基于自适应阈值的小波增强方法
一种基于小波阈值的图像增强改进算法
增强突出图像中的一部分重点关注的信息 ， 同时削弱 或 去除某 些不 需 要 的 信息 ， 强调 某 些 感兴 趣 的特 征 ， 抑制 不感 兴趣 的 特征 ， 之改 善 图 像 质量 、 富信 息 使 丰 量， 加强 图像判 读 和识 别效果 的图像 处理 方法 。 图像 增强 的 目的是 为 了提高 图像 的质量 ， 以得 到对 具体 应 用来 说视 觉 效 果更 “ ” “ 用 ” 图像 … 。 因此 ， 好 更 有 的 图像 增强 的方法 会 因应 用不 同而不 同 ， 图像 增 强方 法 主要有 空域 法 和频 域 法 两 类 。空 域 增 强方 法 是 指 直 接作用 于像 素 的增 强 方 法 ， 直 接灰 度 变 换 、 方 图 如 直 修正等。而频域法是在图像的某个变换域 内， 图像 对 进行操作 ， 如高低通滤波器 ， 同态滤波器等 。 近年来 ， 出现 了不少 有关 小波变 换应用 于 图像 增 强方面的研究 ， 中基于小波域的图像增强算法得 其 到推广 。它 建 立在 小波分 解 和重构基 础上 ， 先输 人 图 像进行小波变换 ， 然后设计一种新的变换函数进行增 强处理 ， 后 通 过 小 波逆 变 换 即可 得 到 增 强 后 的 图 最 像 。由于图像进 行 小波 分解 后 ， 噪声 和 细节 大 部分 其 都存在于高频 部 分 ， 低频 部分 进行 平 滑不 会 对 图像 对
ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｎ ｉａｅ ｈ ｔ ｈ ｔ ｏ ｄ ａ ｔｇ ｏ ｓｔ ｇ ｏ ｓ ｇｐ ｏ ｅ ｓｎ ｍｅ ｔ ｒ ｓ ｌ ｉ ｄ ｃ ｔｓ ｔａ ｅ ｍｅ ｈ ｉ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｕ ｏ ｉ ｅ ｎ ｉｉ ｒｃ ｓ ｉｇ。ｓ ｌ ｅ ｕ ｌ ｈ ｄ ｅ ｉｆ ｒ ｔ ｎ ａ ｓ ｂ ｌ ｔ ｄ ｓ ｍａ ｎ ｉ ｔ ｏ ｓｙ ｔ ｅ ｅ ｇ ｎ ｏｍａｉ ｌｏ ｏ － ｍｕ ａ ｎ ｏ
基于双正交小波包分解的自适应阈值语音增强
ｗａ ｅ ｅ ａ ｋｅ ｃ ｍ ｐｏ ｉｉ ｎ ｖ ｌ ｔ ｐ ｃ ｔｄｅ ｏ ｓｔｏ
Ｌ ｕ ｅ ， ａ ｈ ｎ ｃ ｕ ， ｏ ｉｎ ｉ ｗ ｉ Ｂ ｏＣ ａｇｈ ｎ Ｄ ｕＨｕ ｉｇ Ｒ ｊ
（ｐｅ ｎ ｕ ｉ Ｓｇ ａ Ｐｏｅｓ ｇＬ ｂ Ｓｈｏ ｏ ｌ ｔ ｎｃ ｎ ｒ ｔ ｎａ ｄＣ ｎｒ ｎ ｉ ｅｉ ， Ｓｅｃ ａｄＡ ｄｏ ｉｎｌ ｒｃ ｉ ａ ， ｃｏｌｆＥｅ ｒ ｉＩ ｏｍａ ｏ ｎ ｏｔ ｌ ｇｎ ｒ ｇ ｈ ｓｎ ｃｏ ｆ ｉ ｏＥ ｅ ｎ Ｂ ｉ ｇ Ｕ ｉ ｍｔ ｏ ｅ ｎｌ ｙ Ｂ ｉｎ ０ ０２ ｈｎ ） ｅｉ ｎｖ ｉ Ｔｃ ｏｏ ， ｅｉ １０ ２ ，Ｃ ｉ ｊ ｎ ｅ ｙｆ ｈ ｇ ｊｇ ａ
ｏｄｅ ｏ ｅ ｉ ｎａｅ ｍａ ｙ ｋ ｎ ｓｏ ｏ ｓ ｓ，ａ ｓ ｅ ｃ ｎ ｎ ｅ ｎ ｐｐ ｏ ｃ ｔ ｄａ ｔｖ ｈ ｅ ｈ ｌ ａ ｅ ｎ ｂ — ｒｈｏ － ｒ ｒｔ ｌ ｍｉ ｔ ｎ ｉ ｄ ｆｎ ｉｅ ｐ ｅ ｈ ｅ ｈａ ｃ ｍｅ ｔａ ｒ ａ ｈ ｗｉ ａ ｐ ｉ ｅｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉｏ ｔ ｇ ｈ
ｉｇ ｔ ｅｌ ｖ ｌｏ ｏｓ ｎｄ ａ ｄ ｎ ｍｉ ｈ ｅ ｈ ｌ ｓｕｓ ｄ ｆ ｒｒ ｄ ｃ ｎ ｏｓ ｎ ｈ ｅ ｅ ｆｔ ｎ ｉｅ ａ ｙ ａ ｃ ｔｒ ｓ ｏ ｄ ｉ ｅ ｅ ｕ ｉ ｇ ｎ ｉｅ．Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｏ ｈｅ ｏ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈｅｐｒ—
基于提升小波的自适应火灾图像边缘检测
测算法
焰 图像 的边缘部分［ Ｉ 】 。因此 如何快速 、 精确地 实现对 火 灾图像 边缘提取 ．是 图像 型火灾探测系统 中极 为重要
的一 步 。
１ 提 升 小 波 变 换
１ ． １ 提 升 小 波 变换 的基 本 原 理
提 升 小 波 变 换 的实 质 是 将 第 一 代 小 波 变 换 的 滤 波
ｏ ｄ ｄ ｊ ＿ １ ： ｛ Ｓ ． ｍ １ Ｏ ≤２ ≤２ 一 １ ｝
ｅ ｖ ｅ ｎ ｊ ＿ ｛ Ｓ． ２ １ ０ ≤Ｚ ≤ － ＇ － １ ｝
（ １ ）
（ ２ ）
算 量小 、 计算 速度快和要求存 储空间小 等诸多优势。 这
样以来 ． 若 将 提 升 小 波 用 于 图 像 的多 尺 度 边 缘 检 测 ． 就
边缘 。而本文提 出的算法检测 的边缘较清晰 、 连续 。 而
且 采 用 提 升 小 波 提 取 边 缘 可 以缩 短 运 行 时 间 ．提 高 运 行速度 。
『 ３ ］ Ｗｉ ｍ Ｓ ｗ ｅ ｌ ｄ ｅ ｎ ｓ ． Ｔ ｈ ｅ Ｌ ｉ ｆ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｃ ｈ ｅ ｍ ｅ ： Ａ Ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ — ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｓ ｅ ｃ —
（ ２ ） 预测 （ Ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ） ， 对于一个局部 相关性较强 的信
号． 它测 ，采用 一个与数据结构无关 的预测算 子 Ｐ ， 首先将 Ｐ 滤 波器作 用于偶 信号上得到奇信号 的预测
可能在完成传统 图像 多尺度 边缘检测 的同时 ．进 一步
李庆辉 ， 李艾华 ， 姜 柯 ， 赵少 宁
（ 第 二 炮 兵 工 程 大学 五 系， 西安 ７ １ ０ ０ ２ ５ ） 摘 要 ：提 出一 种 基 于提 升 小 波 的 自适 应 阈值 火 灾 图像 边 缘检 测 算 法 。 该 算 法 首 先 对 火 焰 图像 进 行 多层 小 波分 解 ． 对 得 到 的低 频 部 分 用 提 出的 改 进 提 升 方 法提 取 边 缘 ， 对 高频 部 分 用 小 波 变 换 的 局 部模 极 大 值 算 法 提 取 边 缘 ． 将所 得 边 缘 信 息 融 合起 来得 到 火焰 图像 边 缘 。 实验 结 果 表 明， 算 法 边缘 定位 准确 ， 抗噪能力强 ， 是 一 种 有 效 的 火 灾 图像 边缘 检 测 方法 。
