结合小波变换和中值滤波心电信号去噪算法研究

小波变换与中值滤波相结合图像去噪方法（完整版）实用资料(可以直接使用，可编辑完整版实用资料，欢迎下载）.1336・哈尔滨工业大学学报第加卷量所占的比例较小,而在高频区噪声能量所占的比例较大,甚至将信号湮没,所以去噪的重点仍在高频区.本算法选择能够较好的去除噪声并保持其边缘特征的中值滤波进行处理.一幅图像在经过小波分解后,HL频带是图像经过行低通和列高通滤波后的子图像,它包含了图像信号在水平方向高频信息和垂直方向的低频信息,因此,对于HL频带采用水平方向的直线型3邻域或5邻域中值滤波模板,则既去掉了水平方向的噪声,同时又较好地保留了垂直方向的低频信息;LH频带是图像经过列低通和行高通滤波后的子图像,它包含了图像信号在垂直高频信息和水平方向低频信息,因此,对于LH频带采用垂直方向的直线型3邻域或5邻域中值滤波模板,则既去掉了垂直方向的噪声,同时又较好地保留了水平方向的低频信息; HH频带是图像经过行高通和列高通滤波后的子图像,它包含了信号在水平和垂直两个方向高频信息即对角方向高频信息,因此,对于HH频带采用对角线方向的直线型3邻域或5邻域中值滤波模板.最后将经过滤波处理后的各频带经小波重构还原成去噪后的图像.本方法的总体流程为: i 将含噪图像进行小波分解;ii利用式(1计算去噪阈值T;iii利用式(2对图像分解后的HL、LH、HH三个子频带进行软阈值去噪;iv对经过软阈值处理后的三个子频带分别进行中值滤波处理;v重构,得到去噪后的图像.3应用实例本算法已在三维地震资料相干切片断层解释中得到应用.相干切片上的断层解释,是在相干切片上检测并提取断层多边形,然后用于作构造图.采用本算法可以自动在相干切片上有效的去除噪声并保持边缘细节,为下一步对断层的提取及解释提供了有力保障.如图1所示,(a是相干切片灰度图像原图,(b是小波分解后的图像,(c是中值滤波去噪后的图像,(d是改造后自适应保细节去噪算法去噪后的效果图.由图可见,经软阈值去噪处理后的(c较(b中分解后各高频子图,去除了一定的噪声;经中值滤波处理后的(d较(c中各高频子图,更进一步去除了部分,并克服了一定的模糊;而经改造后算法处理后的(d不但克服了图像在去噪时的模糊,而且保持了图像的边缘信息.经实践验证本算法应用于三维相干切片数据体中,去噪效果明显,在经本算法去噪后的图像上提取出的断层多边形,精度上有了较大的提高,有效的提高了断层解释的效率.(8相干切片灰度原图(b小渡分解后图像(c软阈值去噪后图(d对HH子频带中值滤波后(e去噪后小波重构图像图l中值滤波与小波去噪相结合的去噪方法效果图参考文献:[1]XIE J c,ZHANG D L,XU W L.Overview on waveletimage denoising[J].Journal of Image and Graphics, 2002,7(3:209—217。

课程名称数字图像处理题目：基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪目录摘要 (1)1、设计目的与意义 (2)2、题目分析···········································3、设计原理···········································4、总体设计···········································5、算法设计与功能描述·································6、测试结果与分析·····································7、设计总结···········································8、设计体会···········································参考文献··············································摘要：滤除噪声是医学影像处理的一项基础而又较为重要的工作。

0引言随机干扰是煤田纵波地震勘探中严重影响有效波的一种干扰波，产生随机噪声的因素有很多，如不良的检波器埋置、风沙天气、电子仪器噪声、心腹近地表不规则体(如砂砾、卵石或多孔石灰石等)次生散射等。

随机噪声频带相对较宽，几乎覆盖整个有效波的频段，严重影响了有效信号的提取，从而影响到DMO 、速度分析、AVO 分析以及叠前偏移等叠前处理方法，最终影响到地震剖面（尤其是深层地震资料）的信噪比和分辨率。

