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[发明专利]一种基于小波域奇异值差分模型的图像去噪方法-CN202010185571.2在审
发明人：王敏;周树道;郑崇伟;黎鑫;叶松;洪梅;王辉赞;贾赟;张阳春;宋海润;李庆辉 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于小波域奇异值差分模型的图像去噪方法。本发明通过建立小波域奇异值差值与噪声强度、图像尺寸之间的数学模型，根据含噪图像噪声强度的估计，可以反推出该噪声强度下的小波域奇异值差值，进而由含噪图像小波域的奇异值减去该小波域奇异值差值，得到去噪图像的小波域奇异值，最后利用奇异值滤波和小波逆变换重构出最终的去噪图像。该方法无需考虑图像本身的特性，适用范围广，通过本发明提出的方法可以完整的估算出去噪图像的所有奇异值，图像细节信息得到了有效保留，能够有效大幅提高去噪效果，对进一步的图像特征提取、目标检测和模式识别等方面奠定了基础
一种基于小波域奇异值差分模型图像方法

[发明专利]降低脑部核磁共振影像莱斯噪声的多域优化模型构建方法-CN202211161871.2在审
发明人：李霞;路彤;张慧;李铁强 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了降低脑部核磁共振影像莱斯噪声的多域优化模型构建方法，包括如下步骤：建立的MDNet去噪模型包括图像域子模型和小波域子模型，训练集经两个子模型分别处理后的去噪数据连接后传入采样优化的非局部注意力模块，得到最终去噪后的脑部MR图像数据；设定MDNet去噪模型的损失函数MSE，以损失函数MSE的loss值收敛到低于预设值为MDNet去噪模型训练停止的判断标准，保存MDNet去噪模型的参数。本发明在图像域基础上，加入小波域对上述网络进行训练，使小波域子模型能够关注到图像的结构级相似性，而去噪结果经过采样优化的非局部注意力模块进一步提升，大大降低MR图像的噪声污染。
降低脑部核磁共振影像噪声优化模型构建方法

[发明专利]在小波域利用进化规划进行图像去噪和增强的方法-CN201410144096.9在审
发明人：刘芳;付凤之;邓志仁;马玉磊 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2014-04-10 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出在小波域利用进化规划进行图像去噪和增强的方法，目的是为了在小波域利用进化规划对无人机图像进行去噪和增强。该算法包括以下步骤：利用双树离散小波将图像变换到小波域；在小波域使用进化规划估算去噪阈值，对高频子带中的高分辨率系数进行软阈值去噪；在小波域使用进化规划估计增强参数，对高频子带中的低分辨率系数进行增强；进行小波逆变换，获得重构图像。本发明通过在小波域使用进化规划对无人机进行去噪和增强，设计的算法不仅能够得到视觉质量非常优秀的去噪图像，而且能够很好的保留边缘和纹理细节信息。
小波域利用进化规划进行图像增强方法

[发明专利]一种基于高斯核函数的小波域值去噪方法-CN201811274460.8在审
发明人：孟磊;滕琳;刘杰;殷守林 -专利权人：沈阳师范大学
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于小波域值去噪技术领域，尤其涉及一种基于高斯核函数的小波域值去噪方法，将小波系数LL、小波系数LH1、小波系数HL1以及小波系数HH1进行小波反变换，得到去噪后相应的水平低频和垂直低频的子信号系数水平高频和垂直低频的子信号系数HL’以及水平高频和垂直高频的子信号系数HH’，本发明解决了现有技术存在对于噪声信号在保留原始信号的同时，还能有效去除高斯白噪声和盐椒噪声的问题，具有不仅对高斯噪声和椒盐噪声去噪效果明显，而且保留了原始信号的细节信息，其滤波效果优于中值滤波和小波软阈值法的效果的有益技术效果。
小波系数信号系数小波域值去噪高斯核函数垂直高频水平高频原始信号去噪垂直高斯白噪声小波反变换高斯噪声技术效果椒盐噪声滤波效果软阈值法细节信息噪声信号中值滤波保留小波盐椒去除噪声

[发明专利]一种基于小波阈值差分的宽波段光谱信号去噪方法-CN201910023112.1有效
发明人：胡明宇;王先培;赵浩程;赵延峰;张锴杨 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-01-10 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于小波阈值差分的宽波段光谱信号去噪方法。对含噪光谱信号进行小波分解得到多层小波系数；对多层小波系数行软阈值去噪得到去噪后多层小波系数；通过去噪后每层小波系数构造成Hankel矩阵；根据Hankel矩阵构造奇异值矩阵，通过对奇异值矩阵正交分解得到奇异值；对奇异值进行差分计算构造奇异值差分谱；对奇异值差分谱进行奇异值差分去噪处理；对去噪后的奇异值矩阵进行重构运算得到去噪后Hankel矩阵，以还原为去噪后小波系数，将去噪后小波系数通过Mallat算法进行小波逆变换得到去噪后的光谱信号本发明去噪效果彻底且能保留光谱有效特征，提高了宽波段光谱仪测量精度和准确度。
一种基于阈值波段光谱信号方法