自适应小波阈值去噪原理
自适应小波阈值去噪原理小波变换的出现为信号处理领域带来了新的处理方法，其中的小波阈值去噪技术由于其出色的去噪效果而备受关注。
该技术在如何确定阈值方面存在许多争议，为了解决这个问题，自适应小波阈值去噪技术应运而生。
本文将详细介绍自适应小波阈值去噪技术的原理和实现方式。
小波阈值去噪技术是基于小波变换的信号去噪方法，其基本原理是：将噪声信号通过小波变换转换到小波域，利用小波变换的分解性质将噪声和信号分开，通过加入阈值进行噪声的滤除，然后将小波域上的信号逆变换回时域，得到经过去噪后的信号。
具体来说，对于一个长度为N的信号$x(n)$，它可以进行小波变换得到其小波系数$CJ_k$，即：$$CJ_k = \sum_{n=0}^{N-1}x(n)\psi_{j,k}(n)$$$\psi_{j,k}(n)$为小波基函数，它们可以由小波变换的不同种类选择。
通过多层小波分解，可以得到多个小波系数矩阵$CJ_{nj}$，其中$n$表示小波变换的层数，$j$表示小波系数的关键字，$j=(n,j)$。
在小波域中，噪声和信号的表现方式不同。
通常情况下，信号的小波系数分布在某个范围内，而噪声则分布在零附近。
我们可以通过以零为中心的阈值将小波系数分为两部分：大于阈值的系数表示信号成分，小于阈值的系数表示噪声成分。
然后将小于阈值的小波系数清零，再通过逆变换将小波系数转换回原始信号。
小波阈值去噪技术的核心问题是如何确定阈值。
传统的小波阈值去噪技术采用全局阈值，所有小波系数均采用同一个阈值进行处理。
这种方法可能会使信号丢失部分重要信息，从而影响其质量。
如果在将全部小波系数同时处理时，不同频带的信号成分和噪声带宽差异较大，无法很好地选取合理的阈值。
为了解决这些问题，自适应小波阈值去噪技术应运而生。
该方法采用自适应阈值，在不同频带上分别应用不同的阈值，以便更好地保留信号信息。
自适应小波阈值去噪技术的步骤如下：1. 利用小波变换将噪声信号转换到小波域。
自适应小波过滤
自适应小波过滤自适应小波过滤是一种信号处理方法，它利用小波变换的多尺度分析特性，能够有效地去除信号中的噪声和干扰，从而提取出信号的有效信息。
本文将从原理、应用和优势等方面介绍自适应小波过滤。
一、原理自适应小波过滤是基于小波变换的信号处理方法，它将信号分解为不同尺度的小波系数，通过对小波系数的阈值处理和重构，实现信号的去噪和降噪。
具体步骤如下：1. 对信号进行小波变换，得到小波系数。
2. 对小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置零。
3. 对处理后的小波系数进行逆小波变换，得到去噪后的信号。
二、应用自适应小波过滤在信号处理领域有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 语音信号去噪：在语音通信和语音识别等应用中，常常会受到噪声的干扰，使用自适应小波过滤可以有效去除噪声，提高语音信号的质量和识别准确度。
2. 图像去噪：在数字图像处理中，自适应小波过滤可以用于去除图像中的噪声，提升图像的清晰度和细节信息。
3. 生物信号处理：在生物医学工程领域，如心电信号、脑电信号等的处理中，自适应小波过滤可以去除噪声和干扰，提取出有效的生物信号。
4. 振动信号分析：在机械故障检测和诊断中，自适应小波过滤可以用于提取故障信号，帮助判断设备的工作状态和故障类型。
三、优势相比于传统的滤波方法，自适应小波过滤具有以下优势：1. 多尺度分析：小波变换可以将信号分解成不同频率的小波系数，能够更好地捕捉信号的细节信息。
2. 自适应阈值：自适应小波过滤可以根据信号的特点自动调整阈值，避免了手动选择阈值的主观性。
3. 高效性：自适应小波过滤使用快速小波变换算法，计算速度较快，适用于实时处理和大规模数据处理。
4. 鲁棒性：自适应小波过滤对信号的幅度变化和噪声的影响较小，能够有效处理各种复杂信号。
自适应小波过滤是一种有效的信号处理方法，具有广泛的应用前景。
它可以在语音、图像、生物医学和机械故障等领域中去除噪声和干扰，提取出信号的有效信息。
基于自适应阈值的小波包非接触语音增强方法研究
Ｍｅ ｄ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ Ｉ ， ２ ０ １ ３， ３ ４ （ ２ ） ： ２ １ — ２ ２ １
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ｎ ｏ ｎ — ｃ ｏ ｎ ｔ ａ ｃ ｔ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ； ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｐ ａ ｃ ｋ ｅ ｔ ； ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ； ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ
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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。
计算机论文开题报告
【导语】开题报告是指开题者对科研课题的⼀种⽂字说明材料。
以下是⽆忧考整理的计算机论⽂开题报告，欢迎阅读！【篇⼀】计算机论⽂开题报告 论⽂题⽬：基于⾃适应阈值的图像增强算法 ⼀、选题背景 图像，指的是客观物体在⼈脑中的⾃然反映，它是信息传递的重要媒介，以纸张，照⽚，计算机屏幕等介质呈现出来。
现实中，⼈类⼤部分的信息都是通过⼈眼观察的⽅式取得。
五种感官⽅式中视觉是主要的获取⽅式。
然⽽，由于光照，噪声，介质形状等多⽅⾯因素的影响，在图像的⽣成和传输过程中，图像会发⽣质量降低的情况，如对⽐度偏低，图像明暗不均，⼏何形变等。
因此，需要进⾏图像处理，以取得符合⼈们应⽤需求的图像。
数字图像处理，指的是以数学运算为⽅式，对图像作出的各种加⼯过程，⽬的是得到对⽤户适⽤的效果⑴。
这些过程包括降噪、配准、增强、压缩等，它们与现实中的⽣产过程是紧密结合的。
数字图像处理，起始于1950年代，⾄1960年代时从计算机学中分离出来，形成独⽴发展的学问。
经过半个多世纪的扩充，现在图像处理的技术基础⼰经很稳固，在许多社会领域⼴泛运⽤。
