结合小波变换和中值滤波心电信号去噪算法研究

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中值滤波与小波变换的指纹图像混合去噪的算法

Ｖｏ１Ｏ．１．Ｎｏ．２Ｊａ．ｏｎ．ｏ６２
中值滤波与小波变换的指纹图像混合去噪的算法
雷可君，谭阳红，杨喜，唐圣学，何怡刚ｚ
（．１吉首大学物理科学与信息工程学院，湖南吉首４６０；２１００．湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙４０８）１０２
有效地去除指纹图像中的椒盐和高斯混合噪声，获得了好的峰值信噪比增益。较
关键词：指纹图像；中值滤波；小波去噪；分层闯值：全局阅值中图分类号：Ｔ９１３Ｎ５Ｐ１．；Ｔ９７７文献标识码：Ａ文章编号：１０ — ６３（０７１０１００２６７２０）０ — ０ — ３
摘
要：图像去噪是指纹图像预处理中的重要内容，直接影响着指纹识别系统的准确率。结合中值滤波与
小波去噪分别去除椒盐噪声和高斯噪声中的优势，提出了一种指纹图像混合去噪算法，并对其中的关键步骤进行了详细分析。仿真结果表明：相对于单一使用一种去噪方法，混合去噪算法能更
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第２Ｏ卷第１期２００７年１月
Ｄｖｌｐｎｅｅｏｍｅｔ＆Ｉｎｖｔｎｏｃｉｅｙ＆ｅｅｔｉａｒｄｃｓｎｏａｉｆｍａｈｎｒｏｌｒｃｌｐｏｕｔｃ
机电产品开簋与刨崭
可以认为指纹图像中的混合噪声主要表现为高斯噪声和
椒盐噪声两类。

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

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(可以直接使用，可编辑完整版实用资料，欢迎下载）.1336・哈尔滨工业大学学报第加卷量所占的比例较小,而在高频区噪声能量所占的比例较大,甚至将信号湮没,所以去噪的重点仍在高频区.本算法选择能够较好的去除噪声并保持其边缘特征的中值滤波进行处理.一幅图像在经过小波分解后,HL频带是图像经过行低通和列高通滤波后的子图像,它包含了图像信号在水平方向高频信息和垂直方向的低频信息,因此,对于HL频带采用水平方向的直线型3邻域或5邻域中值滤波模板,则既去掉了水平方向的噪声,同时又较好地保留了垂直方向的低频信息;LH频带是图像经过列低通和行高通滤波后的子图像,它包含了图像信号在垂直高频信息和水平方向低频信息,因此,对于LH频带采用垂直方向的直线型3邻域或5邻域中值滤波模板,则既去掉了垂直方向的噪声,同时又较好地保留了水平方向的低频信息; HH频带是图像经过行高通和列高通滤波后的子图像,它包含了信号在水平和垂直两个方向高频信息即对角方向高频信息,因此,对于HH频带采用对角线方向的直线型3邻域或5邻域中值滤波模板.最后将经过滤波处理后的各频带经小波重构还原成去噪后的图像.本方法的总体流程为: i 将含噪图像进行小波分解;ii利用式(1计算去噪阈值T;iii利用式(2对图像分解后的HL、LH、HH三个子频带进行软阈值去噪;iv对经过软阈值处理后的三个子频带分别进行中值滤波处理;v重构,得到去噪后的图像.3应用实例本算法已在三维地震资料相干切片断层解释中得到应用.相干切片上的断层解释,是在相干切片上检测并提取断层多边形,然后用于作构造图.采用本算法可以自动在相干切片上有效的去除噪声并保持边缘细节,为下一步对断层的提取及解释提供了有力保障.如图1所示,(a是相干切片灰度图像原图,(b是小波分解后的图像,(c是中值滤波去噪后的图像,(d是改造后自适应保细节去噪算法去噪后的效果图.由图可见,经软阈值去噪处理后的(c较(b中分解后各高频子图,去除了一定的噪声;经中值滤波处理后的(d较(c中各高频子图,更进一步去除了部分,并克服了一定的模糊;而经改造后算法处理后的(d不但克服了图像在去噪时的模糊,而且保持了图像的边缘信息.经实践验证本算法应用于三维相干切片数据体中,去噪效果明显,在经本算法去噪后的图像上提取出的断层多边形,精度上有了较大的提高,有效的提高了断层解释的效率.(8相干切片灰度原图(b小渡分解后图像(c软阈值去噪后图(d对HH子频带中值滤波后(e去噪后小波重构图像图l中值滤波与小波去噪相结合的去噪方法效果图参考文献:[1]XIE J c,ZHANG D L,XU W L.Overview on waveletimage denoising[J].Journal of Image and Graphics, 2002,7(3:209—217。

