基于小波变换的图像阈值化去噪算法研究

鉴于传统的去噪方法难以在各频域得到很好的兼顾,本文提出一种基于小波变换的去噪方法.通过对图像进行2维离散小波变换(DWT),再根据噪声和图像信号的不同特性,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,最后进行小波重构(IDWT),得到去噪后的图像.实验表明,该算法具有很好的效果.     

结合边缘信息的DT-CWT干涉图滤波算法

提出了一种结合边缘信息的双树复小波变换(dual tree complex wavelet transform,DT-CWT)干涉图滤波算法。该方法是在DT-CWT几何多尺度变换域上,通过分析层间系数的传递性及层内系数的相关性确定边缘系数,并利用贝叶斯双变量收缩函数分别对复数小波域的边缘及非边缘系数采用不同的阈值进行收缩处理。实验结果表明,本算法对干涉图噪声有较强的抑制能力,较大程度地保留了干涉图的边缘及细节信息,处理结果优于传统小波域软阈值去噪方法。     

改进的小波阈值去噪方法在CORS数据处理中的应用研究

介绍小波变换的基本原理,分析小波阈值去噪的特点和存在问题,优化小波阈值选取方法,对小波阈值函数进行改进研究,与常用的小波去噪方法进行比较分析,并在CORS数据处理中进行应用研究。结果表明,改进的小波阈值去噪方法既能保证充分删除突变信号,又能防止原始信号过多丢失,具有较好的去噪效果,能在CORS数据处理中得到很好的应用。     

改进小波阈值法在变形监测数据处理中的应用

阈值的选取和小波函数的构造是小波阈值去噪的关键,本文从两个方面分别进行阐述。首先,通过对传统小波阈值去噪方法的分析,提出了确定阈值的新方法;其次,构造出新的小波阈值函数去处理小波系数。然后,通过对一组离散变形监测数据进行去噪处理,验证了改进小波阈值法的优越性和有效性。     

基于小波阈值去噪理论的监测数据处理方法

为了研究监测对象的变形规律,有必要消除测量噪声得到更准确的数据,小波变换理论在数据处理方面有其特点。本文利用小波去噪的理论对监测数据进行小波变换,得到信号的高频部分,并进行去噪处理,得到了较好的效果。此方法具有一定的工程应用价值,本文提供了一个地铁工程变形监测数据处理的例子。     

小波变换阈值去噪法在GPS数据处理中的应用

在介绍小波变换阈值去噪法的特性及其有点的基础上,结合武汉某大学教学楼GPS变形监测数据,首先使用不同的小波函数及阈值策略分别对GPS观测数据的非差、单差相位观测值和伪距观测值进行阈值去噪处理,然后分别使用Bernese高精度数据处理和Trimble TG0软件对消噪前后的单差相位观测值、非差相位观测值和伪距观测值进行基线解算。最后,比较消噪前后基线解算结果,分析不同小波函数和阂值策略对基线解算精度的影响,探讨小波变换阅值去噪的合理方法。     

基于小波变换的桥梁风振变形监测数据处理

讨论小波变换应用于变形监测数据的去噪和提取变形趋势、频率特征及突变点的理论方法,并对桥梁风振变形监测数据进行小波分析处理。试验结果表明,小波变换能够很好地完成数据去噪与提取频率项、变形趋势项和检测突变点等信息,数据处理效果显著。     

高层建筑物GPS动态变形监测数据处理

本文利用小波阈值降噪方法对高层建筑物GPS动态变形监测数据进行处理,针对不同小波基选取对结果影响进行了实验分析,表明小波变换可实现高层建筑物GPS动态监测数据的有效去噪,可克服传统处理技术对非平稳、非等时间间隔观测数据序列滤波的局限性,为监测数据的处理方法提供一定参考。     

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。     

基于小波系数相关性的图像去噪

本文提出了一种基于小波系数相关性的图像去噪方法。针对自适应去噪方法平滑掉实际信号的不足,利用小波分解系数近指数的衰减特性及同一尺度上各信号分量的相关性分析,对每个小波系数设置不同的阈值,区别对待信号的低频和高频系数,最后重构小波。实验结果表明,从视觉和峰值信噪比(PSNR)上,本文使用的方法优越于全局阈值法。     

基于复小波变换的SAR图像斑点滤波方法

斑点噪声的存在使得SAR图像的应用受到较大的限制.文中首先介绍了SAR图像斑点噪声模型以及几种常用的SAR斑点噪声抑制方法;然后对小波变换斑点噪声滤波方法进行分析,提出了基于二元树复小波变换的SAR图像滤波方法.实验比较表明,二元树复小波变换抑制SAR斑点噪声效果明显,较小波变换更具有优越性.     

