简介：摘要本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现，比较了去噪的效果。

简介：针对实际卫星测控侦察中带噪副载波信号分离困难、耗时长的问题,文中提出一种基于小波变换和最大信噪比的副载波盲分离算法。先利用小波变换模极大值算法对混合带噪信号进行消噪处理,再采用基于最大信噪比的盲分离算法对消噪后的信号实施分离,最后得到测控副载波信号的估计。MATALAB仿真结果表明,该算法计算复杂度低、耗时短,能够较好地分离测控副载波信号。

简介：

简介：提出了基于小波去噪结合自适应阈值的Canny算子进行返回散射电离图前沿提取的方法；简单介绍了小波变换去除噪声和用Canny算子进行边缘检测的基本步骤,结合返回散射电离图的统计特性和基本全局阈值技术,提出一种自适应阈值方法进行Canny算子硬阈值的确定方法.所研究的方法可有效的降低噪声对返回散射电离图前沿提取的影响,将返回散射电离图前沿成功提取出来.

简介：传统图像局部方向特性的自适应全变分去噪算法,通过计算图像局部方向的角度矩阵,用优化最小化算法迭代求解实现图像去噪,不能保存图像边缘信息,去噪效果及稳定性差。提出基于能量回归滤波全变分图像自适应去噪算法,通过能量回归尺度空间滤波法获取滤波图像时,对源噪声图像进行多尺度二进小波分解获取小波变换系数及低频粗糙分量,采用能量回归滤波法计算小波系数并对小波系数进行重构,获取源图像的滤波图像。采用基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪算法从含噪滤波图像中分离出轮廓尺度图像,对含噪图像同轮廓尺度图像实施差计算获取含噪残差纹理细节图像,基于该图像运算获取规整化可信度参数λ后,采用基于参数P与λ的全变分图像自适应去噪算法对带噪滤波图像进行处理,得到消噪图像。实验结果表明：所提算法去噪效果佳,其具有较高的稳定性和效率。

简介：专家场（FieldsofExperts，FOE）图像先验模型是一种基于滤波器学习的高阶马尔可夫随机场（MRF）模型，对于许多图像复原问题该模型已经被验证其有效性。本文提出一种基于FOE图像先验模型的新的变分模型，用于相干斑噪声（乘性噪声）去噪。本文提出的变分模型需要求解一个非凸极小化问题，该问题可以通过iPiano（InertialProximalAlgorithmforNonconvexOptimization）算法来有效地解决。通过仿真图像和真实合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）图像的去噪试验，可以表明本文提出的算法与目前最好的相干斑去噪算法性能相当。此外，本文提出的算法适用于图形处理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）平台并行加速，可以大大提高运算效率。

简介：第二代曲波变换除了具有一般小波变换的多尺度和时频局部特性外,还满足各向异性尺度关系,能够很好表示图像边缘和平滑区域.提出了一种改进的基于第二代曲波变换的低照度彩色含噪图像增强算法.该算法利用YUV色彩空间的折衷因子及改进的增益函数,分段抑制、提升或保持曲波系数,有效地抑制了噪声,预防增强过度.试验结果表明,与传统的基于小波变换算法相比,该算法不仅能抑制噪声,而且能使低照度下图像边缘和平滑部分得到最优恢复,有效提高彩色含噪图像增强质量.