用小波变换和中值滤波研究差分干涉图的去噪

图像进行分解。
时间分辨率高。
因此，小波分析能同时在时域和频域中对信号进行分析：在频域内分辨率高时，时域内分辨率则低；在频域内分辨率低时，时域内分辨率则高；具有
自动变焦的功能。在实际的工程应用中，所分析的
距ｔ的距离。。５）增强ＬｅＦｏｔｅ、ｒｓ滤波
一
它是对影像所含的谱分量进行操作来实现的种滤波方法，滤波方法实现了在信号区域去该
噪，噪声区域不改变噪声特性的自适应性。而
该方法把图像分为三类区域，其滤波公式为
Ｗｓ（ｂ一＜ｔ，，（）ｎ，）ｆ（）６＞
＝
位条纹的连续性，是计算工作量极大。Ｅｃｅ等但ｉｌｈ
人Ｌ提出了圆周均值滤波方法，５它在理论上具有最
大似然最优的滤波效果，但在保持相位条纹连续性
上较差。Ｌｎｒ和Ｆｒａｏ等人［提出的圆周中ａａｉｏｎｒ６
２５０
邻域平均滤波去噪后模拟干涉图
５０５０
顺序统计滤波噪后模拟干涉图
１口０１５０２Ｏ０
１００１５０
２ＯＤ
２５０５０１００１Ｂ０２００２５０
２５０
Ｉ
Ｂ０１００
１５０
２００
２５０

图２模拟高斯曲面及几种滤波去噪结果示意图

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

课程名称数字图像处理题目：基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪目录摘要 (1)1、设计目的与意义 (2)2、题目分析···········································3、设计原理···········································4、总体设计···········································5、算法设计与功能描述·································6、测试结果与分析·····································7、设计总结···········································8、设计体会···········································参考文献··············································摘要：滤除噪声是医学影像处理的一项基础而又较为重要的工作。

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪处理算法研究

重构，就可以达到消除图像噪声的目的。消除图像噪声的过程如下：①选择合适的分解
层次和小波变换函数对图像进行小波分解。②将经过处理后的数字图像进行小波变换，采用自适应的
根据噪声的性质可以把图像噪声分为两类：椒盐噪声和高斯噪声。图像处理领域去噪比较理想的算法有中值滤波法、神经网络滤波算法、邻域平均法及小波变换法等等。采用中值滤波方法对含有椒盐噪声的图像进行处理时，可以很好地保留图像的细节特征，所以受到广泛的使用，但中值滤波对高斯噪声的效果不是很明显，抑制性能弱。数字图像小波变换是采用数学方法来处理图像的新方法，它是一个数值逼近的问题，将母函数扩展和平移到新的函数空间，按照准则找出最佳的逼近方法，从而实现原始图像信息与噪声信息的区分［１］。由于小波具有多分辨率分析等特性，本文提出一种新的小波变换与中值滤波方法相结合的方法来消除图像中的噪
第３７卷第１期
中州大学学报
２０２０年２月
Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．１
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＺＨＯＮＧＺＨＯＵＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ｆｅｂ．２０２０
பைடு நூலகம்
一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪处理算法研究
关雪梅
（辽宁对外经贸学院基础课教研部，辽宁大连１１６０５２）
声，达到了很好的图像去噪效果，优于以往传统图像去噪方法。２中值滤波图像去噪算法
中值滤波是非线性滤波方式的一种，它的主要思想是用邻域像素周围所有像素的中值替代当前像素点的像素值。由于中值滤波方法在图像计算处理过程中无须统计数字图像的特征，因而数据处理比较方便。在一定的条件下，比线性滤波处理方法可以更多一些保留图像细节、抑制图像模糊，对消除图像干扰和扫描图像噪声更实用有效。但对于细节较多的图像，尤其是点线和尖顶细节较多的数字图像不适合采用此方法。

