中也得到了广泛的应用。
它能够利用小波系数的空间相关性以及图像的纹理特征，在去除噪声的同时保持图像的细节信息，使得图像的质量有较大的提升。
3. 视频增强自适应小波域滤波器在视频增强中也有很好的效果。
通过对视频序列的每一帧进行小波变换和滤波处理，可以去除视频中的噪声、模糊和震动等问题，提高视频的清晰度和稳定性。
三、自适应小波域滤波器的设计方法1. 小波变换的选择在设计自适应小波域滤波器时，首先需要选择合适的小波基函数。
常用的小波基函数有Daubechies小波、Haar小波、Symlet小波等。
选择合适的小波基函数可以根据信号的特性和处理需求进行。
2. 滤波器系数的调整自适应小波域滤波器的关键是滤波器系数的调整。
通过分析小波系数的特性，可以设计一种自适应算法来调整滤波器系数。
常用的自适应算法包括自适应最小均方误差（Adaptive Least Mean Square，ALMS）算法、自适应高斯函数（Adaptive Gaussian Function，AGF）算法等。
matlab去噪声方法
matlab去噪声方法MATLAB中去噪声的方法有很多，以下列举了一些常用的方法：1. 均值滤波：均值滤波是一种简单且有效的去噪声方法，它通过计算邻域内像素的平均值来减小噪声。
具体操作是创建一个与输入图像大小相同的零矩阵，然后遍历图像的每个像素，将邻域内的像素值求和，最后除以邻域内像素的数量，得到滤波后的像素值。
2. 中值滤波：中值滤波主要用于去除图像中的脉冲噪声和椒盐噪声。
该方法的核心思想是将图像中相邻像素的灰度值进行排序，然后取中间值作为滤波后的像素值。
3. 高斯滤波：高斯滤波是一种广泛应用于图像去噪的方法，它通过在图像上滑动一个高斯核函数来降低噪声。
高斯核函数的宽度决定了滤波的效果，宽度越大，去噪效果越明显，但同时也会导致图像变得模糊。
4. 双边滤波：双边滤波是一种基于邻域的滤波方法，它同时考虑了像素的空间距离和灰度差异。
通过在图像上滑动一个双边核函数，可以有效地去除噪声并保留图像的细节。
5. 基于小波变换的方法：小波变换可以将图像分解为不同尺度、方向和频率的子带，通过对子带的处理，可以有效地去除图像中的噪声。
常用的有小波分解、小波合成和小波去噪等方法。
6. 基于深度学习的方法：深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像去噪领域也取得了很好的效果。
通过训练神经网络，可以学习到图像的复杂特征，从而在去噪的同时保留图像的细节。
在MATLAB中实现这些方法，可以利用内置的图像处理函数或自行编写代码。
例如，使用imfilter函数实现均值滤波，使用im2double函数将图像转换为双精度值等。
同时，可以借助图像处理工具箱中的各种滤波器和图像读取、显示函数，如sobel、roberts、prewitt算子等，来实现特定的去噪效果。
图像处理中的图像去噪算法使用方法
图像处理中的图像去噪算法使用方法图像去噪算法是图像处理领域的一个重要研究方向，它的主要目标是通过消除或减少图像中的噪声，提高图像的视觉质量和信息可读性。
图像噪声是由于图像信号的获取、传输和存储过程中引入的不可避免的干扰所致，例如传感器噪声、电磁干扰等，使图像中的细节模糊，影响图像的清晰度和准确性。
因此，图像去噪算法在许多应用领域中都具有重要的意义，如医学图像处理、计算机视觉、图像识别等。
现在，我们将介绍几种常见的图像去噪算法及其使用方法。
1. 中值滤波算法：中值滤波算法是一种简单而有效的图像去噪方法。
它的基本原理是对图像中的每个像素点周围的邻域进行排序，然后取中间值作为该像素点的输出值。
中值滤波算法适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声，它能够保持图像的边缘和细节信息。
使用中值滤波算法时，需要设置一个邻域大小，根据该大小确定图像中每个像素点周围的邻域大小。