为了保证地震资料准确反映地质构造，在叠前处理时必须对随机噪声进行去除。

为了消除随机噪声的影响，最好的办法是在野外采用去噪措施。

但是，受多风季节或其它条件限制，仅靠野外采集完全压制随机噪声是不可能的，因此需要在室内做些特殊的处理工作。

目前室内的去噪方法较多，但单一的去噪方法效果往往难尽人意。

例如小波变换能够较好的去除高斯噪声，提高记录的信噪比，然而对于脉冲噪声的去除效果却有限；中值滤波对于去除脉冲噪声效果较好，而对于高斯噪声效果不理想，因此本文提出二维小波变换与中值滤波相结合的方法进行叠前去噪处理，期望获得高信噪比的地震记录，以满足高分辨率地震勘探的要求[1，2]。

1方法原理1.1小波基本理论设ψ（t ）为一平方可积函数（能量有限空间），即作者简介：张胤彬（1965—），男，四川资中人，1988年毕业于中国矿业大学应用地球物理专业，高级工程师，从事地球物理勘探工作。

收稿日期：2011-04-26责任编辑：孙常长二维小波变换与中值滤波联合去噪方法研究张胤彬1，张华2，刘松3（1.山西省煤炭地质物探测绘院，山西晋中030600；2.东华理工大学核工程技术学院，江西抚州344000；3.中煤科工集团西安研究院，陕西西安710054）摘要：由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波，因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。

小波变换能够较好的去除高斯噪声，保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比，但去除脉冲噪声的效果却并不理想；中值滤波具有良好的边缘保持特性，虽低频去噪声效果有限，但去除脉冲噪声效果明显。

基于小波变换和中值滤波的岩心图像去噪摘要岩心图像的去噪是后续岩心图像处理的关键所在。

传统的滤波器去噪方法都或多或少模糊了边缘,破坏了图像的边缘信息。

小波变换凭借其良好的时频分析特性、低熵性等优点在图像的去噪方面获得了广泛的应用,应用小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了,根据中值滤波对输入信号具有不变性的特点,可以使中值滤波在进行图像去噪的同时又使其保持了图像的边缘特性。

中值滤波可以减弱随机干扰和脉冲干扰,所以本文中提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的岩心图像进行去噪的方法。

关键词小波变换;图像处理;中值滤波;岩心图像0 引言岩心图像的获取是通过扫描仪,这就不可避免的要受到噪声的污染,如何有效地去除噪声并保持图像不失真,成了图像预处理中最重要的内容。

噪声是影响图像质量至关重要的因素。

图像噪声按其来源可分为加性噪声、乘性噪声、量化噪声、椒盐噪声等;按噪声的性质则可分为高斯噪声(白噪声) 和脉冲噪声两类。

为此,本文根据岩心图像噪声存在的类型,提出了中值滤波与小波变换相结合的岩心图像混合去噪处理算法。

1 理论分析1.1 中值滤波中值滤波的基本原理是:首先确定一个以某像素为中心点的邻域,然后将该邻域中的各个像素的灰度值进行排序,取其中间值作为中心点像素灰度的新值。

这里的邻域称为窗口,当窗口在图像中上下左右进行移动后,利用中值滤波算法就可以很好的对图像进行平滑处理。

在一维下的中值滤波算法定义为:当n为奇数时,n 个数χ1,χ2,……,χn的中值就是按数值大小顺序处于中间位置的数;当n为偶数时,定义两个中间数的平均值为中值,用符号med(χ1,χ2,……,χn)来表示中值。

将一维中值滤波器理论扩展到二维信号中去,就产生了二维中值滤波器。

二维中值滤波器的窗口也是二维的。

将窗口中点的值排序,生成单调二维数据序列{ Fjk } 。

二维中值滤波输出G(j ,k)为G(j,k) = Med{ Fik } 。

分类号：密级：学号：z1076209039 单位代码：10762新疆师范大学高校教师在职攻读硕士学位论文中值滤波和小波变换相结合在信号去噪中的应用Median filter and wavelet transform combined with the application of the signal denoising所在院系：数学科学学院专业：基础数学研究方向：小波分析及其应用新疆师范大学2012 年 11 月新疆师范大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

学位论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明（小四号宋体）学位论文作者完全了解新疆师范大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属新疆师范大学。

学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。

（保密的学位论文在解密后遵守此规定）保密论文注释：本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。

非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。

学位论文全文电子版同意提交后可在校园网上发布，供校内师生浏览。

本人签名：日期：导师签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·152·2018年第12期文章编号：2095－6835（2018）12－0152－03中值滤波结合小波变换在光谱去噪中的应用龚梦龙（南京邮电大学自动化学院，江苏南京210000）摘要：在分析光谱数据时，噪声的存在会影响数据分析的准确性。