如⽓象部门通过对遥感图像的处理，得到更加有效的天⽓云图，提⾼了预报的准确性；林业部门通过对航拍图像的分析，评估森林发⽣⽕灾险情的可能性；航天部门需要对飞⾏器传回的图像进⾏处理才能得到更多更清晰的细节；医疗部门的CT诊断技术采⽤图像重建技术，获得⼈体各部位的重建图像，⽽对X射线图像的处理能突出病变区域的显⽰效果，让医⽣得以准确地判断病变区域；在安检领域，对阿尔法射线照射图像的处理，使得包裹内物品的形状和层次更加清晰，利于判断物品类型。
现在，数字图像处理技术和流⾏的技术相结合（如⽣物技术、⼈⼯智能、智能终端等），以后将有更好的发展。
数字图像处理按照⽅式和⽬标的不同⼤致分为以下⼏类：⼀是提⾼图像的视觉效果，如增加对⽐度，⾊彩变换，⼏何变换等，本⽂主要讨论的图像增强就属于这⼀⽅⾯；⼆是获取图像的特征信息，以满⾜匹配的需要，如获取边缘信息，颜⾊特征，纹理特征等；三是图像的压缩编码⽅⾯，这是为了减⼩图像的⼤⼩同时⼀定程度上保证图像质量，使得传送更为容易。
基于自适应小波变换的红外图像增强算法研究
斌 叶春明
宜昌 ４３０） ４ ０ ０
４ ０ ７ ） ２ 总装武汉军代局驻宜 昌地区军代室 ３ ０ ３ （．
针对红外弱小 目标 图像对 比度低 、 人工识别 困难 的问题 ， 出了一种基于 自适应小波变换 的图像增强算法 ， 提 并通过仿真试验进
行分析对 比。结果表明 ， 该算法可 以很明显地区分 目标与背景 ， 可用于微弱红外 目标图像 的增强处理 。
ｉｄ ｓｅ ｎｂｌ ｙ ｏ ｒ ｒ ｄｗｅ ｋｔ ｒ ｅ．Ｔｈ ｉ ｌｔｏ ｉ ｅｉｎｅ ｎ ｉｃ ｒ ｉｉｉ ｆｎｆａ ｅ ｅ ａ ｇ ｔ ｔ ｉ ｅｓｍｕａ ｉｎ ｄ ｓｇ ｄ。ａ ｄ ｔ ｅ ｕ ｔ ｒ ｖ ｈ ｆｉｉｎｃ ｆｔ ｅａｇ ｉ ｓ ｎ ｈｅｒｓ ｌｓｐ ｏ ｅｔ ｅｅｆｃｅ ｙｏ ｈ ｌｏｒｔ ｆ ｒｄｓｉｇ ｓ ｉｇ ｂ — ｈｍ ｏ ｉｔ ｕｉｈｎ ｅ ｎ ｔ ｅ ｈｅｔｒ ｅ ｎ ａ ｋ ｒ ｕ ｗｅ ｎ ｔ ａｇ ｔａ ｄ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎｄ，ｗｈ ｃ ａ ｓ ｄｉ ｈ ａ ｎ ｎ ｅ ｎ ｆｉｆａｅ ａｎ ａ ｇ ｔ ｉｈ ｃ ｎｂｅｕ ｅ ｎｔ ｅｉ ｇｅｅ ｈａ ｃ ｍｅ ｔｏ ｎ ｒ ｒｄ ｆｉｔｔｒ ｅ． ｍ Ｋ ｙ ｏｒ ｓ ａ ａ ｔｖ ，ｉ ｇ ｎ ａ ｃ ｍｅ ，ｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ｅ Ｗ ｄ ｄ ｐ ｉｅ ｍａ ｅｅ ｈ ｎ ｅ ｎｔ ｖ ｌｔｔａ ｓｏｍ
４ 结语
针对红外弱小 目标 图像对 比度 低、 工识 别 困难 的问 人
题， 本文提 出了一种基于 自适应小波变换 的图像增强 算法 。 大量 图像数据处理实验 表 明， 文提 出的增强 图像 算法 可 本
以很 明显 地 区分 目标 与 背 景 ， 于 微 弱 红 外 目标 图像 的 增 用
滤波器设计中的自适应小波变换滤波器
滤波器设计中的自适应小波变换滤波器在信号处理领域中，滤波器是一种常用的工具，用于去除信号中的噪声或者频率成分。
而自适应小波变换滤波器作为一种特殊的滤波器，在处理非平稳信号方面表现出了良好的性能。
本文将探讨滤波器设计中的自适应小波变换滤波器以及其在信号处理中的应用。
一、自适应小波变换滤波器的概述自适应小波变换滤波器是一种基于小波变换的滤波方法。
小波变换是一种时频分析方法，相比于传统的傅里叶变换，小波变换能够更好地捕捉信号的时频特性，适用于处理非平稳信号。
在滤波器设计中，自适应小波变换滤波器能够根据信号的特性自动调整滤波参数，提高滤波效果。
二、自适应小波变换滤波器的设计过程自适应小波变换滤波器的设计过程包括以下几个步骤：1.选取小波基函数：在设计自适应小波变换滤波器时，需要选择适合信号特性的小波基函数。
常用的小波基函数包括Daubechies小波、Haar小波等。
2.计算小波系数：通过对信号进行小波变换，可以得到信号在不同尺度下的小波系数。
小波系数反映了信号在不同频率范围内的能量分布情况。
3.确定滤波阈值：在自适应小波变换滤波器中，滤波阈值的确定十分重要。
滤波阈值用于判断哪些小波系数是噪声，需要被滤除的。
常用的方法有硬阈值和软阈值。
4.滤波处理：根据滤波阈值对小波系数进行滤波处理，将噪声部分滤除，保留信号部分。
滤波后的小波系数通过逆小波变换可以得到滤波后的信号。
三、自适应小波变换滤波器的应用自适应小波变换滤波器在信号处理领域有着广泛的应用。
以下举几个例子来说明：1.语音信号增强：在语音通信中，经常会受到环境噪声的干扰，使用自适应小波变换滤波器可以对语音信号进行去噪处理，提高语音质量。
2.图像去噪：在数字图像处理中，图像经常会受到各种噪声的影响，自适应小波变换滤波器可以对图像进行去噪处理，提高图像质量。
3.生物信号处理：在生物医学领域，自适应小波变换滤波器可以用于处理心电信号、脑电信号等生物信号，从中提取有效的生理信息。
基于LoG算子改进的自适应阈值小波去噪算法
ＤＯＮＧ Ｘｕ ｅ， ＬＩ Ｎ Ｚｈｉ — ｘｉ ａ ｎ ， ＧＵ Ｏ Ｔａ ｉ — ｌ ｉ ａ ｎｇ
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｐｈ ｙ ｓ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ， Ｆ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ， Ｆ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ ５ ０ ０ ０ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
边缘部分 的阈值函数 ， 将 边 缘 部 分 小 波 系数 附 近 的 能 量 和 阈 值 相 结 合 ， 构 建 新 的 阈值 函 数 。最 后 利用 改进 的 阈 值 函 数 对
图像 Ｒ、 Ｇ、 Ｂ ３个 通 道 分 别 处 理 ， 保 留 图像 所 有 的细 节 信 息 。实 验 结 果 表 明 ， 消 噪 后 图像 与 含 噪 图 像 的 Ｐ Ｓ ＮＲ 值 高 于传
ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇｅ ， ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖｅ ｄ ｓ ｅ ｌ ｆ — ａ ｄａ ｐｔ ｉ ｖｅ ｔ ｈｒ ｅ ｓ ｈｏ ｌ ｄ ｗａ ｖｅ ｌ ｅ ｔ ｄｅ ｎｏ ｉ ｓ ｉ ｎｇ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＬｏＧ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏＳ ｅ ｄ ．Ｆｉ ｒ ｓ ｔ ， ｔ ｈｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｄｇ ｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｆ ｏｒ ｍａ ｔ ｉ ｏｎ ｗａｓ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｄ ｂｙ Ｌｏ Ｇ ｏｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏｒ ． Ｔｈｅ ｎ， ａ ｃ ｃ ｏｒ ｄ ｉ ｎｇ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｅ ｄｇｅ ｏｆ ｔ ｈｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ ｓ ａ ｎｄ ｔ ｈ ｅ ｎｏ ～ ｅ ｄｇ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｉ ｍａ ｇｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ， ｔ ｈｅ ｉ ｍｐｒ ｏ ｖ ｅ ｄ
基于局部化自适应阈值的小波图像降噪
（ ｏｌｇ ｆＡｕｏ ｔ ｎＥｎ ｉｅｒ ｇ；ｂ Ｃ ｌ ｇ ｆＩｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｒ ｇ ，Ｑｉ ｄ ｏＵｎｖ ｒｉ ，Ｑｉ ｄ ｏ２ ６ ７ ， ｈｎ ａ Ｃ ｌ ｅｏ ｔｍａｉ ｇｎｅｉ ｅ ｏ ｎ ． ｏｌ ｅｏ ｎｏｍａｉ ｎ ｉｅｉ ｅ ｏ ｎ ｇ ｎ ａ ｉｅｓｔ ｙ ｇ ｎ ａ ６ ０ １ Ｃ ｉａ）
第 ３ 卷第 ２ １ 期
Ｖ０ ． １Ｎｏ ２ ２ １ １３ ． ０ ０
青 岛 理 工 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｎ ｄ ｏＴｅ ｈ ｏｏ ｉａ Ｕｎｖ ｒｉ ｏ ｒ ａ ｏ ｇ ａ ｃ ｎ ｌｇｃ ｌ ｉｅ ｓ ｙ Ｑｉ ｔ
基 于 局 部 化 自适 应 阈 值 的 小 波 图 像 降 噪
ｏ ｅ ． Ｃ ｎ ｉ ｅ ｉ ｇ ａ ｄ ｐ ｉｅ ｓ ｅ ｎ ｏ ｔ ｅ ｍ ｅ ｈ ｄ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｍ＇ ａ ａ ｔ ｂ ｌ ｙ， ｎ ｓ ｏ ｓｄ ｒｎ ｎ ａ ａ ｔ ｔ ｐ ｉ ｔ ｈ ｔ ｏ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ｐ ａ ｉ ｔ ｖ ｉ
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １４ 文献标志码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ３ ４ ０ （０ ０ ０ ～ ０ －５ １ ７ ６ ２ ２ １ ）２ １８ ０ １
Ｗ ａ ｅ ｅ ｍ ａ ｅ Ｄｅ ｉ ｉ ｓ ｄ ｏ ｃ ｌＡｄ ｐ ｉ ｅ Ｔｈｒ ｓ ｏ ｄ ｖ ｌ ｔ Ｉ ｇ ｎｏ ｓｎｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｌｏ ａ ａ ｔｖ ｅ ｈ ｌ
吕慧 显 杨 滨 李 京 ， ，
（ 岛 大学 ａ 自动 化 工程 学 院 ；． 息 Ｔ 程 学 院 ， 岛 ２ ６ ７ ） 青 ． ｂ信 青 ６ ０ １
一种基于小波变化的自适应阈值算法研究
Ｒ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｆａ ａ ｔｖ ｓ ａ ｃ ｎ Ｓ ｌ － ｄ ｐ ｉ ｅ Ｔｈｒ ｓ ｏ ｄ Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｅ ｈ ｌ ｇ ｒｔ
Ｂａ ｅ ｎ Ｗ ａ ｅ ｅ ａ ｆ ｒ ｓ ｄｏ ｖ ｌ ｔＴｒ ｎｓ ｏ ｍ
ｓｇ ｆｃ ｎｔａ ｌｃ ｔｏｎ ｖ ｕｅａｎ ｓ ｐｒ ｐｅ ｔｖ ｎ ｓｇｎ ｌａ ｔ ａ ｉ ｅ ｔａｎ ｍ ｉｔｎ ｉｎｉｉａ ｐｐ ｉａ ｉ ａｌ ｄ ｉ ｏｓ ｃ ｉｅ ｉ ｉ ａ ｃ ｕ ｌｔｍ ｒ ｓ ｔ ｉｇ．
Ｋ ｙ Ｗ ｏ ｄ ｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ，ｒ ｄ ｒ ｉ ｎ ｌ ｒ ｃ ｓ ｉｇ，ｉ ｇ ｏ ｐ ｅ ｓｏ ｅ ｒｓ ｖ ｌｔｔ ａ ｓ ｏ ｍ ａ ａ ，ｓｇ ａ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｍａ ｅ ｃ ｍ ｒ ｓ ｉ ｎ Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ ＴＮ９ ］ ７ ａ ｓ Ｎｕ ｅ １．
（ 武汉 市 ７ ２ ３ 箱 ” 武 汉 ４２ 信 ４ ０ ７ ） 武汉 数 字 工程 研 究 所 ３０４ （ 武汉 ４０７） ３ ０ ４
摘 要
雷达 信 号 处 理 在整 个 雷 达 系 统 中一 直 都 起 着 举 足轻 重 的作 用 ， 同时 也 是 雷 达 技 术 发 展 中 最 为 活跃 的部 分 。文
ｍｅ ｈ ｄ ｍｅ ｔ ｎ ｄ ｉ ｈ ａ ｅ ａ ｅ ａ ｉｆ ｃ ｏ ｙ ｒ ｓ ｌ ｆ ｒｒ ｄ ｒｅ ｈ ｉ ｎ ｌ ｅ ｎ ｉ ｉｇ ａ ｄ ｔ ｅ ｃ ｄ ｎ ｅｈ ｄ ｏ Ｚ ａ ｔ ｏ ｎ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｃ ｎ ｇ ｔｓ ｔｓａ ｔ ｒ ｅ ｕｔ ｏ ａ ａ ｃ ｏ ｓｇ ａ － ｏ ｓｎ ｎ ｈ ｏ ｉ ｇ ｍ ｔ ｏ ｆＥ Ｗ ｃ ｎ ｏ ｄ ａ ｓ ｅ ｏ ｄ ｒ ｓ ｌｓ ｌｏ ｇ ｔ ｏ ｅ ｕ ｔ．Ｔｈ ｈ ｅ ｈ ｌ ｅ ｈ ｄ ｄ ｃ ｅ ｓ ｓｔ ｅｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｏ ａ ａ ｉ ｅ ｎ ｅ ｓａｇ ｏ ｏ ｎ ａ ｉ ｎ ｆ ｒｒ ｄ ｒｓｇ ｇ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｍ ｔ ｏ ｅ ｒ ａ ｅ ｈ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｆｒ ｄ ｒ ｄ ｏ ａ ｄ ｇ ｔ ｏ ｄ ｆ ｕ ｄ ｔ ａ ａ ｉ — ｏ ｖ ｏ ｏ