较小的邻域大小可以去除小型噪声，但可能会丢失一些细节信息，较大的邻域大小可以减少噪声，但可能会使图像模糊。
2. 均值滤波算法：均值滤波算法是一种基本的线性滤波技术，它的原理是计算图像中每个像素点周围邻域像素的平均值，并将平均值作为该像素点的输出值。
均值滤波算法简单易实现，适用于消除高斯噪声和一般的白噪声。
使用均值滤波算法时，同样需要设置邻域大小。
相较于中值滤波算法，均值滤波算法会对图像进行平滑处理，减弱图像的高频细节。
3. 降噪自编码器算法：降噪自编码器算法是一种基于深度学习的图像去噪算法。
它通过使用自编码器网络来学习图像的特征表示，并借助重建误差来去除图像中的噪声。
降噪自编码器算法具有较强的非线性建模能力，可以处理复杂的图像噪声。
使用降噪自编码器算法时，首先需要训练一个自编码器网络，然后将噪声图像输入网络，通过网络进行反向传播，优化网络参数，最终得到去噪后的图像。
4. 小波变换去噪算法：小波变换去噪算法是一种基于小波分析的图像去噪算法。
它将图像分解为不同尺度下的频域子带，通过对各个子带进行阈值处理来消除图像中的噪声。
脉冲漏磁信号的EMD小波阈值去噪研究
中图 分类号： Ｐ９ Ｔ３１
脉 冲漏磁信 号的 Ｅ ＭＤ 小波阈值去噪研 究
张 韬 ，左宪章 ，田贵云 ，张 云 ，费骏 彝
（ 军械工程学院 电气工程系 ，石家庄 ０ ０ ０ ； ． １ ． ５ ０ ３ ２ 纽卡斯尔大学电气电子 与计算机工程 学院，纽卡斯尔 Ｎ Ｉ Ｒ Ｅ Ｕ； ７
ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｏ ｕｓ ｏｓ ｓ ｔｅ ａ ｏ ｖ ｎ ｉｎ ｌ ｖ ｌｔ ｈｅ ｈ ｌ ｅ ｏｓｎ ｔｏ ． ｅｆ ｒ ｎ ｅｆｒｐ ｌｅｎ ｉｅｉｂｅｔｒｔ ｎｃ ｎ ｅ ｔｏ ａ ｈ ｗａ ｅｅ ｒｓ ｏｄｄ ｎ ｉｉｇｍｅｈ ｄ ｔ
｜ ｙｗｏ ｄ ］Ｅ ｉｃｌ ｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎＥ Ｋｅ ｒ ｓ ｍｐｒ ａ Ｍｏ ｅＤｅｏ ｏｉｏ （ＭＤ） ｄｎ ｉｉｇ ｔ ｅｈ ｌ； ｍｏ ｔｌ ｌ ｐ ｄＡｂｏｕｅＤ Ｖａｉｎｓ ＡＤ）Ｐ ｌ ｇ ｅ ｃＦｕ ｉ ｉ ； ｅｏｓ ；ｈ ｓｏｄ Ｓ ｏｈｙＣｉ ｅ ｓｌｔ ｅ ｉｔ （ｃ ｎ ｒ ｐ ｏ ； ｕｓ Ｍａ ｎｔ ｌｘ ｅ ｉ
第３ ８卷 第 ７期
Ｖ．ｌ ８ ｏ＿ ３
・
计
算
机
工
程
２ｌ Ｏ ２年 ４月
Ａｐｒｌ ｉ ２０１ ２
Ｎ Ｏ． ７
Ｃｏ ｐｕ ｅ ｇｉ ｅ ｒｎｇ ｍ ｔ ｒＥｎ ｎ ｅ ｉ
开 发研 究 与设 计 技术 ・
文章编号： ００ ４８０２７＿２３ ３ 文献标识码： １０—３２（ １０＿０６一ｌ ２ ） Ａ
经验模态分解的 目的是将 待分析信号分解为一系列表征
时间尺度 的本征模态函数分量 ，即：
ｘｔ＝ＥＩ ］ｔ （ （ ） Ｍ１（ ＋ ｆ ￣） ）
ｆ ＝１
是 Ｈ ａｇＮ Ｅ等人提 出的一种新 的信 号分解算法 。它适合用 ｕ ｎ 来分析非平稳 非线性的时变过程 。该方法与小 波分析 的区别 在于它是后验 的，不需要事先选定基函数 ，其最大优点是根
小波域中值滤波的图像去噪方法
２０ ５ ０ ２ ３）
摘
要 ： 出了小波域 中值滤波的去噪方法 ， 提 在去除高斯 白噪声的同时能有效地去 除脉 冲噪声 ． 此方法
是在小波域 内对高频子带进行中值滤波 ， 然后选择相应 的门限进行 降噪处理． 真实验表 明该算法 不仅 仿
能滤除 图像 中的脉冲噪声和高斯噪声 ， 而且能较好的保留图像的边 缘细节 ， 其滤波效果 优于小波软 阀值
去 噪．
基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法
