求去噪之后信號(hào)的信噪比,發(fā)給大家共同探討
上傳時(shí)間: 2016-07-07
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小波去噪指標(biāo)-信噪比,用這個(gè)程序可以實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間: 2016-10-08
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基于bandelet去噪的測(cè)試函數(shù),并用信噪比進(jìn)行評(píng)估
標(biāo)簽: bandelet 去噪 函數(shù) 信噪比
上傳時(shí)間: 2013-12-19
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目前,小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面,新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論,對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號(hào)處理方法,例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性,因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號(hào)處理方法,它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上,為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑,特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法,并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且,討論了小波分析的基本理論,介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法,最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性,分析了它們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而,介紹了小波的幾種去噪方法:小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的,但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié),且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度,只有靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定,不過(guò)比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理,分析了去噪過(guò)程中幾個(gè)參數(shù)的選取問(wèn)題,并給出了一些選取依據(jù);對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn),利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比,去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了改進(jìn),利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法,仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好,準(zhǔn)確率高,而且易于重構(gòu)信號(hào)。 本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較,通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真來(lái)實(shí)現(xiàn),并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞:小波分析,信號(hào)去噪,閾值,均值逼近,空域相關(guān)
標(biāo)簽: 小波分析 信號(hào)去噪 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間: 2013-07-19
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隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個(gè)性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域:圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實(shí)現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)—般有三種方式:專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實(shí)時(shí)高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中,低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大,要求處理速度快,但運(yùn)算結(jié)果相對(duì)比較簡(jiǎn)單。相對(duì)于其他兩種方式,基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計(jì)了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先,闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理,重點(diǎn)討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法,并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真;然后,為了改進(jìn)鄰域閾值去噪算法中對(duì)每個(gè)分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點(diǎn),本文提出了基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無(wú)偏估計(jì) (SURE)為準(zhǔn)則同時(shí)結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實(shí)驗(yàn)表明,相比于其他幾種經(jīng)典算法,本文提出的兩種改進(jìn)算法在濾除噪聲的同時(shí)能更好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié),并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進(jìn)小波鄰域閾值去噪算法進(jìn)行了相應(yīng)的簡(jiǎn)化,以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實(shí)現(xiàn);最后,給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實(shí)現(xiàn)方案,包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲(chǔ)器控制模塊、去噪計(jì)算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊,并對(duì)各個(gè)系統(tǒng)模塊和整體進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實(shí)際的圖像處理要求,具有一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞:圖像處理系統(tǒng),F(xiàn)PGA,圖像去噪算法,小波變換
上傳時(shí)間: 2013-05-16
上傳用戶:450976175
提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法,這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系,同時(shí)滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征,基于這種統(tǒng)計(jì)模型,文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式,然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計(jì)將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比,能夠有效地去除圖像的高斯噪聲,提高了圖像的峰值信噪比;并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細(xì)節(jié)信息,從而明顯改善了圖像的視覺效果。
上傳時(shí)間: 2013-10-23
上傳用戶:thuyenvinh
為了提高圖像去噪效果,提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進(jìn)行循環(huán)平移,使用Contourlet域HMT模型對(duì)平移后的圖像進(jìn)行降噪處理,然后將降噪后的圖像進(jìn)行循環(huán)反平移,最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進(jìn)行平均處理,以減少去噪后圖像的失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比,而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。
標(biāo)簽: Contourlet Spinning Cycle HMT
上傳時(shí)間: 2014-12-23
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SVD去噪,構(gòu)造的矩陣方法為對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻分段,并對(duì)去噪前后的信噪比,均方差進(jìn)行了對(duì)比。
上傳時(shí)間: 2013-12-25
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小波閾值去噪,比較了軟閾值,硬閾值及當(dāng)今各種閾值計(jì)算方法和閾值函數(shù)處理方法的性能,通過(guò)信噪比及均方差的比較,得出各種的算法的優(yōu)劣。
上傳時(shí)間: 2016-05-30
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基于四元數(shù)小波變換的隱馬爾可夫樹模型(Q-HMT),并應(yīng)用于圖像去噪,圖像去噪效果在峰值信噪比以及視覺效果上均優(yōu)于經(jīng)典的去噪方法。
上傳時(shí)間: 2016-07-01
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