几种去噪方法的比较与改进
几种去噪方法的比较与改进在信号处理领域，去噪是一个非常重要的任务，它是为了消除信号中的噪声成分，提高信号的质量。
有许多不同的方法可以用来去噪，这些方法之间有一些差别，也可以相互改进。
本文将对几种常见的去噪方法进行比较，并介绍它们的改进方法。
1.经典去噪方法：-均值滤波：均值滤波是一种简单的去噪方法，它用局部区域的像素值的平均值来替代当前像素的值。
这种方法的主要优点是简单易懂，计算效率高。
然而，均值滤波在去除噪声时可能会模糊图像的细节，并且对于孤立的噪声点效果较差。
-中值滤波：中值滤波是一种非线性滤波方法，它用局部区域的像素值的中值来替代当前像素的值。
与均值滤波相比，中值滤波不会模糊图像的细节，能够有效去除椒盐噪声等孤立的噪声点。
然而，对于高斯噪声等连续的噪声，中值滤波效果不佳。
-维纳滤波：维纳滤波是一种根据信号与噪声的统计特性来估计出信号的滤波方法。
它在频域上处理信号，根据信号和噪声的功率谱密度进行滤波。
维纳滤波在理论上是最优的线性估计滤波器，但是它对于噪声和信号的统计性质要求较高，对于复杂的噪声和信号模型不适用。
2.改进方法：-自适应滤波：自适应滤波是一种能够根据信号与噪声的统计特性进行自适应调整的滤波方法。
它利用邻域像素的相关性来估计滤波器的参数，从而更好地去除噪声。
自适应滤波方法可以根据图像的不同区域调整滤波器的参数，提高了去噪的效果。
其中，自适应中值滤波是一种常见的自适应滤波方法，它结合了中值滤波和自适应调整滤波器窗口的大小，能够在去除噪声的同时保护图像的细节。
-小波去噪：小波去噪利用小波变换的多尺度分析能力，将信号分解成不同尺度的频带，对每个频带进行阈值处理，然后进行重构，从而实现去噪的目的。
小波去噪具有局部性和多尺度分析的优势，能够更好地保护信号的细节和边缘。
其中，基于阈值的小波去噪是一种常见的方法，它通过设置阈值将噪声频带中的系数置零，保留信号频带中的系数，然后进行重构。
然而，小波去噪对于不同类型的信号和噪声需要选择不同的小波函数和阈值方法，这是一个非常重要的问题需要解决。
小波变换在图像重建中的应用及算法改进
小波变换在图像重建中的应用及算法改进引言：图像重建是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
在图像重建中，小波变换作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于图像的压缩、降噪和增强等方面。
本文将探讨小波变换在图像重建中的应用，并介绍一些改进的算法。
一、小波变换在图像重建中的应用1. 图像压缩小波变换可以将图像转换为频域表示，通过对高频系数进行压缩，实现图像的压缩。
相比于传统的离散余弦变换（DCT）方法，小波变换能够更好地保留图像的细节信息，压缩后的图像质量更高。
2. 图像降噪小波变换在图像降噪中具有很好的效果。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解为不同尺度的频带，然后对高频带进行阈值处理，去除噪声信号。
与传统的空域滤波方法相比，小波变换能够更准确地定位和消除噪声。
3. 图像增强小波变换还可以用于图像的增强。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频带的细节信息和低频信息。
然后可以对细节信息进行增强处理，如锐化或增加对比度，再将增强后的细节信息与低频信息进行合成，得到增强后的图像。
二、小波变换算法的改进1. 基于小波变换的图像重建算法传统的小波变换算法在图像重建中存在一些问题，如边缘模糊、失真等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些改进的算法。
例如，基于小波变换的多尺度边缘增强算法可以有效地提高图像的边缘锐度，使得重建后的图像更加清晰。
2. 基于小波变换的自适应阈值处理算法在图像降噪中，阈值处理是一个关键的步骤。
传统的阈值处理方法通常使用固定的阈值，无法适应不同图像的特点。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些基于小波变换的自适应阈值处理算法。
这些算法能够根据图像的特点自动选择合适的阈值，提高降噪效果。
3. 基于小波变换的多尺度图像增强算法传统的小波变换在图像增强中存在一些问题，如细节模糊、失真等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些基于小波变换的多尺度图像增强算法。
这些算法能够根据图像的特点，对不同尺度的频带进行不同的增强处理，从而提高图像的质量。
自适应小波阈值去噪算法及在图像处理中的应用
并 通 过 最 小 化 贝 叶 斯 估 计 风 险 来 获 得 小 波 系 数 的最
ｏ ｔｍａ ｈ ｅ ｈ ｌ ａ ａ ｔ ｒｂ ｓｎｇ ｍｉ ｐ ｉ ｔｍ ｅｈ ｄ Ｉ ｈ ｓ ｔ ｅ ｓｒ ｎ ｅｆａ ａ ｔｔｏ ｐ ｉ ｌｔ ｒ ｓ ｏｄ ｐ ｒ ｍｅｅ ｙ ｕ ｉ ｄ ｏ ｎ ｔ ｏ ． ｔ ａ ｈ ｔｏ ｇ ｓ ｌ— ｄ ｐ ａ ｉｎ，ｓｍｐ ｅ ｃ ｌｕｌ— ｉ ｌ 部 分都不 可避 免地 含有
于贝 叶斯 理 论降 噪 的方 法 ， 据 大 量 统 计 的结 果 为 根
各种 噪声 ， 了提 高 图像 的有 效 性 ， 进 一 步 研 究 为 为
做 好准 备 ， 需要采 用 一 定 的方 法 去 除 图像 中存 在 的
ｇ ｒｔ ｍ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｉｈ ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ． Ｉ ａ ｅ ｉｅ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｏ ｖ ｌ ｔａ ｌ ｓｓａ ｔｍ ａｉ ａｌ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｎ ｉｅ ｔｃ ｎ ｄ ｃｄ ｈ ｈ ｅ ｈ ｌ ｆｗａ ｅｅ ｎａｙ ｉ ｕ ｏ ｔｃ ｌｙ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｏ ｓ
ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｓｉ ｓ ｉ ｖ ｌ ｔ ｔａ ｓｏ ｍ ， ｔ ｅ ａ ｅ ＮＲ ａ ｕ ｃ ｉ ｎ ｏ ｉｔ ｒ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｎｄ ａ ｑ ｉ ｅ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｎ ｗａ ｅ ｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ｈ ｎ ｔ ｋ ｓ ＰＳ ｓ ａ ｆ ｎ ｔｏ ｆ ｆ ｅ ａ ａ ｌ ｔｒ ａ ｃ ｕ ｒ ｓ ｔ ｅ
ｔｏ ｇ ｏ ｅ ｎ ｉｉ ｇ ｒ ｓ ｌ ａ Ｏ ｏ ｉｎ， ｏ ｄ ｄ － ｏｓｎ ｅ ｕ ｔ ｎｄ Ｓ ｎ． Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｉ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｕ ｈ ｂ ｔｅ ｈ ｎ ｐ ｒｍｅ ｔｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｓ ｎ ｗ ｔ ｏ ｓｍ ｃ ｅ ｔｒｔ ａ
基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法
Ａｄ ｐ ｉ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ Ｌａ ｂ ｗａ ｅ ｄ ｎ ｉｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ ａ ｔｖ ｈ ｅ ｈ ｌ ｍ ｖ ｅ ｏ ｓｎ ｌ ｏ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ
ｏ ｔ ｏ ｏ ａ ｖ ｌ ｔｔ ａ ｓ ｏ ｍ ｒ ｈ ｇ ｎ ｌｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ
ｉ ｃ ｎ ａｎ ｄ ｂ ｈ ａ ｖ ｓ ｓ ｎ ｌ ｍｅ ｓ ｒ ｄ ａ ｔ ａ ｙ ｂ ｔ ｒ ｓ ｏ ｔｉ ｅ ｙ ｔ ｅ ｌｍｂ ｗａ ｅ ｉ ａｓ ｇ ａ ｕ ｅ ｃｕ ｌ ｅｔ ． ｌ ｅ
Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ：ｏ ｔ ｏ ｏ ｌｗａ ｅｅ ｒｎｓｏ ｍ ；ａ ａ ｔｖ ｒ ｓ ｏｄ；ｌｍｂ ｗａ ｅ；ｄ ｎ ｉｉ ｒｈ ｇ ｎａ ｖ ｌｔｔａ ｆ ｒ ｄ ｐｉｅｔ ｅｈ ｌ ｈ ａ ｖ ｅ ｏｓｎｇ
摘 要 ：提 出 了基 于 自适应 阈值 正 交小波 变换 兰姆 波去 噪 方 法 （ ＷＴ—Ａ 。 首先 利 用正 交小 波 Ｌ） 变换 降低含 噪 兰姆 波信 号的 自相 关性 ，然后 利 用 自适 应 闽值 方 法 自适应 地 对 不 同尺 度 的正 交 小
波变换 系 数进行阈值处理 ，最后利用小波重构获得重构信号。实验 结果表 明：该方法去噪后信 号信 噪 比明显提 高 ，均 方误差 明显 降低 。 关键词 ： 正交小波变换 ； 自适应阈值 ； 兰姆波； 去噪
２１ ０ ２年第３ 期
文章编号 ：０９— ５２ ２ １ ）３— ０ ６— ４ １０ ２ ５ （０２ ０ ０５ ０ 中图分类号 ：Ｐ０ ． Ｔ ３ １６ 文献标识码 ： Ａ
基 于 自适 应 阈 值 正 交小 波 变 换 兰 姆 波 去 噪 方 法
李 静 ，陈 晓
（ 南京信 息工程大学 电子与信息工程学 院， 南京 ２ ０４ １０４）
基于自适应权重retinex和小波变换的彩色图像增强算法
28- 33.[ FENG Hongbo, LI Ping, WANG Bo. Color Image Enhancement Algorithm Based on Adaptive Weight Retinex and Wavelet
Transform[ J] . Radio Engineering,2020,50( 1) :28- 33.]
FENG Hongbo, LI Ping, WANG Bo
( School of Physics and Electronic-Electrical Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, China)
Abstract: For the existing image enhancement technology,it is easy to lose detail,cause partial underexposure or overexposure,
Finally the inverse wavelet transform is used to reconstruct the luminance component. After Gamma correction, the contrast is further
enhanced and converted back to RGB space to obtain an enhanced image. The experimental results show that the algorithm effectively
and color distortion,and it cannot balance the contrast and color fidelity. A color image enhancement algorithm ( AMSR-WT) based on
Bark子带小波包自适应阈值语音去噪方法