由数字 成像设 备获得 的数 字 图像 正在 被广 泛应 用 于各个 领 域 ，除 了传 统 的视 觉 领 域 ，即 可 见 光 成 像 外 ，还 包括 了从伽 马射 线到无 线 电波 的各 波段 成像 处 理 ，以及听 觉成像 、电子成像 、计算 机合 成 图像 等新 兴 领域 ¨ 。但是 数字 图像 中不 可避免 的噪点 污染却 对 Ｊ 各 种应 用算法 造成 了干扰 ，严 重情况 下甚 至会 导致 算 法失效 。 因而 ，对 数字 图像 的去噪研 究就成 为 了一 个
ｍｅ ｉ ｎ ｆｌ ｒ ｗｈ ｌ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｖ ｌ ｔｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｎ ｓ ａ ｐ ｉ ｄ ｔ ｈ ｕ ｓａ ｏ ｓ ． Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｄａ ｉ ｅ ， ｔ ｉ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｗａ ｅ ｅ ｈ ｅ ｈ ｌ ｉ ｇ ｉ ｐ ｌｅ ｏ ｔ ｅ Ｇａ ｓ ｉ ｎ ｎ ｉｅ ｅ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ
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医学影像处理技术中的去噪算法教程分析
医学影像处理技术中的去噪算法教程分析医学影像处理技术的发展已经在很大程度上促进了医疗诊断的进步。
然而，由于一些主观和客观的原因，医学影像数据中经常受到各种噪声的干扰。
去噪算法是医学影像处理中的必备技术之一，它能够提高图像质量，并有效减少噪声对诊断结果的干扰。
本文将对医学影像处理中常用的去噪算法进行分析和介绍。
1. 统计滤波算法统计滤波算法是一种基于统计学原理的去噪方法，它通过对图像像素的统计属性进行分析，来实现有效的去噪效果。
其中，均值滤波、中值滤波和高斯滤波是常见的统计滤波算法。
- 均值滤波是一种线性滤波算法，它通过计算像素领域内像素值的平均值来替代当前像素值。
均值滤波简单、易于实现，适用于大部分噪声类型。
然而，在去除噪声的同时，它也会导致图像的模糊。
- 中值滤波是一种非线性滤波算法，它通过计算像素领域内像素值的中值来替代当前像素值。
中值滤波对于脉冲噪声等特殊噪声具有较好的去除效果，但对于噪声密度较高的图像则效果有限。
- 高斯滤波是一种线性滤波算法，它通过对像素领域内像素值进行加权平均来替代当前像素值。
高斯滤波适用于高斯噪声和一些特定的模糊噪声，并且能够有效保留图像边缘信息。
然而，在去除噪声的同时，它也会导致图像的模糊。
2. 小波去噪算法小波去噪算法是一种基于小波变换的去噪方法，它通过将图像从时域变换到频域，并对频域系数进行阈值处理来实现去噪效果。
小波去噪算法主要包括以下几个步骤：（1）通过小波变换将图像转换到小波域；（2）对小波系数进行阈值处理，将低幅值的小波系数置零；（3）通过逆小波变换将处理后的小波系数转换回时域。
小波去噪算法的优点在于能够保持图像的细节信息，并且对不同频率成分的噪声有较好的适应性。
然而，小波去噪算法也存在一些缺点，例如计算复杂度较高和阈值的选取问题等。
3. 基于稀疏表示的去噪算法基于稀疏表示的去噪算法是一种基于稀疏表示理论的去噪方法，它通过建立稀疏表示模型来实现去噪效果。
基于判断脉冲噪声的中值滤波改进算法研究
集 图像 或用数码相机拍照 时 ，由于物理 器件 的特性 和 电子系统 的原因 ， 图像 上形成 高斯噪声 ； 在 因外界环境
噪声 ｌ。 ３
的图像不宜采用中值滤波方法 。 为使中值滤波器在滤波 时能将边缘 和噪声 区分开 ，
的干扰 ，造成信 号在某一点 的剧烈突变 而形成 的脉 冲 ３ 判 断脉冲 噪声 的算法