二维小波变换与中值滤波联合去噪方法研究

0引言随机干扰是煤田纵波地震勘探中严重影响有效波的一种干扰波，产生随机噪声的因素有很多，如不良的检波器埋置、风沙天气、电子仪器噪声、心腹近地表不规则体(如砂砾、卵石或多孔石灰石等)次生散射等。

随机噪声频带相对较宽，几乎覆盖整个有效波的频段，严重影响了有效信号的提取，从而影响到DMO 、速度分析、AVO 分析以及叠前偏移等叠前处理方法，最终影响到地震剖面（尤其是深层地震资料）的信噪比和分辨率。

为了保证地震资料准确反映地质构造，在叠前处理时必须对随机噪声进行去除。

为了消除随机噪声的影响，最好的办法是在野外采用去噪措施。

但是，受多风季节或其它条件限制，仅靠野外采集完全压制随机噪声是不可能的，因此需要在室内做些特殊的处理工作。

目前室内的去噪方法较多，但单一的去噪方法效果往往难尽人意。

例如小波变换能够较好的去除高斯噪声，提高记录的信噪比，然而对于脉冲噪声的去除效果却有限；中值滤波对于去除脉冲噪声效果较好，而对于高斯噪声效果不理想，因此本文提出二维小波变换与中值滤波相结合的方法进行叠前去噪处理，期望获得高信噪比的地震记录，以满足高分辨率地震勘探的要求[1，2]。

1方法原理1.1小波基本理论设ψ（t ）为一平方可积函数（能量有限空间），即作者简介：张胤彬（1965—），男，四川资中人，1988年毕业于中国矿业大学应用地球物理专业，高级工程师，从事地球物理勘探工作。

收稿日期：2011-04-26责任编辑：孙常长二维小波变换与中值滤波联合去噪方法研究张胤彬1，张华2，刘松3（1.山西省煤炭地质物探测绘院，山西晋中030600；2.东华理工大学核工程技术学院，江西抚州344000；3.中煤科工集团西安研究院，陕西西安710054）摘要：由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波，因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。

小波变换能够较好的去除高斯噪声，保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比，但去除脉冲噪声的效果却并不理想；中值滤波具有良好的边缘保持特性，虽低频去噪声效果有限，但去除脉冲噪声效果明显。

基于小波变换和中值滤波的岩心图像去噪_0

基于小波变换和中值滤波的岩心图像去噪摘要岩心图像的去噪是后续岩心图像处理的关键所在。

传统的滤波器去噪方法都或多或少模糊了边缘,破坏了图像的边缘信息。

小波变换凭借其良好的时频分析特性、低熵性等优点在图像的去噪方面获得了广泛的应用,应用小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了,根据中值滤波对输入信号具有不变性的特点,可以使中值滤波在进行图像去噪的同时又使其保持了图像的边缘特性。

中值滤波可以减弱随机干扰和脉冲干扰,所以本文中提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的岩心图像进行去噪的方法。

关键词小波变换;图像处理;中值滤波;岩心图像0 引言岩心图像的获取是通过扫描仪,这就不可避免的要受到噪声的污染,如何有效地去除噪声并保持图像不失真,成了图像预处理中最重要的内容。

噪声是影响图像质量至关重要的因素。

图像噪声按其来源可分为加性噪声、乘性噪声、量化噪声、椒盐噪声等;按噪声的性质则可分为高斯噪声(白噪声) 和脉冲噪声两类。

为此,本文根据岩心图像噪声存在的类型,提出了中值滤波与小波变换相结合的岩心图像混合去噪处理算法。

1 理论分析1.1 中值滤波中值滤波的基本原理是:首先确定一个以某像素为中心点的邻域,然后将该邻域中的各个像素的灰度值进行排序,取其中间值作为中心点像素灰度的新值。

这里的邻域称为窗口,当窗口在图像中上下左右进行移动后,利用中值滤波算法就可以很好的对图像进行平滑处理。

在一维下的中值滤波算法定义为:当n为奇数时,n 个数χ1,χ2,……,χn的中值就是按数值大小顺序处于中间位置的数;当n为偶数时,定义两个中间数的平均值为中值,用符号med(χ1,χ2,……,χn)来表示中值。

