导读:本文包含了小波阈值收缩论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:双边滤波器,小波阈值收缩,峰值信噪比,图像边缘
小波阈值收缩论文文献综述
刘尚旺,郜刘阳,王博[1]（2018）在《联合双边滤波器和小波阈值收缩去噪算法研究》一文中研究指出针对现有去噪算法去噪不彻底、噪声误判、损害图像边缘和纹理细节信息的缺点,提出一种联合双边滤波器和小波阈值收缩图像去噪算法。首先,使用双边滤波器对含有噪声图像进行分层;其次,对不同分层结果,选择不同滤波器进行去噪:高对比度层采用双边滤波器,低对比度层采用小波阈值收缩去噪方法;最后,融合高、低对比度层去噪图像,实现有效去除噪声的同时,保证图像信息完整。实验结果表明,本文算法的峰值信噪比达到40.99 d B,比非局部均值滤波、双边滤波器、小波阈值收缩和偏微分方程图像去噪算法分别提高了7.79%,3.56%,11.22%和1.91%;与此同时,还能有效保留图像边缘和纹理等细节信息。(本文来源于《国土资源遥感》期刊2018年02期）
姜磊[2]（2015）在《基于自适应小波阈值收缩算法的冲击消噪》一文中研究指出冲击信号属于非平稳随机信号,在分析冲击信号之前信号消噪非常重要。基于Donoho提出的小波阈值收缩算法,提出了一种新的自适应于原信号的折中收缩函数。不同于经典阈值消噪算法,新算法克服了硬阈值算法造成的信号不连续的缺点,也弱化了软阈值算法中原信号小波系数与消噪后小波系数的固定偏差。应用结果表明,自适应小波阈值算法对冲击信号消噪比常用的软阈值或硬阈值算法具有更好的直观效果。(本文来源于《测控技术》期刊2015年01期）
宋治国,张银行,邓小飞[3]（2012）在《基于小波阈值收缩的图像降噪》一文中研究指出采用双正交小波,利用VisuShrink阈值和BayesShrink阈值,分别通过硬阈值函数和软阈值函数对混入高斯白噪声的图像进行去噪实验.结果表明,硬VisuShrink阈值的降噪效果好于软VisuShrink阈值,软BayesShrink阈值的降噪效果好于硬BayesShrink阈值,并且BayesShrink阈值只有在软阈值函数下才能取得很好的降噪效果.(本文来源于《吉首大学学报(自然科学版)》期刊2012年02期）
李骜,李一兵,孟霆,叶方[4]（2011）在《基于小波阈值去噪的收缩函数改进方法》一文中研究指出经典的小波去噪方法有软阈值、硬阈值滤波两类。软阈值收缩函数滤波后信号过于平滑,而硬阈值收缩函数滤波后在信号突变处伴有吉布斯现象。因此,提出介于软、硬阈值之间的一种收缩函数,通过其对小波系数的估计,使滤波后的信号在过分平滑与边缘振荡现象之间达到合理的平衡。在分析的基础上,给出了各种方法滤波后的PSNR对比值以及图像。实验结果表明,该方法在去噪的同时既有效地消除了振荡现象,又保留了部分细节信息。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2011年10期）
陈新,冯其强,李宗春[5]（2010）在《改进小波阈值收缩法在去噪中的应用》一文中研究指出小波硬阈值法去噪是图像去噪的有效方法之一,但其产生的估计信号会有附加振荡。提出了一种基于多项式拟合的方法,将阈值函数连接成为一连续函数,振荡现象得到了明显减弱,达到了较好的效果。(本文来源于《海洋测绘》期刊2010年03期）
崔明义[6]（2009）在《基于小波阈值收缩消噪的浮点数编码遗传算法研究》一文中研究指出浮点数编码具有精度高、便于高维大空间搜索的优点,在函数优化和约束优化领域明显有效于其他编码。但浮点数编码遗传算法在运行环境中产生的噪音对算法性能的影响并未引起人们的重视。传统的浮点数编码遗传算法采用的是有界随机变异,不能消除噪音对算法性能的影响。提出了基于小波阈值收缩消噪的浮点数编码遗传算法,建立滤波器,采用不同的阈值消噪取代变异操作,并进行了实验。该研究和实验结果表明,这种方法理论上是可靠的,方法上是可行的,选择适当的阈值,可明显提高算法的全局最优解精度,具有较高的稳定性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年34期）
陈新,李宗春[7]（2008）在《一种新的小波阈值收缩法在去噪中的应用》一文中研究指出图像去噪的方法多种多样,小波去噪的方法是众多有效的去噪方法之一,其中有小波变换模极大去噪、基于小波变换尺度间相关性的去噪、小波阈值去噪法。在小波阈值去噪法中又以硬阈值法最为经典,但其产生的估计信号会有附加振荡,本文研究了一种基于多项式拟合的方法将其阈值函数连接成为一连续函数,振荡现象得到了减弱,达到了较好的效果。(本文来源于《数字测绘与GIS技术应用研讨交流会论文集》期刊2008-10-01）
王欣,王云霄,于晓,庞云阶[8]（2008）在《基于多小波阈值收缩与子带增强的图像去噪》一文中研究指出为保证在图像去噪的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出一种新的基于多小波阈值收缩与子带增强相结合的图像去噪方法.该方法以多小波变换为基础,将变换后的多小波系数分为噪声相关系数和边缘相关系数,对变换系数进行软阈值多小波收缩消去噪声相关系数;阈值收缩是非线性变换,对图像边缘有平滑作用,因此,该方法提出在阈值收缩后进行线性的子带增强,增强边缘相关系数.实验表明:与单一的阈值收缩方法相比,该去噪方法不仅保留了图像的边缘特征,而且提高了去噪图像的峰值信噪比,优于普通的阈值收缩方法.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2008年01期）
小波阈值收缩论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
冲击信号属于非平稳随机信号,在分析冲击信号之前信号消噪非常重要。基于Donoho提出的小波阈值收缩算法,提出了一种新的自适应于原信号的折中收缩函数。不同于经典阈值消噪算法,新算法克服了硬阈值算法造成的信号不连续的缺点,也弱化了软阈值算法中原信号小波系数与消噪后小波系数的固定偏差。应用结果表明,自适应小波阈值算法对冲击信号消噪比常用的软阈值或硬阈值算法具有更好的直观效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
小波阈值收缩论文参考文献
[1].刘尚旺,郜刘阳,王博.联合双边滤波器和小波阈值收缩去噪算法研究[J].国土资源遥感.2018
[2].姜磊.基于自适应小波阈值收缩算法的冲击消噪[J].测控技术.2015
[3].宋治国,张银行,邓小飞.基于小波阈值收缩的图像降噪[J].吉首大学学报(自然科学版).2012
[4].李骜,李一兵,孟霆,叶方.基于小波阈值去噪的收缩函数改进方法[J].计算机工程与设计.2011
[5].陈新,冯其强,李宗春.改进小波阈值收缩法在去噪中的应用[J].海洋测绘.2010
[6].崔明义.基于小波阈值收缩消噪的浮点数编码遗传算法研究[J].计算机工程与应用.2009
[7].陈新,李宗春.一种新的小波阈值收缩法在去噪中的应用[C].数字测绘与GIS技术应用研讨交流会论文集.2008
[8].王欣,王云霄,于晓,庞云阶.基于多小波阈值收缩与子带增强的图像去噪[J].哈尔滨工业大学学报.2008