分 析 ， 此去 噪 成为 此 过程 中一个 重 要 的环 节 ， 因 直接 影 响 其 后 续处 理结 果 。 噪 声 在 生 活 中 的 图 像 中都 是 存 在 的 。 噪 声 主 要 分 为 两 大 类 —— 高 斯 噪 声 和 脉 冲 噪 声 。例 如 用 摄 像 头 采 （） ４ 将这 个 中 间值 ｍ ｄａ ｝ 给 对 应 模 板 中心 位 ｅｉ ｎ 赋 置 的像 素 。 在 一 定条 件 下 ，中值滤 波 器 可 以克 服线 性滤 波 器 所 带来 的 图像 细 节模 糊 问题 ，而且 对滤 除脉 冲干 扰及 颗 粒 噪声非 常有 效 。但 对 于某 些 细节 多 （ 别是 点 、 、 顶 ） 特 线 尖
字 木交 ； 赢
理论 ， 研发 ， 设计 ， 造 制
基于判断 脉冲噪 声的中 值滤波改 进算法研究
李恩玉 ， 杨平先
（ 四川 理 工 学 院 电子 与 信 息 工 程 系 ， Ｊ 四 ｆ Ｉ自贡 ６ ３ ０ ４， 在分析了中值滤波算法及判断脉； 中直 自 滤波算法基础＿ 对 算法进 ］ ｊ 行 限选择及 噪声误判§改进 勺 改进后的算法增强了单笔元素边缘的检测能力。 通过仿真结果 可似看出对图像的去 噪效果 有一定的
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中图分类号；Ｐ ｇ Ｔ３￣
小波阈值去噪算法
小波阈值去噪算法小波阈值去噪算法（Wavelet threshold denoising algorithm）是一种常用的信号去噪方法。
它基于小波变换（Wavelet transform）和阈值处理（Thresholding），通过将信号分解为不同频率的子带，并对子带系数进行阈值处理，从而去除信号中的噪声。
小波变换是一种多尺度分析的方法，可以将信号在时间和频率上进行分解。
它将信号分解为低频和高频部分，低频部分反映了信号的整体趋势，而高频部分则反映了信号的细节信息。
小波变换的一个优点是可以通过改变小波基函数的选择来适应不同类型的信号。
阈值处理是指对信号中的小波系数进行幅值截断的操作。
假设子带系数为c，阈值处理函数定义为T(x)，则阈值处理的过程可以用以下公式表示：d=c*T(，c，)其中，c，表示系数的幅值，T(x)为阈值处理函数，d为处理后的系数。
阈值处理函数一般有硬阈值（Hard thresholding）和软阈值（Soft thresholding）两种形式。
硬阈值函数定义如下：T(x) = 0, if ，x，< λT(x) = x, if ，x，≥ λ其中，λ为阈值。
软阈值函数定义如下：T(x) = 0, if ，x，< λT(x) = sign(x)(，x，-λ), if ，x，≥ λ其中，sign(x)为x的符号。
1.对输入信号进行小波变换，将其分解为不同尺度的子带。
2.对每个子带的系数进行阈值处理，得到处理后的系数。
3.对处理后的系数进行逆小波变换，得到去噪后的信号。
在实际应用中，选择合适的小波基函数和阈值值对去噪效果有重要影响。
常用的小波基函数包括Daubechies小波、Haar小波、Symlets小波等。
阈值的选择可以通过交叉验证的方法进行，或者根据信噪比等指标来确定。
总之，小波阈值去噪算法是一种基于小波变换和阈值处理的信号去噪方法。
通过对信号进行小波变换和阈值处理，可以去除信号中的噪声，保留信号的重要信息。
基于小波变换的脉冲类电磁噪声处理
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在油气 、 田、 煤 矿产等资源探测方 面得到广泛应用 ， 在工程地球物理中也越来越受到重视。但在应用 中 由于噪声 的干扰 ， 往往 使得 观测 的测 深 曲线 （ 电阻 视 率或相位曲线 ） 发生畸变 ， 一 严重地影 响了后续的 分析 与处理 。对 噪声进 行 有效 、 可靠 、 理 的压制 与 合 消除， 是当前数据预处理 的主要内容之 一。虽然利 用 Ｒｂｓ方法 并联合 远参考 观测 方法 压制 “ ｏｕ ｔ 飞点 （ｕｉｓ” ｏｔ ｒ 噪声取得 了比较好的效果 Ｌ３， ｌ ） ｅ ２ ］但对于时 Ｉ
Mtalb小波去噪