将一维中值滤波器理论扩展到二维信号中去,就产生了二维中值滤波器。

二维中值滤波器的窗口也是二维的。

将窗口中点的值排序,生成单调二维数据序列{ Fjk } 。

二维中值滤波输出G(j ,k)为G(j,k) = Med{ Fik } 。

中值滤波和小波变换相结合在信号去噪中的应用硕士学位

分类号：密级：学号：z1076209039 单位代码：10762新疆师范大学高校教师在职攻读硕士学位论文中值滤波和小波变换相结合在信号去噪中的应用Median filter and wavelet transform combined with the application of the signal denoising所在院系：数学科学学院专业：基础数学研究方向：小波分析及其应用新疆师范大学2012 年 11 月新疆师范大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

学位论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明（小四号宋体）学位论文作者完全了解新疆师范大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属新疆师范大学。

学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。

（保密的学位论文在解密后遵守此规定）保密论文注释：本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。

非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。

学位论文全文电子版同意提交后可在校园网上发布，供校内师生浏览。

本人签名：日期：导师签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

结合小波变换和中值滤波心电信号去噪算法研究

创意与实践
文章编号：1001-9944(2012)12-0046-04
结合小波变换和中值滤波心电信号去噪算法研究
徐寒，王冬冬，蒋同斌
（淮阴工学院数理学院，淮安 223003）
摘要：在采集心电信号数据的过程中，必然会涉及到肌电干扰、基线漂移和 50Hz 工频干扰，而使用常规系统辨识法则常常在一定程度上难以鉴定心电信号的特性。中值滤波器是一种操作简单的、高速的非线性信号滤波器，它常用于心电信号中低频去噪过程，如基线漂移。因为WTS的二进小波是一组带通滤波器，不同尺度有不同的频带，小波变换被选定用来分解原始信号，小波变系数的重建形成了消除干扰的心电信号。采用模拟实验是要确定如何进行自适应的阈值选取，适当的分解层数和小波函数。通过使用MIT/BIH数据库的心电信号，并结合计算机仿真形成的心电信号来对该方法进行检验。结论表明此算法可有效抑制心电信号中的主要噪声，满足心电波形临床分析和诊断的需求。关键词：心电信号；去噪算法；小波变换；中值滤波中图分类号：TP13 文献标志码：B
收稿日期：2012-06-19；修订日期：2012-10-22 作者简介：徐寒（1962— ），女，在读博士，副教授，研究方向为图像处理、模式识别。
46
Automation ＆ Instrumentation 2012(12)
时提高信号的信噪比。因此，为了在信号特征识别信号中有更好的抗噪声性，搜寻分析法就成为重要课题。如今，在心电信号滤噪方面有很多研究结果。 [2-4]
属于低频的噪声是由基线漂移和运动伪差造成的，其中基线漂移频率通常低于 1 Hz 且伴随有缓变态势，这可被看作是发展中的信号类别走向；而并非由运动伪影引起的基线突变，也可被看做是发展中信号的趋势。 1.1 小波变换

基于小波变换与中值滤波的CT图像去噪研究

分析能力，增加了进一步分析处理图像的难度。所以如何有效地去除ＣＴ图像中的噪声就成了ＣＴ图像处
理中一个重要的、必不可少的环节。小波变换是近十
ｉ …
ＦＵｈｎｇ，ＨＡＮｓｕａＧｕａｂｎｎｇｉｇ
（．ｃｏｌＴｃｎｌｙ，ｈｎｏｇＵｉｅｓｔｆＴａｉｏａＣｉｅｅｄｃｎ；．ｈｏｏｐｙｉ，ｈｎｏｇＵｉｅｓ）１ｈｏｏｅｈｏｏＳａｄｎｎｖｒｉＳｆｇｙｏｒｄｔｎｌｈｎｓＭｅｉｉｅ２Ｓｏｌｆｈ￣ｃＳａｄｎｎｖｒｉｉｃｓｙｔ
ｔａｓｏｍａｉｎｉｔｅｍｅｈｄｃｎｏｎｌｅｖｈｏｓｆｔｅｉａｅｂｔａｓｒｓｒｅｔｅｅｇｓａｄｄｔｉｒｎｆｒｔｈｔｏａｎｔｏｙｒｍｏｅｔｅｎｉｅｏｇｕｌｏｐｅｅｖｈｄ —ｅｎｅａｌｏｓｈｍｓ
世界最新医学信息文摘２１０２年第１２卷第１期
・
论著・
基于小波变换与中值滤波的ＣＴ图像去噪研究
傅爽，广兵韩
（．１山东中医药大学理工学院；２山东大学物理学院）．
摘要：去噪是图像处理中的一个非常重要的问题．中值滤波去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像的细节和边缘，于小波变换的图像去噪方法能在降低图像噪声的同时较好地保持图像的细节和边缘，对椒盐噪声效果不基但
甚明显。本文综合小波域去噪和中值滤波去噪两种方法对被高斯噪声和椒盐噪声污染的ＣＴ图像进行去噪，与