为了提高光谱数据分析的准确性，针对光谱信号的噪声特性，提出了一种新的去噪方法，将小波变换与中值滤波相结合。

在该方法中，先使用小波变换去噪初步处理光谱，然后再次对光谱信号使用一层小波分解，保留低频系数，仅对高频系数使用中值滤波处理，最后重构信号，得到最终滤波后的光谱。

为了评估去噪效果，使用了信噪比（Signal Noise Ratio,SNR）和均方根误差（Root Mean Square error，RMSE）2项指标。

实验结果表明，新方法效果比2种方法中的任意一种都要好。

关键词：中值滤波；小波变换；去噪；光谱中图分类号：TN713文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2018.12.152在光谱分析中，光谱信号中往往会混有噪声，比较常见的就是脉冲干扰和高斯白噪声，这些噪声会使光谱信号的形状、位置等一些特征发生变化，让人们在分析时得出错误的结果。

为了提高分析的精确度，需要对光谱信号进行去噪处理，降低信号中的噪声，提取出有用的信息，从而得到精确而正确的结果。

因此，在光谱分析中一定要对信号进行滤波处理[1]。

目前，已经有很多去噪方法被用来进行光谱去噪，比较常见的有均值滤波、中值滤波和小波滤波等[2]。

这些去噪方法有优点也有缺点，如果只使用其中任何一种单一的滤波方法，很难做到较好的去噪。

本文提出了一种中值滤波与小波变换相结合的方法，中值滤波能有效去除脉冲噪声，小波变换去噪不仅能够有效去除白噪声，还能保留信号的细节部分，但对脉冲噪声的去除能力有些差。

基于中值滤波和小波变换的图像去噪作者：李智张根耀王蓓王静涂银莹来源：《现代电子技术》2014年第13期摘要：针对混合噪声的特点，提出一种中值滤波和小波变换相结合的去噪方法。

首先对噪声图像进行中值滤波，然后再通过小波阈值法对噪声进行去除，达到去噪目的。

最后进行了Matlab仿真实验以及客观标准评价，结果表明：这种方法改善了图像质量，去噪效果优于传统的软、硬阈值方法以及单纯的中值滤波方法，可以有效的去除混合噪声。

关键词：图像去噪；中值滤波；小波变换；均方根误差中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2014）13⁃0072⁃03 Image denoising based on median filtering and wavelet transformLI Zhi， ZAHGN Gen⁃yao， WANG Bei， WANG Jing， Tu Yin⁃ying（School of Computer，Yan’an University， Ya n’an 716000， China）Abstract： Aiming at the characteristics of mixed noise， a de⁃noising method of combining median filtering and wavelet transform is presented in this paper. Firstly， the median filtering is adopted for noisy images， and then the wavelet threshold method is used to remove the noise. Matlab simulation experiment and objective evaluation were performed. The results demonstrate the denoising effect of this method is better than those of traditional soft⁃hard threshold method and median filtering method， can improve the image quality， and eliminate the mixed noise of images effectively.Keywords： image denoising； median filtering； wavelet transform； root⁃mean⁃square error0 引言由于成像传感器噪声、相片颗粒噪声以及图像在传输过程中的通道传输误差等原因，会使图像上出现一些随机的、离散的和孤立的像素点，即图像噪声。

基于小波变换与改进中值滤波的红外图像去噪胡静波【摘要】The image de-noising is a core and hot issue in the research area of infrared imaging. The denoising effect of the thermograph plays an important role in the later image processing. An improved algorithm is proposed to overcome the disad-vantage that the aberration details of infrared thermal images can not be remained in traditional infrared thermal image denoising algorithms. This method adopts the improved median filtering and wavelet transform to perform the denoising pro-cessing of infrared thermographs. The experimental simulation shows that the method can effectively remain the aberration de-tails of infrared thermal images, and has an ideal effect of noise suppression and better robustness for the post processing.%红外图像去噪研究是红外研究领域的热点问题,热图的去噪效果对后期的图像处理起着重要的作用.在此针对于红外热像传统去噪算法中无法有效保持红外热像差细节的不足提出了一种改进算法.该方法采用改进的中值滤波结合小波变换对红外热图进行去噪处理,结果实验仿真表明该方法能够有效保持红外图像热差细节的同时,对噪声抑制也具有理想的效果,对于后期处理具有很好的鲁棒性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)018【总页数】3页(P50-52)【关键词】红外图像;小波变换;中值滤波;去噪【作者】胡静波【作者单位】宝鸡文理学院电子电气工程系,陕西宝鸡721016【正文语种】中文【中图分类】TN919-340 引言红外成像技术已广泛应用于军事、工业、医学的各个领域，但由于红外焦平面阵列的非均匀性以及数字量化噪声和传输信道扰动干扰等，图像信号在产生、传输和显示过程中都会产生各种噪声，造成红外图像模糊、噪声较大，直接影响后续的红外目标检测、识别和分析。