[发明专利]一种用于SH导波无损检测技术中噪声处理方法-CN201610239752.2有效
发明人：王彬;笪益辉;钱征华 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2016-04-18 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G01N29/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于SH导波无损检测技术中噪声处理方法，所述用于处理SH导波重构缺陷中噪声的方法利用小波变换在波数域中进行降噪，并重构出精确的缺陷形状，包括：对时域反射信号添加高斯白噪声；分别对含噪信号在时域和波数域进行小波去噪；根据时域去噪和波数域去噪的结果，分别重构出缺陷形状。本发明有效地解决了SH导波重构缺陷中噪声的影响，能有效提高SH导波重构缺陷形状的精度，通过对比时域小波去噪和频域小波去噪的结果，说明频域小波去噪的优势，对含‑5dB的高斯白噪声信号依然有很好的去噪效果，
一种用于 sh 导波无损检测技术噪声处理方法

[发明专利]一种面向POTDR背向散射光信号的实时去噪方法-CN201610399045.X有效
发明人：唐明;廖若霖;胡子荷;王超东;周娅玲;吴昊 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2016-06-07 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向POTDR背向散射光信号的实时去噪方法，根据POTDR的信号特征，首先对采集到的数据帧进行分数阶傅里叶变换，获得分数域数据；对该分数域数据的虚部采用小波变换的方法进行去噪以及重构；采用处理后的虚部与分数域数据的实部进行信号重构；对重构获得的信号进行分数阶傅里叶变换，根据变换结果获得去噪信号；本发明将分数阶傅里叶去噪与小波去噪相结合对信号进行处理，可以在实时去除背向瑞利散射光中背景噪声的同时最大限度的保存有效信号、提高传感信号的信噪比，相较于小波去噪和平均去噪，既能解决小波去噪导致信号中有用的尖峰信号被削平的问题，又能解决平均去噪耗时较长，实时性较低的问题。
一种面向 potdr 背向散射信号实时方法

[发明专利]图像去噪方法、系统、设备及存储介质-CN202110014887.X在审
发明人：康睿文;罗超;成丹妮;邹宇;李巍 -专利权人：携程旅游网络技术（上海）有限公司
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像去噪方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：构建图像去噪模型，所述图像去噪模型用于对输入的带噪声图像分别进行小波域的特征映射以及空间域的特征映射，得到去除噪声的图像；训练所述图像去噪模型；将待处理图像输入训练好的所述图像去噪模型中，得到所述图像去噪模型输出的去噪后图像。本发明提出了一种新型基于双域网络的图像去噪模型，同时在空域和小波域上进行特征提取并互相补充，能够在有效地去除图像噪声、提高图像信噪比的同时，恢复出图像的纹理、边缘等细节信息，从而获得更加理想的图像去噪效果
图像方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于粒子滤波与小波变换的加速度计信号去噪方法-CN201810415592.1在审
发明人：徐岩;于航;张家赫 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-05-03 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于粒子滤波与小波变换的加速度计信号去噪方法，包括：对粒子进行初始化，将粒子滤波应用于加速度信号去噪的预处理部分，保留了小波去噪的低熵性；根据观测值与预测值之间的关系，计算获得每个粒子的权重，根据归一化后的权重对粒子的状态进行初步估计，舍弃权重较小粒子，克服粒子退化现象；将加速度信号的初步状态估计变换到小波域，选取合适的小波基和小波分解的层数，将获得的初步状态估计进行小波分解：对小波分解的高频系数进行阈值量化，利用小波分解的各层系数对状态信号进行重构，重构后的信号即为降噪后的加速度信号；所述方法不需考虑加速度计噪声分布条件，通过增加粒子滤波器的粒子数量，提高去噪程度。
小波分解粒子去噪加速度信号粒子滤波权重加速度计信号小波变换状态估计重构预处理粒子滤波器初步估计分布条件高频系数加速度计退化现象小波去噪状态信号阈值量化初始化归一化小波基小波域小粒子低熵降噪噪声舍弃观测预测保留应用

[发明专利]一种短波信道下基于小波去噪的SC-FDE信道估计方法-CN201410836111.6在审
发明人：唐宏;薛真真;郭彦芳;孟婷婷;周小宇 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2014-12-29 - 公布日： 2015-04-01 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明请求保护一种短波信道下基于小波去噪的SC-FDE信道估计方法。然后将得到的估计值经过IDFT变换到时域，在小波域根据多Mallat算法对其进行分解，采用阈值去噪法滤除噪声，并对消噪后的信号重构。最后，对重构后的信号进行插值补零，并对其做DFT变换到频域，从而得到全部的信道频率响应，完成信道估计。本发明提供的短波信道下基于小波去噪的SC-FDE信道估计方法，提出了采用小波去噪的方法消除LS估计残留的噪声，从而进一步抑制噪声的影响，降低系统的误码率，提高系统性能。
一种短波信道基于小波去噪 sc fde 估计方法