中值滤波结合小波变换在光谱去噪中的应用

科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·152·2018年第12期文章编号：2095－6835（2018）12－0152－03中值滤波结合小波变换在光谱去噪中的应用龚梦龙（南京邮电大学自动化学院，江苏南京210000）摘要：在分析光谱数据时，噪声的存在会影响数据分析的准确性。

为了提高光谱数据分析的准确性，针对光谱信号的噪声特性，提出了一种新的去噪方法，将小波变换与中值滤波相结合。

在该方法中，先使用小波变换去噪初步处理光谱，然后再次对光谱信号使用一层小波分解，保留低频系数，仅对高频系数使用中值滤波处理，最后重构信号，得到最终滤波后的光谱。

为了评估去噪效果，使用了信噪比（Signal Noise Ratio,SNR）和均方根误差（Root Mean Square error，RMSE）2项指标。

实验结果表明，新方法效果比2种方法中的任意一种都要好。

关键词：中值滤波；小波变换；去噪；光谱中图分类号：TN713文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2018.12.152在光谱分析中，光谱信号中往往会混有噪声，比较常见的就是脉冲干扰和高斯白噪声，这些噪声会使光谱信号的形状、位置等一些特征发生变化，让人们在分析时得出错误的结果。

为了提高分析的精确度，需要对光谱信号进行去噪处理，降低信号中的噪声，提取出有用的信息，从而得到精确而正确的结果。

因此，在光谱分析中一定要对信号进行滤波处理[1]。

目前，已经有很多去噪方法被用来进行光谱去噪，比较常见的有均值滤波、中值滤波和小波滤波等[2]。

这些去噪方法有优点也有缺点，如果只使用其中任何一种单一的滤波方法，很难做到较好的去噪。

本文提出了一种中值滤波与小波变换相结合的方法，中值滤波能有效去除脉冲噪声，小波变换去噪不仅能够有效去除白噪声，还能保留信号的细节部分，但对脉冲噪声的去除能力有些差。

基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理

摘
要：尝试利用摹于小波变换和中值滤波相结合图像去噪声处理对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像去噪方法
进行了探讨．结果表明，小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时较好地保持了图像所包含的边缘信息，处理
效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波．
的区分．由此可见，小波去噪方法也就是从实际信号空问到小波函数空间的最佳映射，以便得到原信号的最佳恢复口．］一般来说，通过图像传感器获取的图像都混有各种噪卢，主要表现为高斯噪声和椒盐噪声．文但本尝试利用小波的多分辨分析等特性结合中值滤波器去除图像中所含高斯和椒盐噪声的混合噪声，得了优取
文章编号：６１９６２０）１０２４１７ —６０（０６０ —０２一ｏ
基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理
欧阳诚梓，李勇，振铎，郭周颖
（中原工学院，南郑州河４００）５０７
相关方法３类［３］
在对数字图像处理时耍对小波进行二维离散变换，二维离散小波变换往往可以由一维信号的离散小
收稿日期：０５１１２０２０
基金项目：南省自然科学基金（００１０）河０４６００作者简介：欧阳诚梓（９０）男，１８－，湖南永卅人，１硕士生；李勇（２）男，１６，河南信阳人，９教授，博士，士生导师．硕