基于中值滤波和提升小波分析的图像去噪方法研究常亮亮;王广龙【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2012(033)005【总页数】5页(P894-898)【作者】常亮亮;王广龙【作者单位】【正文语种】中文引言现实生活中的图像通常都带有两类噪声：脉冲噪声和高斯噪声。

噪声严重影响了人类对有效图像信息的获取和利用，为了获得高质量的图像，就必须进行去噪滤波。

中值滤波是目前较为常用的图像脉冲噪声滤波方法。

传统中值滤波算法对所有数据进行统一处理，不仅改变了噪声点的值，也改变了信号点的值［1］。

在传统中值滤波算法基础上，人们对其进行了改进，如文献［2］提出的加权中值滤波、自适应中值滤波、开关中值滤波等。

尽管中值滤波可以很好地滤除图像中的脉冲噪声，但滤除高斯噪声的效果不理想。

均值滤波和小波阈值去噪是抑制高斯噪声的代表性方法，但两者对脉冲噪声的滤波效果不佳。

为了克服上述单一算法不能同时有效消除高斯噪声和脉冲噪声的缺点，文献［3］提出了噪声分离技术的图像滤波方法，并将中值滤波和均值滤波相结合。

但是，该算法需要在处理前完成某些参数的估计，而且均值滤波的去噪效果依赖于滤波窗口的大小，随着滤波窗口的增大，在去噪能力增强的同时又会损失太多的细节，造成图像模糊。

小波变换由于具有多分辨率和去相关性等特点，使得小波域更利于去除噪声，特别是高斯噪声的去除。

本文采用一种改进的中值滤波和小波变换相结合的方法，首先检测出图像中的脉冲噪声，对图像做中值滤波处理得到一幅只受高斯噪声污染的过渡图像，然后用小波变换对过渡图像进行滤波得到降噪后的图像。

1 中值滤波及改进算法1.1中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它的基本原理是：首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，然后将邻域中各个像素的灰度值进行排序，取其中值作为中心点像素灰度值的新值。

中值定义如下：设数组将a中各个元素值大小顺序排列为，则：图像处理中常进行二维中值滤波，如图1所示，对于中心点选定的3×3邻域，对邻域内点的像素值进行排序求取中值，然后用中值替换中心点的像素值［4］。

基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪研究的
开题报告
1. 研究背景：
随着数字图像处理技术的不断发展，在各种领域的应用中，图像去噪一直是一个十分重要的问题。

在实际应用中，由于多种原因，图像可能会产生噪声，这会影响到图像的质量和处理结果的可靠性。

因此，图像去噪技术一直是数字图像处理领域一个重要的研究方向。

2. 研究内容：
本研究旨在探讨一种基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪方法。

本方法将中值滤波和小波变换相结合，利用中值滤波对图像进行预处理，然后通过小波变换对图像进行分解与重构，从而达到去除噪声的目的。

同时，本方法还将尝试引入一些新的算法，如局部像素分析等，以进一步提高去噪效果。

3. 研究方法：
该研究将采用以下步骤：
（1）对图像进行中值滤波和小波变换预处理；
（2）利用小波变换对图像进行分解，提取高频成分；
（3）通过局部像素分析等方法对高频成分进行处理；
（4）重构图像，得到去噪后的图像。

4. 预期结果：
本方法将通过图像去噪实验，与传统的中值滤波和小波变换方法进行对比，验证其去噪效果的优越性。

5. 研究意义：
本研究将对图像去噪技术的发展与应用，以及数字图像处理领域的研究具有重要的意义。

同时，该方法将在实际应用中为图像去噪提供一种新的解决方案。