数字图像阈值去噪算法研究与实现摘要图像在获取和传输的过程中经常要受到噪声的污染。
噪声对图像分析有着非常重要的影响，必须在分析前去除。
所以，图像去噪成为图像分析和处理的重要技术。
传统的去噪方法不仅滤出了图像的噪声，同时使图像细节变得模糊。
小波变换是继傅琨叶变换之后的又一时频分析工具。
小波变换由于在时域频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析的特点，因此不仅能满足各种去噪要求，如低通、高通、随机噪声的去除，而且与传统的去噪方法相比较，有着无可比拟的优点，成为信号分析的一个强有力的工具，被誉为分析信号的数学显微镜。
其应用包括图像预处理、图像压缩与传输、图像分析、特征提取等图像处理的很多阶段。
首先，介绍了本课题的研究目的，并介绍了目前常用的去噪方法及这些方法之间的比较。
其次，在简述了小波变换的发展历史和小波变换的基本理论知识后，对以小波为工具在数字图像处理方面进行了有益的探索。
再次，给出了小波边缘检测理论，接下来针对小波去噪的理论和方法着重进行了介绍，包括小波去噪的原理、方法和阈值去噪处理等方面的内容。
最后，对本文的工作进行了总结。
小波变换由于具有“数学显微镜”的作用，在去噪的同时能保持图像细节，得到原图像的最佳恢复。
在众多的小波去噪方法中，运用最多的是Donoho小波阈值萎缩法，但Donoho给出的阈值有“过扼杀”小波系数的倾向，重建误差较大。
本文提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法实现了图像去噪。
该方法在去噪之前，先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数，保留这些位置的小波系数，其不受闽值去噪影响，对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪，去除高斯噪声。
然后对图像进行中值滤波，去除椒盐噪声。
该算法的实验结果表明不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声，而且能较好的保留图像的边缘细节，其滤波效果优于传统的图像去噪方法。
关键词：小波变换，高斯噪声，椒盐噪声，边缘检测，图像去噪ABSTRACTThe image iS often corrupted by noise in its acquisition or transmission．The noise to be removed before analysis has an important effect on image analysiS．Image～denoising is an important technology in image analysis and processingdomain．Traditional denoising methods can filter noise。
公路隧道交通信号滤波算法
公路隧道交通信号滤波算法董敏娥【摘要】Traffic information in the tunnel, including traffic flow, occupancy and speed, is acquired by traffic information gathering system. Generally, the traffic information contains random factors such as calculation noise, communication noise and trouble noise. In order to eliminate influence of these random factors on traffic incident detection, this paper makes a compara-tive analysis of different