小波非Bayesian濾波法比較及其閾值濾波算法研究.pdf

1、小波的出現(xiàn)在數(shù)學(xué)界引起了廣泛的關(guān)注，其理論與應(yīng)用得到了空前的發(fā)展，已成為信號(hào)、圖像處理領(lǐng)域一個(gè)主要的研究方向。作為小波理論與應(yīng)用的重要分支，十幾年來(lái)，小波濾波的理論及應(yīng)用也得到了很大的發(fā)展，標(biāo)志著一種新的信號(hào)濾波方法的出現(xiàn)。 小波濾波的機(jī)理是基于信號(hào)與噪聲的小波系數(shù)的尺度上的不同性質(zhì)，采用相應(yīng)規(guī)則，對(duì)含噪信號(hào)的小波系數(shù)進(jìn)行取舍、抽取或切削等非線性處理，以達(dá)到去除噪聲的目的。小波濾波研究主要集中在三個(gè)方向，包括基于信號(hào)奇異性的模極

2、大值重構(gòu)濾波、基于信號(hào)尺度間相關(guān)性的空域相關(guān)濾波和基于小波變換解相關(guān)性的小波域閾值濾波，并且在醫(yī)學(xué)圖像和SAR圖像濾波、壓縮等領(lǐng)域得到了較為成功的應(yīng)用。 小波域閾值濾波方法是實(shí)現(xiàn)最簡(jiǎn)單、計(jì)算量最小的一種方法，因而應(yīng)用最廣泛。但其閾值的選取比較困難，雖然Donoho在理論上證明并找到了通用閾值，但實(shí)際應(yīng)用中效果并不理想。因此本文研究的主要內(nèi)容為分析比較小波域各種非Bayesian濾波方法和小波域閾值方法的改進(jìn)。在改進(jìn)小波域閾值方法

3、中有兩個(gè)方面的內(nèi)容：其一，基于小波變換和灰色關(guān)聯(lián)度，提出GID閾值方法，并將應(yīng)用于信號(hào)濾波和圖像壓縮；其二，主要是針對(duì)小波域閾值函數(shù)中的半軟閾值函數(shù)參數(shù)選取算法的研究，結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度原理和模糊數(shù)學(xué)理論，提出一種新的參數(shù)算法，降低算法的復(fù)雜度，并將其應(yīng)用于不同性質(zhì)的信號(hào)中，取得良好效果。 本文研究的GID閾值方法以及半軟閾值函數(shù)參數(shù)的改進(jìn)利用MATLAB對(duì)不同的性質(zhì)信號(hào)和圖像進(jìn)行仿真，都取得了良好效果。它們的深入研究和使用將對(duì)小波