基于小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究

ｇ．ＦｎｌｅｉａｅｉｌＩｈｇｅｓｎｏｅｒｔＳＲ）ａｄｔｏ — ａ — ｑａｅｅｒｒ（ＭＥ）ａｄｔｅｉｇｅｇａａｙｔｍａｉａｔｎｉｉＮｇｌｏｓａｏ（ｎｅｒｔｍｅｈｏｎｓｕｒｒｏＲＳｎｈｍａｒｙ
文章编号：０８—８４（０７００１０１０２５２０）３— ０６— ４
基于小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究
李明喜吴鸿霞２
（苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室，苏镇江２２１；江江１０３
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第２３卷
第３期
黄
石
理
工
学
院
学
报
Ｖ０．３Ｎ．１２ｏ３
２００７年６月
ＪＲＮＡＬＯＦＨＵＡＯＵＮＧＳＮＳＩＴＥＣＨＮＯＧＹＨＩＩＴＴＵＥＯＦＴＯＬ
Ｊｎｕ
２００７
（ｒｉｉｅａｏａｒｏＭｄｍＡｒｕｕｌｑｉｅｔｎｅｈｏｇ，ｉｇｎｅｉＰｏｎａＫｙｂｒｏｏｅｇｃｌｒｕｍｎａｄｃｎｌｙＪｎｓＵｉｒｔｖｃｌＬｔｙｆｉｔａＥｐＴｏａｕｖｓｙ
Ｚｅｉｇ１０３ＨａｇｉｎｔｔｏＴｃｎｌｙＨａｇｈＨｂｉ３０３ｈｎａ２１；ｕｎｓｓｔｅｆｅｈｏｇ－ｕｎｓｕｅ４５０）ｊｎ２ｈＩｉｕｏｉ
ｓｒｃｈｒａｅａｐｉｄｔｓｍａｅｔｅｄｕｆｅｃａｔｒｐｌｅｔｔｈｅ—ｎｉｉｇｅｅｔｆｔｅｉｇｓｈｓｍｏｉｇｎｉｅｍｅｈｓｕｈａｈａｅｏｉｏｓｎｆｃｍａｅ．Ｔｅｅｒｏｈｅｖｎｏｓｔｏ。ｓｃｔｅｄｓｏｄｎｒａｅｅｌｒｈｅｍｅａｌｒａｄＳｎ－ａｅａｐｉｅｖｈｍａｅｎｉｅ．Ｔｅｅｐｒｍｅｔｓｌｒｉａｙｗｖｌｔｔ。ｔｄｎｆｔＯｏｉｆｅｉｉｅｎｒｐｌｔｒｍｏｅｔｅｉｇｏｓｓｈｘｅｄｅｏｉｎａｒｕｔｌｅｓｉｄｃｔａｈｓｍｅｈａｏｎｖＰ；ｎｔｔｅｉｇｅｎｉｅｂｔａｓｉｔｉｍａｅｅｇｎｏｍａｉｎＩａｎｒ．ｎａｅｔｔｔｔｏＣｎｔ｜１ｉｈｉｄｎｏｍ；ａｐｈｍａｏｓｕｌｍａｎａｎｉｇｅｉｆｒｔｏｄｏｔｃｅ

基于小波变换的信号滤波和去噪研究

换（ＣＷＴ）定义为
!＋∞
＊
Ｗｆ（ａ，ｂ）＝－ ∞ ｆ（ｔ）!ａ，ｂ（ｔ）ｄｔ，ａ≠０。其中 !＊是小波函数 ! 的共轭。
由于连续小波变换的冗余性较大，在实际应用中需将其参数离散
化。
小波的物理意义，ｗｆ（ａ，ｂ）可描述为信号（函数）ｆ（ｔ）∈Ｌ２（Ｒ）通过一带
! ! ｗｆ（ｓ，ｘ）＝
１ｓ
!（ｘ－ｔ）ｆ（ｔ）ｄｔ＝ｓ
＊
!ｓ（ｘ－ｔ）ｆ（ｔ）ｄｔ＝ｆ !ｓ（ｘ）
（１）
记
!ｓ（ｘ）＝
１ｓ
!（
ｘｓ
）是关于母波 ! 的尺度伸缩，尺度参数为ｓ．小波
! 要求满足容许性条件
２
２
! ! ＋∞
＾
! （ω）
０
ω
０
ｄω＝
＾
! （ω）
用的滤波方法将时间域，频率域同时考虑，根据信号不同的频率成分
采用不同大小的分辨时窗，有效地实现了时变滤波，避免了吉普斯效
应的影响，这与基于加窗Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的滤波方法有（下转第１００页）
８３
科技信息
○建筑与工程○
ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
要碰到时变滤波的问题，即一平稳信号在某一时刻突然混入某一频率
成分的噪音，若用加窗的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换方法来作滤波处理，为了提高时
间分辨率而取很短的时窗函数常常导致吉普斯现象，显然不合适，而
小波变换就能避免这一点。
３．基于声音变换的滤波方法
当有效信号中混入了确定性的噪音，即它们的频谱呈现出明显的