filtering methods. Wavelet denoising is selected to decrease the influence of random factors in traffic in-cident detection. According to simulation results, wavelet denoising has good filtering effect. It can dramatically reduce the false alarm rate of traffic incident detection.%交通信息采集系统采集到的隧道内车流信息包括交通流量、占有率和速度,这些信息一般都含有计算噪声、通信噪声和故障噪声等随机因素,为了消除这些随机因素对交通事件检测的影响,通过对滤波算法的分析比较,确定采用小波消噪来滤除交通信号中的随机因素,仿真结果表明,小波消噪具有较好的滤波效果,能够减小交通事件检测中的误报率.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2013(036)001【总页数】3页(P86-88)【关键词】公路隧道;滤波;交通信号;小波消噪【作者】董敏娥【作者单位】陕西交通职业技术学院信息工程系,陕西西安710018【正文语种】中文【中图分类】TN911.7-340 引言交通事件检测是基于交通流参数的变化来进行检测的，然而由于检测系统的通信噪声（或暂时性的系统故障等原因），会对反映交通事件的信号产生干扰，从而发生事件的误报。
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（ １ ． 安 庆理 工学 校
安徽 安 庆
２ ４ ６ ０ ０ ５ ； ２ ． 安 庆师 范大 学物 理 与电气 工程 学 院 安 徽安 庆
安 徽安 庆
２ ４ ６ ０１ １ ；
３ ． 安 庆 师范大 学数 学 与计算 科学 学 院
２ ４ ６ ０ １ １ ）
法在小波域上对亮度分量进行去噪处理， 只对小波分解后得 比 例值 ｑ ， 阈值Ｔ 取为 两者的 乘积。 这样阈值Ｔ 会根据图像
到的每 层低频系 数矩阵 进行滤波处理。 算法先利用Ｒ Ｏ Ａ Ｄ 法 的 不同 改变， 对于不同的图 像都会有很好的适应性。
检测出可能的噪声点 ， 再通过基于欧氏距离加权的近邻插值
Ｒ Ｏ Ａ Ｄ 算法检测脉冲噪声步骤如 下：
①设定阈值 Ｔ ；
替换原噪 声像素值，而 分解后得到的高频系数矩阵不变， 最
后通过小波逆变换重构出 最终的 输出 图像。
算法具体步骤描述如下：
②遍历所有像素，计算出每个像素值对应的统计量
Ｒ Ｏ Ａ Ｄ；
①对待处理的 灰度图 像进行指定层数的小波分解， 得到
１ ４ ２
通过加权插值也提高了 估计的 精确度， 使算法在对脉冲噪 声 误检。 的 抑制有着更好的 效果。
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Ｒ Ｏ Ａ Ｄ
（ ２ ）
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算 法 描 述
｛ ＝ 删 一
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对一幅 灰度图像直接进行滤波处理会不可避免地对其 中的细节信息 造成 损伤， 而图 像中的细节特征部分大多是灰 根据 经验， 这里计 算出图 像中 所有像素的Ｒ Ｏ Ａ Ｄ 值的 平 度值急剧变化的区 域。为了提高对脉冲噪声的 抑制效果， 算 均值 ｓ 和整个输入图像中像素 比Ｓ 小的像素与所有像素的
图像传感器在获取图像时， 由于受限于工艺成本大多缩小 盐噪声进行滤波处理 ， 提出了沿噪声模版待处理中心像素 了感光元件的单位面积， 这样会降低整体的灵敏度和动态 的四个方向分别搜索距离最近的非噪声像素点 ， 然后以与