[发明专利]基于小波变换和块搜索的视频去噪方法和装置-CN201010552750.1有效
发明人：戴琼海;薛舟 -专利权人：清华大学
申请日： 2010-11-19 - 公布日： 2011-03-23 - 主分类号： H04N5/21 文献下载
摘要：本发明提出一种基于小波变换和块搜索的视频去噪方法和装置，该方法包括以下步骤：对视频序列进行方向小波变换，获取变换系数；根据小波系数，选出视频序列中的纹理区域与平滑区域；对小波系数进行双边收缩的处理，并通过反变换获得基于方向小波的去噪视频序列；在图像域内对纹理区域进行基于块搜索的去噪；选取基于方向小波去噪结果中的平滑区域与基于块搜索去噪得到的纹理区域叠加，得到最终去噪视频。通过本发明提出的去噪方法，能够区分视频中的平滑区域与纹理区域，并通过不同的去噪方法分别处理，既保证了纹理区域的准确，又保证了平滑区域帧与帧之间的视觉连续性，从而获得非常显著的去噪效果。
基于变换搜索视频方法装置

[发明专利]一种最优小波基选取方法以及小波阈值去噪方法-CN201610478690.0在审
发明人：张晓娟;董泽华;纪奕才;刘晋伟;方广有 -专利权人：中国科学院电子学研究所
申请日： 2016-06-27 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种最优小波基选取方法，通过选取重构信号与含噪信号平均误差最小的小波基，保证了信号在小波阈值去噪过程中的精度；针对不同信号的具体特性，考虑在不同小波基下信号在小波域的稀疏特性，挑选对于输入信号稀疏性最好的小波基，有利于小波阈值去噪；整个方法简便快速，实现了小波基的快速最优选取，提高了工程应用中的信号去噪效果与信号处理效率。
一种最优小波基选取方法以及阈值

[发明专利]一种用于高频局部放电信号检测的抗干扰方法-CN201310591801.5在审
发明人：徐阳;张翔;胡晓;崔江静;孙廷玺;廖雁群 -专利权人：西安交通大学;广东电网公司珠海供电局
申请日： 2013-11-20 - 公布日： 2014-03-26 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于高频局部放电信号检测的抗干扰方法，包括以下步骤：1）搭建模拟局部放电信号测试回路系统，获得携带噪声的局部放电脉冲信号通过所述模拟局部放电信号测试回路系统后的信号，并分析所述信号在小波域内的特征，获取离散小波变换阈值法去噪的最优参数；2）获取现场携带噪声的局部放电信号，并根据所述最优参数，对携带噪声的局部放电信号进行离散小波变换阈值法去噪，得到局部放电信号在小波域内的系数；3）根据局部放电脉冲信号在小波域内的系数进行小波重构，获得去噪后的局部放电信号。通过选取阈值对不同尺度的分解系数进行阈值处理，然后再进行小波反变换，以实现信号的去噪来滤除噪声。
一种用于高频局部放电信号检测抗干扰方法

[发明专利]基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法-CN200910026613.1无效
发明人：郭业才;王绍波 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2009-05-05 - 公布日： 2009-11-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法，该方法首先，对噪声图像进行对数变换和小波变换，并对小波系数进行相应的预处理；其次，应用PCNN方法处理小波系数，再对小波系数进行相应的后处理；最后，对处理后的小波系数进行小波逆变换和指数变换得到去噪图像。本发明同小波去噪相比，去噪后图像的边缘更清晰，并且能够更好的保留图像细节，提高了信号/均方误差比；同PCNN相比，改善了在PCNN在去除斑点噪声时难以确定模型参数和步长的缺点，去噪后图像的信号/均方误差比更高
基于 pcnn 小波域超声医学图像方法

[发明专利]一种基于复合正则化的低剂量CT投影域去噪方法-CN202110691834.1在审
发明人：张伟;于萍;周伟;张佳铮;纪晓晗;季佳奇 -专利权人：吉林师范大学
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复合正则化的低剂量CT投影域去噪方法，本发明基于二阶全广义变分正则化方法，采用非凸惩罚函数增强小波变换的稀疏性，针对投影域建立基于非凸惩罚函数的小波‑TGV的去噪模型；建立对数惩罚函数，进行小波‑TGV去噪；采用分裂增广拉格朗日收缩算法，寻求小波‑TGV去噪的最优解；输入投影数据，使用滤波反投影算法重建CT图像。对低剂量CT图像有明显的降噪和去伪影效果。
一种基于复合正则剂量 ct 投影域去噪方法

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