小波變換后的圖像如何去噪

小波變換去噪的基本思路可以概括為：利用小波變換把含噪信號(hào)分解到多尺度中，小波變換多采用二進(jìn)型，然后在每一尺度下把屬于噪聲的小波系數(shù)去除，保留并增強(qiáng)屬于信號(hào)的小波系數(shù)，最后重構(gòu)出小波消噪后的信號(hào)。其中關(guān)鍵是用什么準(zhǔn)則來(lái)去除屬于噪聲的小波系數(shù)，增強(qiáng)屬于信號(hào)的部分。

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小波降噪原理

小波有兩個(gè)顯著特點(diǎn)：一是在時(shí)域中都具有緊支集或近似緊支集；二是正負(fù)交替的波動(dòng)性。小波分析是將信號(hào)分解成一系列小波函數(shù)的疊加，而這些小波函數(shù)都是由一個(gè)母小波通過(guò)平移和尺度伸縮得來(lái)的。

小波分析理論的一個(gè)重要特色是可以進(jìn)行多分辨率分析。信號(hào)可通過(guò)多層分解為反映高頻信息的細(xì)節(jié)部分和反映低頻信息的概貌部分，通過(guò)這種多分辨率分解，信號(hào)和噪聲通常會(huì)有不同的表現(xiàn)，從而達(dá)到信嗓分離的目的。金融時(shí)間序列去噪處理采用更廣泛的方法：非線性閾值處理方法。

非線性閾值處理方法又稱(chēng)小波收縮法，該方法的基本原理是基于小波變換的集中能力。即通過(guò)小波變換后有用信號(hào)的能量集中于少數(shù)小波系數(shù)上，而白噪聲在小波變換域上仍然分散在大量小波系數(shù)之上。因而相對(duì)來(lái)說(shuō)，有用信號(hào)的小波系數(shù)值必然大于那些能量分散且幅值較小的噪聲的小波系數(shù)值。因此，從譜的幅度上(不是譜的位置)看，有用信號(hào)和噪聲可以實(shí)現(xiàn)分離。

該方法可分為以下3個(gè)步驟：

(1)選擇合適的正交小波基和分解層數(shù)J，對(duì)含噪信號(hào)進(jìn)行小波變換分解到J層。

(2)對(duì)分解得到的小波系數(shù)進(jìn)行閉值處理，可以使用兩種處理方法：硬閾值和軟閾值法。硬閾值法保留較大的小波系數(shù)并將較小的小波系數(shù)置零，即：

(3)軟閾值法將較小的小波系數(shù)置零，而對(duì)較大的小波系數(shù)向零進(jìn)行收縮，即：

學(xué)者證明了用軟閾值法能使估計(jì)信號(hào)實(shí)現(xiàn)最大均方誤差最小化，即去噪后的估計(jì)信號(hào)是原始信號(hào)的近似最優(yōu)估計(jì)。該方法具有廣泛的適用性，是應(yīng)用最為廣泛的一種小波去噪方法，其計(jì)算速度也很快。

請(qǐng)教小波去噪中wdencmp函數(shù)使用的問(wèn)題

s=zeros(1,100);

s(50:100)=1;

subplot(2,2,1);plot(s);

title('原始信號(hào)');

[c,l]=wavedec(s,3,'db1');

a3=appcoef(c,l,'db1',3);

d3=detcoef(c,l,3);

d2=detcoef(c,l,2);

d1=detcoef(c,l,1);

dd3=zeros(1,length(d3));

dd2=zeros(1,length(d2));

dd1=zeros(1,length(d1));

c1=[a3

dd3

dd2

dd1];

s1=waverec(c1,l,'db1');

subplot(2,2,2);

plot(s1);grid;

title('強(qiáng)制消噪后的信號(hào)');

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);

s2=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp);

subplot(2,2,3);

plot(s2);grid;

title('默認(rèn)閾值消噪后的信號(hào)');

softd1=wthresh(d1,'s',1.465);

softd2=wthresh(d2,'s',1.823);

softd3=wthresh(d3,'s',2.768);

c2=[a3

softd3

softd2

softd1];

s3=waverec(c2,l,'db1');

subplot(2,2,4);

plot(s3);grid;

title('給定軟閾值消噪后的信號(hào)');

當(dāng)前題目：vb.net小波去噪 小波去噪c語(yǔ)言
網(wǎng)頁(yè)URL：http://chinadenli.net/article36/hppepg.html

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