基于小波變換的圖像降噪這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
上傳時間： 2021-12-07
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· 摘要： 通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據(jù)MEMS陀螺儀信號漂移的數(shù)學(xué)模型,采用了基于小波閾值去噪法對MEMS陀螺儀的輸出進(jìn)行實時消噪處理.并將該算法應(yīng)用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)后對系統(tǒng)的MEMS陀螺儀進(jìn)行零漂試驗.通過整個系統(tǒng)試驗結(jié)果分析,使用小波閾值去噪法對抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩(wěn)定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去
上傳時間： 2013-04-24
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1.對染噪doppler信號進(jìn)行小波包3層分解：分解層次j=1,2時，都是信號的概貌；當(dāng)j=3時，反映概貌的已幾乎不含噪聲分量，而其它噪聲分量的幅值已很小。 2.對加噪Blocks信號進(jìn)行不同閾值及不同閾值的使用方式降噪。
上傳時間： 2016-08-08
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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、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時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處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨特的優(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對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，分析了它們對實際應(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)強制置零去噪后重構(gòu)的信號會使信號丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對小波閾值去噪方法的幾個關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實現(xiàn)信號的處理，并通過實驗仿真實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨應(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。 本文分別對這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現(xiàn)，并對實驗結(jié)果進(jìn)行了分析。實驗仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽： 小波分析 信號去噪 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-07-19
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磁共振成像（MRI）由于自身獨特的成像特點，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點，首先對與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模，然后利用最大似然估計來進(jìn)行參數(shù)估計，同時利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點來進(jìn)行函數(shù)升級，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時，該文對MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開了一定研究，提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點，同時考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響，達(dá)到魯棒分割的目的，為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過實驗，我們發(fā)現(xiàn)，無論是針對模擬圖像還是實際圖像，該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目的.
上傳時間： 2013-04-24
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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)的電路實現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實現(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)字信號處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實時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，但運算結(jié)果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，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每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準(zhǔn)則同時結(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實驗表明，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)的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現(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存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對各個系統(tǒng)模塊和整體進(jìn)行了仿真驗證，結(jié)果表明本文設(shè)計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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·摘 要:本文研究了小波閩值圖像的去噪方法，并與其它圖像去噪方法進(jìn)行了比較。對lena圖像進(jìn)行MATLAB仿真實驗，得到了主觀效果圖和客觀效果的PSNR。研究發(fā)現(xiàn)，小波閾值圖像去噪無論主觀效果還是客觀效果都優(yōu)于其他圖像去噪方法。[著者文摘]
標(biāo)簽： MATLAB 小波閾值 圖像去噪算法 仿真實驗
上傳時間： 2013-06-04
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為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ)，首先利用db4小波對腦電信號進(jìn)行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號的信噪比。
上傳時間： 2014-12-23
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目前，被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點是相對應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而，當(dāng)圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感，使得將噪聲作為邊緣點。由于噪聲的干擾，不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點，設(shè)計了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子，對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進(jìn)行了一定的研究和理解。
標(biāo)簽： 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-10-13
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介紹小波的基本概念,并對圖像進(jìn)行壓縮,消噪,增強,融合以及平滑處理.
上傳時間： 2013-12-21
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