基于小波变换和中值滤波的图像去噪

统一阈值具有过扼杀系数的倾向，因此，最它是佳阈值的上限，而不是 —个最佳阈值。硬阈值函数和软阈值函数是我们经常用到的两种阈值函数，阈值函数由于不是一个连续的函数，以硬所会使去噪后图像出现伪吉布斯等现象；而软阈值函数由于使系数萎缩，以会使去噪后图像所出现模糊等现象。于以上的不足，基本文采用了种改进的阈值函数对图像进行去噪，其表示式为。
参考文献
［邢藏菊，守觉琊浩江等．１】王一种基于极值中值
的新型滤
波算法中国图象图形学￣．０１（：３５６ｇ２０，６５－３．，６）３『严琛．于脉冲噪声检测的图像去噪研究．２１基南
京理工大学硕士学位论￣．０．２６０ｆ杰成，３张大力 ’ 文立．图像降噪综述们徐小波．中国图象图形学报，０２７）０－１．２０，３２９２７（＇．作者简介：陈晓（９０）男，１８－，硕士研究生，研究方向为多媒体通信与信息系统及图像处理。
中国新技术新产品
一３３—
１极值中值滤波
在图像去噪领域受到了极大的关注。小波变换图像去噪方法的思想是在小波域内利用相应的规则对含噪图像的小波系数进行相应的处理在小波变换图像去噪方法中，阈值函数的选取是小波阈值去噪的— 重要因素，不同的阈值函数对小波系数有不同的处理方式，其得到的去噪效果也会不一样。
值则认为是Ｎ反之则认为是信号点ｓ即：，，

基于中值滤波和小波变换的图像去噪

基于中值滤波和小波变换的图像去噪作者：李智张根耀王蓓王静涂银莹来源：《现代电子技术》2014年第13期摘要：针对混合噪声的特点，提出一种中值滤波和小波变换相结合的去噪方法。

首先对噪声图像进行中值滤波，然后再通过小波阈值法对噪声进行去除，达到去噪目的。

最后进行了Matlab仿真实验以及客观标准评价，结果表明：这种方法改善了图像质量，去噪效果优于传统的软、硬阈值方法以及单纯的中值滤波方法，可以有效的去除混合噪声。

关键词：图像去噪；中值滤波；小波变换；均方根误差中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2014）13⁃0072⁃03 Image denoising based on median filtering and wavelet transformLI Zhi， ZAHGN Gen⁃yao， WANG Bei， WANG Jing， Tu Yin⁃ying（School of Computer，Yan’an University， Ya n’an 716000， China）Abstract： Aiming at the characteristics of mixed noise， a de⁃noising method of combining median filtering and wavelet transform is presented in this paper. Firstly， the median filtering is adopted for noisy images， and then the wavelet threshold method is used to remove the noise. Matlab simulation experiment and objective evaluation were performed. The results demonstrate the denoising effect of this method is better than those of traditional soft⁃hard threshold method and median filtering method， can improve the image quality， and eliminate the mixed noise of images effectively.Keywords： image denoising； median filtering； wavelet transform； root⁃mean⁃square error0 引言由于成像传感器噪声、相片颗粒噪声以及图像在传输过程中的通道传输误差等原因，会使图像上出现一些随机的、离散的和孤立的像素点，即图像噪声。

基于小波变换与改进中值滤波的红外图像去噪

基于小波变换与改进中值滤波的红外图像去噪胡静波【摘要】The image de-noising is a core and hot issue in the research area of infrared imaging. The denoising effect of the thermograph plays an important role in the later image processing. An improved algorithm is proposed to overcome the disad-vantage that the aberration details of infrared thermal images can not be remained in traditional infrared thermal image denoising algorithms. This method adopts the improved median filtering and wavelet transform to perform the denoising pro-cessing of infrared thermographs. The experimental simulation shows that the method can effectively remain the aberration de-tails of infrared thermal images, and has an ideal effect of noise suppression and better robustness for the post processing.%红外图像去噪研究是红外研究领域的热点问题,热图的去噪效果对后期的图像处理起着重要的作用.在此针对于红外热像传统去噪算法中无法有效保持红外热像差细节的不足提出了一种改进算法.该方法采用改进的中值滤波结合小波变换对红外热图进行去噪处理,结果实验仿真表明该方法能够有效保持红外图像热差细节的同时,对噪声抑制也具有理想的效果,对于后期处理具有很好的鲁棒性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)018【总页数】3页(P50-52)【关键词】红外图像;小波变换;中值滤波;去噪【作者】胡静波【作者单位】宝鸡文理学院电子电气工程系,陕西宝鸡721016【正文语种】中文【中图分类】TN919-340 引言红外成像技术已广泛应用于军事、工业、医学的各个领域，但由于红外焦平面阵列的非均匀性以及数字量化噪声和传输信道扰动干扰等，图像信号在产生、传输和显示过程中都会产生各种噪声，造成红外图像模糊、噪声较大，直接影响后续的红外目标检测、识别和分析。

