基于边缘检测的优化算法的小波阈值图像去噪

目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法.但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题.本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软闽值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活.经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入平滑图像中.实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留图像的细节,使图像更加清晰,提高了信噪比.     

改进的软阈值法去噪效果分析

本文针对固定阈值法对信号去除噪声会出现"过扼杀"小波系数的现象,提出一种改进的阈值公式,进而给出改进的软阈值法。理论分析、工程实例的结果表明:改进的软阈值法无论在去噪效果上,还是在信噪比和均方根误差意义上均优越于硬、软阈值法,同时还有效地克服了软阈值中的估计小波系数和带噪小波系数间的恒定偏差问题。     

局部均值分解的新小波阈值去噪法及其应用

为了克服小波硬、软阈值函数本身存在的缺点,该文在硬、软阈值函数的基础上,提出一种新的小波阈值函数,并且基于局部均值分解的原理,构造了基于局部均值分解的新小波阈值去噪法。仿真数据对比分析表明,与单纯采用小波阈值去噪法、经验模态分解(EMD)滤波去噪法及局部均值分解滤波去噪法相比,该文方法的去噪效果更好,可有效提高信号的信噪比。利用本文方法对液体静力水准仪获取的高速铁路某桥梁实际监测数据进行去噪处理,结果表明去除监测数据中噪声的同时亦可保留变形细部特征。该文方法可为工程中的非线性、非平稳监测数据去噪提供参考和借鉴。     

动态变形信号小波阈值降噪模型研究

由于小波分析具有时频多分辨功能,小波去噪方法能在降噪的同时,更有效地保留有用信号.讨论小波阈值去噪中软阈值和硬阈值方法,然后针对硬阈值法不连续和软阈值法有偏差的缺点,研究一种有效的GPS动态变形监测数据的小波阈值降噪模型,并进行降噪实验,取得令人满意的结果.     

模平方阈值去噪法在沉降监测中的应用

针对现有去噪方法中存在的噪声信号提取、粗差定位等问题,该文基于小波阈值去噪的原理,提出一种基于软阈值改进的模平方阈值去噪法。通过仿真数据实验对比分析了软阈值去噪法、加权平均阈值去噪法及模平方阈值去噪法的去噪实际效果,并应用于汽车试验场沉降数据预处理。实验结果表明,基于模平方的阈值去噪法能够较好地保留观测信号原始信息,并且可以有效地去除噪声,其去噪效果优于软阈值和加权平均阈值去噪法,能在汽车试验场沉降数据处理中得到较好的应用。     

大桥GPS动态监测去噪方法

针对从GPS实际监测到的信号中去除噪声,提取真实信号的问题,该文对EMD去噪法、小波阈值去噪法,EMD小波去噪3种方法进行了比较,并通过实例分析得出:3种方法均可滤除噪声,但效果各不相同;EMD对信号分解具有良好的自适应性,但在滤除噪声时可能因为模态混叠的原因造成过滤不完全,各分量中可能均含有一定量的噪声;小波滤波噪声效果和小波基、阈值函数及分解层数选择有关,具有主观性;对于EMD小波混合去噪方法,提出先用EMD自适应方法进行分解,分解出噪声主导分量和信号主导分量;对于高频噪声主导分量,可能含有少量有用信号,故须再用小波阈值法过滤出有用信号;而对于信号主导分量,再用小波滤除多余噪声,最后进行逆变换得到重构后的信号。实例表明EMD小波混合去噪方法能很好地去除噪声,是一种高效的去噪方法。     

改进的小波阈值函数在变形预报中的应用

阈值去噪法是传统小波去噪最常用的处理方法,主要有硬阈值法和软阈值法,但二者均存在一定的局限性。本文提出了一种新的阈值函数,有效地弥补了硬阈值函数在阈值点处不连续、软阈值函数存在恒定偏差的缺陷。并在传统灰色模型的基础上,推导出了改进的新陈代谢GM(1,1)模型,最后将硬阈值、软阈值和新阈值函数的小波分析用于变形监测原始数据的预处理,结合新陈代谢GM(1,1)模型对去噪后的数据进行阶段性预测,并与实测值进行比较,通过实例计算表明:新阈值的去噪精度更高,通过新阈值去噪后进行预测的数据更加接近真实数据,可应用于变形监测的预报。     

小波阈值消噪在大坝变形数据处理中的应用

为了克服硬阈值函数不连续,软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,更好地改进滤波效果,提高去噪质量,须采用一种新的阈值处理策略。新阈值函数表达式简单易于计算,克服了硬软阈值的缺点。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论是在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及Matlab的阈值优化算法,充分体现出其优越性。     

一种利用级联小波变换的ICES at-GLAS 波形去噪方法

波形去噪是大光斑星载激光雷达数据处理和应用结果可靠性的重要保障。针对ICESat-GLAS回波波形中的噪声问题,构建一种自适应阈值的级联离散小波变换的方法,可实现对地球科学激光测高系统(GLAS)回波信号的去噪处理,该方法既能够使高频信号得到再分解,又降低小波包变换去噪的复杂度。通过与传统的小波噪声阈值去噪等方法的对比分析,可以发现:在同样的小波分解层次下,文中构建的方法要优于传统的小波噪声阈值法,有助于ICESat-GLAS大光斑激光雷达波形数据去噪处理。     