基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合

在遥感影像融合中，IHS变换法与小波变换法具有互补性，文中把这两种方法结合起来，提出了一种基于IHS变换与小波变换的影像融合方法。通过对具体影像的实验证明，该方法是有效的，达到了预期的目的。     

小波变换的上升型实现

首先讨论了两子带滤波器的多相分解，在此基础上深入分析了小波分解与合成及多步上升与对偶上升的基本原理与实现过程；分析了一些常用小波变换用上升型原理实现的具体步骤；并给出了小波变换上升型实现的边界处理公式；最后给出了小波变换基于上升型实现的实验结果。通过与传统的小波变换实现算法比较可以看出，上升型实现有非常明显的优越性。     

一种基于小波变换的GPS基线求解算法

在分析ＧＰＳ相位观测粗差,周跳及随机噪声的小波变换特性基础上,提出了基于小波变换的ＧＰＳ相位粗差探测及小波滤波算法,并提出了基于波滤波的ＧＰＳ基线求解算法,该方法能缩小模糊度搜索空间,提高整数模糊度解的有效性。     

小波变换在GPS快速定位数据处理中的应用

介绍了小波变换应用于GPS短基线的快速精密定位数据处理方法,分析了将GPS载波相位双差观测量在不同的小波空间和尺度空间进行分解,减小了测量噪声对GPS快速定位中病态方程解的影响,提高了GPS快速定位中基线浮点解的精度.     

小波多时间尺度分析在变形分析中的应用

变形体的变形总体上看是错综复杂的,但是在某些细节上又表现为周期性变化或者突变,通过小波变换的多时间尺度分析就可以探究形变的周期变化以及突变点,同时通过计算形变信号经小波分解后的小波方差就可以找出形变的周期,这为我们研究形变带来了很大的便利,也可以更好地把握变形系统的演变规律和未来发展趋势。     

基于五株采样提升算法的图像二叉分解与重构

提出了一种基于五株采样的提升算法，实现了一分为二的分解与重构。通过此算法可以构造非线性的形态小波变换，保持图像的几何信息。     

一种最佳基小波包变换的影像融合研究

在将小波包变换应用于影像融合的过程中,选择不同性质的小波包基,会得到不同效果的融合影像。如何在其中找到性质最好的小波包基,即最佳小波包基,并在此基础上实现影像的融合具有重要的意义。影像融合涉及到两幅影像,最佳小波包基的搜索需要在两棵小波包树上进行,而已有的最佳小波包基搜索算法只能在一棵小波包树上实现。本文提出了一种在两棵小波包树上搜索最佳小波包基的算法,并基于由此算法得到的最佳小波包基,实现了一种新的基于最佳基小波包变换的影像融合。试验结果表明:在采用基于特征的融合规则的条件下,该方法所得的融合影像,无论是在视觉效果上还是在评价指标上都优于由其他小波包变换方法(包括小波变换方法)得到的融合影像。     

小波分析在空间数据处理中的应用研究

在GIS中,海量数据的处理问题一直是个难题,如果解决了海量数据的网上传输,则在WebGIS中就可以实现大范围矢量影像叠加漫游及大范围地形三维浏览飞行展示。在研究基于小波系数的地形、DEM及影像简化方法的基础上,提出了一种基于小波变换的大规模地进行简化算法;其思路是先将大地形、影像分块管理并作小波变换,然后根据视野从中提取可见的一组子块,最后基于小波系数进行简化并绘制地形和影像。试验结果证实了小波分析方法对地形简化的有效性。在数据处理过程中,对小波变换处理过程进行了优化和改进。     

基于IHS变换与多进制小波变换的多源遥感影像融合

不同来源的遥感数据融合已经成为制约遥感数字图像处理技术发展的重要因素,文中基于IHS变换与改进的多进制小波变换相结合,对多源遥感图像进行数据融合,使融合后的数据既减少了IHS变换引起的图像光谱失真现象,又具有高空间分辨率的优点,同时也可广泛应用其它领域。