基于中值滤波和提升小波分析的图像去噪方法研究

基于中值滤波和提升小波分析的图像去噪方法研究常亮亮;王广龙【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2012(033)005【总页数】5页(P894-898)【作者】常亮亮;王广龙【作者单位】【正文语种】中文引言现实生活中的图像通常都带有两类噪声：脉冲噪声和高斯噪声。

噪声严重影响了人类对有效图像信息的获取和利用，为了获得高质量的图像，就必须进行去噪滤波。

中值滤波是目前较为常用的图像脉冲噪声滤波方法。

传统中值滤波算法对所有数据进行统一处理，不仅改变了噪声点的值，也改变了信号点的值［1］。

在传统中值滤波算法基础上，人们对其进行了改进，如文献［2］提出的加权中值滤波、自适应中值滤波、开关中值滤波等。

尽管中值滤波可以很好地滤除图像中的脉冲噪声，但滤除高斯噪声的效果不理想。

均值滤波和小波阈值去噪是抑制高斯噪声的代表性方法，但两者对脉冲噪声的滤波效果不佳。

为了克服上述单一算法不能同时有效消除高斯噪声和脉冲噪声的缺点，文献［3］提出了噪声分离技术的图像滤波方法，并将中值滤波和均值滤波相结合。

但是，该算法需要在处理前完成某些参数的估计，而且均值滤波的去噪效果依赖于滤波窗口的大小，随着滤波窗口的增大，在去噪能力增强的同时又会损失太多的细节，造成图像模糊。

小波变换由于具有多分辨率和去相关性等特点，使得小波域更利于去除噪声，特别是高斯噪声的去除。

本文采用一种改进的中值滤波和小波变换相结合的方法，首先检测出图像中的脉冲噪声，对图像做中值滤波处理得到一幅只受高斯噪声污染的过渡图像，然后用小波变换对过渡图像进行滤波得到降噪后的图像。

1 中值滤波及改进算法1.1中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它的基本原理是：首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，然后将邻域中各个像素的灰度值进行排序，取其中值作为中心点像素灰度值的新值。

中值定义如下：设数组将a中各个元素值大小顺序排列为，则：图像处理中常进行二维中值滤波，如图1所示，对于中心点选定的3×3邻域，对邻域内点的像素值进行排序求取中值，然后用中值替换中心点的像素值［4］。

基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪研究的开题报告

基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪研究的
开题报告
1. 研究背景：
随着数字图像处理技术的不断发展，在各种领域的应用中，图像去噪一直是一个十分重要的问题。

在实际应用中，由于多种原因，图像可能会产生噪声，这会影响到图像的质量和处理结果的可靠性。

因此，图像去噪技术一直是数字图像处理领域一个重要的研究方向。

2. 研究内容：
本研究旨在探讨一种基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪方法。

本方法将中值滤波和小波变换相结合，利用中值滤波对图像进行预处理，然后通过小波变换对图像进行分解与重构，从而达到去除噪声的目的。

同时，本方法还将尝试引入一些新的算法，如局部像素分析等，以进一步提高去噪效果。

3. 研究方法：
该研究将采用以下步骤：
（1）对图像进行中值滤波和小波变换预处理；
（2）利用小波变换对图像进行分解，提取高频成分；
（3）通过局部像素分析等方法对高频成分进行处理；
（4）重构图像，得到去噪后的图像。

4. 预期结果：
本方法将通过图像去噪实验，与传统的中值滤波和小波变换方法进行对比，验证其去噪效果的优越性。

5. 研究意义：
本研究将对图像去噪技术的发展与应用，以及数字图像处理领域的研究具有重要的意义。

同时，该方法将在实际应用中为图像去噪提供一种新的解决方案。