Bark子带小波包自适应阈值语音去噪方法田玉静;左红伟;董玉民;魏德生【摘要】为了克服低信噪比输入下,语音增强造成清音弱分量损失,导致信号重构失真的问题,提出了一种新的语音增强方法.该方法采用小波包拟合语音感知模型的临界带,按子带能量对语音清浊音分离,然后对清音和浊音信号分别作8层和4层小波包分解,在阚值计算上采用Bark子带小波包自适应节点阈值算法,在Bark子带实时跟踪噪声水平,有效保护清音中高频弱分量,减少失真.通过与传统语音增强方法的仿真对比实验,证实该方法在低信噪比输入时,具有明显优势,输出信噪比高,语音失真度低.将该方法与谱减法相结合,进行语音二次增强,能进一步提高增强语音质量.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2010(030)011【总页数】4页(P3111-3114)【关键词】小渡包;听觉掩蔽;语音增强;清音分离;自适应阈值【作者】田玉静;左红伟;董玉民;魏德生【作者单位】青岛理工大学,现代教育技术中心,山东,青岛266033;青岛理工大学,土木工程学院,山东,青岛266033;青岛理工大学,现代教育技术中心,山东,青岛266033;青岛理工大学,现代教育技术中心,山东,青岛266033【正文语种】中文【中图分类】工业技术第 30 卷第 11 期2010 年 11 月Vol.30No.Il Nov.2010文章编号‘ ：1001-9081(2010)Il-3111 -04 Bark子带小波包自适应阈值语音去噪方法田玉静 1 ，左红伟 2，董玉民 1，魏德生 1 (1.1'i岛理 1．人学现代教育技术il ．心，…尔 f'f 岛 266033;2 ． rf岛理J ：大学—仁木 ii程学院，… 东青岛 266033) l tianyu.jjW_ICa' 163.cumJ摘要：为了克服低信噪比输入下，语音增强造成清音弱分量损失，导致信号重构失真的问题，提出了一种新的语音增强方法该方法采用小波包拟合语音感知模型的临界带，按子带能量对语音清浊音分离，然后对清音和浊音信号分别作 8 层和 4 层小波包分解，在阈值计算上采用Bark 子带小波包自适应节点阈值算法，在 Bark 子带实时跟踪噪声水平，有效保护清音中高频弱分量，减少失真通过与传统语音增强方法的仿真对比实验，证实该方法在低信噪比输入时，具有明显优势，输出信噪比高，语音失真度低，将该方法与谱减法相结合，进行语音二次增强，能进一步提高增强语音质量关键词：小波包；听觉掩蔽；语音增强；清音分离；自适应阈值中图分类号： TP391.42； TN713.7文献标志码：A Adaptive threshold speech de-noisingbasedon scalewaveletpackage TIANYu-jing ‘.ZUOHo ng-wejZ.DONG Yu-ming'.WEIDe-shengl (1 ． Mr， (ZPr ， lFdf 埘倒面n “，“ ‰^几oZ‘ 聊 (叠， EfPr，QingdaoT(^ ， lDlogicalUniversity,QingdauShandung266033.China; 2. Srlmnl|矿Cirill:ngineering. Qingdao TechnologindUnirersi0\ Qingdan Shandong266033, Chin") Abstract:Ⅵ hrnin putsignalhaslc,wSignal-i"-NoiseRalio(SNR), the commonlyusedspeechde-noisingalgorichmwill caUsti' rlistorti"nt'orrec"nstrucleLI signal hec-ause ofunvoicrdsoundsweakinformationlosses. In order toovercomethis, thisf)ape'rprcsentecl anewmethodfc)rspe∽henhanc ement.Wave-letpacketdecomposicionwasusedtofitspeechcricicalband,ancl the voiced andunvoicecl soundHwewpl'ocessed sc:,paracelybasedtmsub-bandenergyratio.Then.eight scales of wavelecpac'kelclecoriipositionancl four srales of wavrletpm'kecdermnp"sition"rreemployedfor the unvoicedandthe voiced sounds.A nrwwaveletaclaptivc.thresholdalgorithmwasobtainerlbasedonBarksub-band,inBarkfrequencydomainreal-timecrarkjjignoiselevel ancl theadaptiveadjustmentofL-oefficienlcanim-reasetheaccuracyof thresholdvaluejudgment, andeffa-tively reducessignal reconstructionclisloriion.Thecffiripucersimulationresults inclicatethat Lhe newmethodcomparedIolrmliti"nalalgorilhmhas obviousadvantagesiniml)rovingoutputSNRandeffectivelyreducingchespeechdistortiun.Whenthisww alg"ritliniis c-c,mLined wichHI)P(‘ ralsul)tracti"n.itcanfurther improveche quality of speechde-noising. Keywords:waveletpacket;hearirig masking;sperc'henhancrment;separationof unvoicedsound:adaptiveLhreshold 0 引言语爵通信易受到背景噪声污染，提高语音通信质餐的关踺J叫题是消除噪声。
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（ 北方工业大学信息工程学院 ，北京 １ ｏ ｏ １ ４ ４ ）
摘
要 ：针 对传 统的 小波 系数 线性 增 强方 法处 理 图像 时容 易导致 过 增 强 的 问题 ，提 出基 于 自适
应 阈值 的增 强 方法 。首先对 图像 进行 二 维 小波 分 解 ，然后 针 对 低 频 系数 的 统 计信 息得 出最优 的
出 了一种新 的 噪声 阈值 估 计 方 法 ， 对 小波 高 频 系数
进 行 处理 ， 可 以得到一 定 的降噪 能力 。
算法 ， 包 括点 运算 和邻 域处 理 两 类 ； ② 变 换 域算 法 ， 包括频 域算 法和 小波域 算法 。其 中小 波域增 强有着
