小波非Bayesian濾波法比較及其閾值濾波算法研究.pdf

1、小波的出現在數學界引起了廣泛的關注，其理論與應用得到了空前的發(fā)展，已成為信號、圖像處理領域一個主要的研究方向。作為小波理論與應用的重要分支，十幾年來，小波濾波的理論及應用也得到了很大的發(fā)展，標志著一種新的信號濾波方法的出現。 小波濾波的機理是基于信號與噪聲的小波系數的尺度上的不同性質，采用相應規(guī)則，對含噪信號的小波系數進行取舍、抽取或切削等非線性處理，以達到去除噪聲的目的。小波濾波研究主要集中在三個方向，包括基于信號奇異性的模極

2、大值重構濾波、基于信號尺度間相關性的空域相關濾波和基于小波變換解相關性的小波域閾值濾波，并且在醫(yī)學圖像和SAR圖像濾波、壓縮等領域得到了較為成功的應用。 小波域閾值濾波方法是實現最簡單、計算量最小的一種方法，因而應用最廣泛。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，但實際應用中效果并不理想。因此本文研究的主要內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。在改進小波域閾值方法

3、中有兩個方面的內容：其一，基于小波變換和灰色關聯度，提出GID閾值方法，并將應用于信號濾波和圖像壓縮；其二，主要是針對小波域閾值函數中的半軟閾值函數參數選取算法的研究，結合灰色關聯度原理和模糊數學理論，提出一種新的參數算法，降低算法的復雜度，并將其應用于不同性質的信號中，取得良好效果。 本文研究的GID閾值方法以及半軟閾值函數參數的改進利用MATLAB對不同的性質信號和圖像進行仿真，都取得了良好效果。它們的深入研究和使用將對小波