范围从而影响画质。因此 ， 在对图像进行后续操作前需要 模版中心像素点 的欧氏距离倒数为权重来加权平均作为 先对噪声进行滤波的预处理。传统的中值滤波算法对图像 输出图像相应位置的最终灰度值 ， 从而提高了对噪声像素 中的所有像素都进行了处理 ， 在滤除噪声的同时也改变了 的估计的精确度。 原先非噪声像素的灰度值 ， 这样会造成图像细节信息 的丢 本文结合上述几种算法处理被脉冲噪声污染图像的优 失。 文献ｆ ２ ］ 采取滤波窗口自 适应的算法来滤除脉 冲噪声 ． 去 势，提出了一种基于 Ｒ Ｏ Ａ Ｄ噪声检测的小波域滤波算法 ， 最
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ６ — ０ ８ — ０ ３
作者简 介 ： 徐基龙（ １ ９ ８ ８ 一 ） ， 男， 安徽安庆人， 安庆理工学院助理讲师， 安庆 师范大学计算机 与信息学院硕士研究生， 研 究方 向： 图 形图像处理 。 基金项 目： 国家 自然科学基 金青年项 目（ １ １ ６ ０ ４０ ７ ０ ０ ４ ） 。
： ｊ ｃ ％ 第 ３ ６卷 第 ｌ ２期
Ｖ ０１ ． ３６ Ｎ ｏ． １ ２
绥 化 学 院 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｎ ａ ａ ｌ ｏ ｆ Ｓｕ ｉ ｈ ｕ ａ Ｕｎｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
２ ０１ ６年 １ ２月
Ｄｅ ｃ ．２ ０１ ６
基于 Ｒ ＯＡ Ｄ检测 的脉冲噪声 图像小 波域滤 波算 法
除了传统中值滤波对所有像素均使用中值代替的弊端， 减 后以与模版中心像素点的欧氏 距离倒数为权重进行加权插
少了不必要的图像细节损失。 文献【 ３ 】 在滤波之前对噪声点 值替换原噪声像素值来对噪声像素估计。 与传统检测算法相
进行 了检测 ， 只对判断为噪声点 的像素进行处理 ， 不仅考 比，本文的检测算法在漏检率和误检率上有着明显的优势 ，
中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识码 ： Ａ 文章编号： ２ ０ ９ ５ — ０ ４ ３ ８ （ ２ ０ １ ６ ） １ ２ — ０ １ ４ ２ — ０ ３
脉冲噪声的检测技术是数字图像处理中的一个重要分 虑标准中值， 也对分情况利用了中值前后两个值的信息进 支。 实践证明实际中的数字图像在经过获取 、 传输、 接收与 行处理 ， 能更好地保护图像的细节图特征。文献ｆ ４ 】 对检测 处理 的过程中，都将无法避免受到来 自内部和外部的干 到的脉冲噪声 ，提出了一种改进的加权中值滤波算法 ， 可 扰， 最终会产生噪声污染｛ ” 。数码摄影中常用 的点阵 Ｃ Ｃ Ｄ 以进一步保护图像中的细节。 文献【 ５ 】 主要是针对高密度椒
摘 要： 针对传统滤波算法处 理被椒盐 噪声污染 的图 像时 无法准确检测出 噪声点而导致处 理后视觉效 果不佳的问 题， 文章 提出了 一 种基于Ｒ Ｏ Ａ Ｄ噪声检测的小波域滤波算法。算法先 对图 像进行小 波分解， 再利用Ｒ Ｏ Ａ Ｄ 检测法的 优势 标记 出 分解 后每一层图 像低频分量中 的噪声点， 然 后通过基于 欧氏 距离 的近邻 插值来 替换原噪声 像素值。 实 验结 果表明， 该算法 可以 在滤除 脉冲 噪声 的同时 较好地保持原始图 像的细节 特征． 、 关键词： 脉冲噪声； Ｒ Ｏ Ｄ 检测； Ａ 小 波分解； 滤波算法
低频近似分量矩阵和高频细节分量；
③ 比较 每 个 像 素 的统 计 量 Ｒ Ｏ Ａ Ｄ与 阈 值 Ｔ ， 若
Ｒ Ｏ Ａ Ｄ ＞ Ｔ ， 则判定该像素点是噪声点； 否则该像素点就是正 这里定义误检率为非噪声点被误检为噪声点的像素数 与所 有像素数的比 值， 而漏检率为未被检测出 的噪声像素数
能， 特选取标准 ２ ５ ６ ＊ ２ ５ ６ 的Ｌ Ｅ Ｎ Ａ图像对标准中值滤波 、 自