改进的小波包阈值法去噪的桥梁变形监测数据处理

本文采用改进的小波包去噪方法对桥梁的变形监测数据进行去噪分析。研究了改进的小波包去噪三种不同阈值函数的去噪方法,分别从最优小波基的选取、最大尺度的确定、阈值函数的改进等三个方面进行分析。通过实验分析和去噪后的评价指标分析,结果表明改进的小波包阈值函数去噪效果要优于硬阈值函数和软阈值函数去噪,并且其去噪效果也要优于传统的小波包去噪。因此,改进的小波包阈值函数去噪方法为在高精度的变形监测数据处理分析提供了一种新的方法。     

小波阈值改进算法的遥感图像去噪

通过对于文献中已有小波阈值去噪方法的研究,结合已有的一些小波阈值去噪函数,提出了相应的小波阈值去噪的改进方法来完善和提高小波阈值去噪的处理能力和可行性。该阈值函数加入了有效的调整系数来控制函数的可变。该函数不但同时保留了相应的传统小波硬阈值、软阈值衍化的优点,也提高了相应精度指标。利用该函数阈值去噪不仅在经典的图像中起到很大的改善,在遥感图像的去噪处理方面也有明显的精度提高。该方法通过去噪评价指标均方差（MSE）,峰值信噪比（PSNR）,信噪比（SNR）,均方根误差（RMSE）进行去噪后图像的评价。该改进的阈值函数方法对于图像的处理后评价指标明显有所改善。     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。     

基于第二代小波变换的脉搏信号去噪处理

小波变换在信号处理中有着广泛的应用,但是传统小波变换依赖于傅立叶变换,有大量的卷积运算,运算速度较慢。本文介绍了第二代小波变换的基本原理,并用其处理脉搏波信号。在滤除噪声时采用了一种新的阈值函数,消除了软阈值法和硬阈值法的局限性,第二代小波变换的结果与传统小波变换的结果对比表明第二代小波变换的处理效果优于传统的小波变换。     

基于小波分析的海洋重力异常畸变消除方法研究

为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力测量的影响,得到高精度的海洋重力测量值,本文在小波理论分析的基础上,将小波分析应用到消除海洋重力异常畸变中。基于信号的奇异性分析理论和小波软阈值处理方法,提出一种小波联合软阈值处理方法;根据重力异常状态方程,分别采用小波软阈值处理方法和小波联合软阈值处理方法对重力异常畸变数据进行了仿真对比实验,理论分析和仿真实验表明:采用小波软阈值处理方法和小波联合软阈值处理方法并选用通用阈值选择规则都能在一定程度上消除海洋重力异常畸变,但在相同背景条件下,小波联合软阈值处理方法的性能优于小波软阈值处理方法。     

小波阈值去噪法在非稳定信号处理中的应用

高大建筑物和工业设施等的变形监测数据一般都是含噪的信号,需要对其进行降噪处理,获取其准确的变形信息,以便掌握真实的变形情况。由于监测数据都是非稳定的信号,通常采用小波阈值降噪法对其处理,但传统的软硬阈值进行降噪的效果不佳,需对其进行改进。文中采用3种改进的小波阈值降噪法与传统的方法进行比较,通过对信噪比和均方差的分析,获得适合于变形监测数据的非稳定信号的降噪方法。     

小波函数在变形监测数据降噪中的应用

利用计算机仿真技术,在加入人为噪声的基础上,采用小波函数对仿真数据进行降噪处理验证。测试过程中采用全局阈值和分层阈值的方式,分析降噪后能量成分和方差,比较两种阈值的降噪效果,并得出结论:小波分析在数据降噪方向有很明显优势,而且分层降噪的效果更好,将其应用到GPS变形监测的降噪处理中,取得了很好的效果,为GPS后续处理提供了数据保障。     

一种基于软相关的GNSS比特同步方法

接收机中因为比特同步错误而导致的导航电文提取失败和伪距计算错误等问题非常普遍。目前的比特同步算法主要是直方图法。其中,基于硬判决的直方图法应用较为广泛,主要是因为其实现方便,但在低载噪比下同步成功率太低,无法满足工程需求。因此,需要对低信噪比下的bit同步算法进行研究。本方案提出了直方图法与软相关结合的bit同步算法。首先,模拟产生在不同载噪比下的GNSS信号数据,它有20个比特边界。然后,采用两种算法进行比特同步。重复仿真多次,每次仿真采用随机的比特边界,得到每种算法在不同载噪比下的正确比特同步概率。分析仿真结果发现,比特同步的时间越长,各算法的正确概率越大。在低载噪比下,软相关方法远高于传统的直方图法。最后基于altera arriaV芯片完成了软相关的比特同步方案工程实现。      

SAR图像多尺度积增强的目标检测算法

合成孔径雷达（SAR）成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。