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｏ ｆ ｔ ｅ ｎ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ ． ｅ ｎ ｈ ａ ｎｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ
Ｅｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ
ＷＡＮ Ｇ Ｊ ｉ ｎ ｇ － ｚ ｈ ｏ ｎ ｇ ．Ｚ ＨＡＮＧ Ｘｉ ａ ｏ — ｈ ｕ ｉ
ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｆ ｏ ｒ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ．Ｂ ｕ ｔ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｃ ａ ｎ ａ ｖ ｏ ｉ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ． Ｉ ｎ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｎｏ ｒ ｔ ｈ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ４ ４， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
２ ０ １ ５ 年第 ｇ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ９— ２ ５ ５ ２ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ９— ０ ０ ３ ６ —０ ４ Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． １ ３ ２ ７ ４ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｈ ｄ ｚ ｊ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ９ ． ０ １ ０
基 于 自适应 阈值 的小 波增 强方 法
ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ；ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ；ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ；ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ； ｌ ｏ ｗ — ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ
ｔ ｈｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ，ａ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｉ ｓ ｆ ｉｒ ｓ ｔ ｄ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｃ ｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ ． Ｔｈ ｅ ｎ， ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｉ ｓ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｌ ｏ ｗ ｆ ｒ ｅ ｑ ｕｅ ｎ ｃ ｙ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｃ ｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ ． Ｔｈ ｅ ｎ ｌ ｏ ｗ ｆ ｒ ｅ ｑｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ｃ ｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｅ ｄ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ．Ｆｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ，ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｏ ｐｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ ｉ ｍａ ｇ ｅ ．Ｔｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｈ ａ ｓ ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ ｌ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｈ ａ ｎｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｆ ｏｒ ｌ ｏ ｗ－
自适 应 阈值 ，根据 阈值 对低 频 系数 进 行 处理 ，最后 小波 重 构得 到 增 强 图像 。 实验 结 果 表 明这 种
方法对低对比度 图像有较好的增强效果，该方法适合于图像 的增强处理 。 关键词 ： 小波变换；增强 ；图像增强 ；自 适应阈值；低对比度图像 中图分类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文献标 识码 ：Ａ
ｉ ｍａ ｇ ｅ
在数字图像的获取过程 中， 由于 自然环境影 响 和设备 成像 的偏 差 ， 常 常 出现 图像 模 糊 和 对 比度 不
足 的情 况 。因此 ， 需要对 其进 行 图像增 强处 理 ， 以改
善 图像 的视 觉效 果 。常 用 的增 强 方 式 如 下 ： ① 空域
换公式 ， 推导出自适应阈值 ， 再由此阂值对低频系数 进行 处理 ， 最 后小 波重 构得 到增 强 图像 。另外 ， 还 提