一种通用的质粒构建方法的探索-李曼(完整版)实用资料.doc

一种通用的质粒构建方法的探索_李曼（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）质粒构建技术是基因工程常用的技术之一,即将一段需要克隆的外源DNA片段插入到载体DNA分子中形成重组DNA分子,然后将该重组载体转运到宿主细胞中1,2,常规质粒的构建方法是在插入片段和载体两端分别寻找相同的酶切位点,即双酶切后可以产生相同的粘性末端3,4。本方法克服了这个局限性,通过利用BsaI酶切特点实现了载体与插入片段的无缝连接。本实验以载体pKH和DNA片段CP(一种蛋白质内含子的编码基因为例介绍这种通用并且简便的质粒构建方法。1材料与方法1.1材料以质粒pKH作为构建质粒的载体,pMCP 含有编码CP的基因。质粒pKH(3516bp和pM CP来自加拿大DalhousieUniversityPaulLiu教授实验室,含有氨苄青霉素抗性基因和卡那霉素抗性基因,常被用来作为分子生物学试验的载体。本实验中所选择的pKH的插入位点位于卡那霉素抗性基因中(图1。1.2引物设计与合成图2(A展示了BsaI酶切位点,它的识别序列与切割序列不一致,它在识别序列后的第一位碱基和互补链的第五位碱基切割。在载体的插入位点处设计一对含有BsaI 酶切位点的引物,对载体进行反向PCR,引物5'端加上BsaI酶切序列和保护碱基,另外还需要补充目的片段末端的四个碱基。在本实验中,对载体pKH进行反向PCR 设计的引物为pKHA和pKHB(图2中B,从5'3'依次是保护碱基(ATC,BsaI酶切序列(阴影部分,插入片段C P 端的四个碱基(小写部分,以及与载体互补序列(划线部分。对插入片段扩增的一对引物包括保护碱基,BsaI 酶切序列以及与插入片段互补的序列。如图2(C所示,本实验用于PCR 扩增C P 的引物C P b 1和C P b 2包括了保护碱基(ATC,BsaI酶切序列(阴影部分,插入片段互补序列(划线部分。1.3环形载体质粒和插入片段制备对回收的反向P C R 产物磷酸化后自连,转化感受态细胞,涂含有100?g /mlAmp的LB平板,37培养12h,挑取单克隆,在含有100g/mlAmp的液体LB培养基中培养,150r/min,37培养12h,提取质粒pKH'。BsaI酶切验证环形载体pKH'的正确性,并对酶切正确的质粒测序。BsaI酶切环形载体便可获得用于质粒构建的线性载体。对PCR扩增的CP片段也利用BsaI酶切,获得插入片段。1.4获得重组质粒所获得的载体与插入片段具有相同的粘性末端,用T4DNA连接酶连接即可获得重组质粒。2结果2.1环形载体获得通过含有BsaI引物反向PCR质粒pKH,然后磷酸化,自连,转化感受态细胞获得环图2BsaI酶切序列和PCR中引物序列Fig.2therestrictionsiteofBsaIandsequencesofprimersforPCR一种通用的质粒构建方法的探索李曼(东华大学生物科学与技术研究所上海202120摘要:P C R 产物与克隆载体连接是基因克隆环节中重要的一步。文章介绍了一种简便、通用的质粒构建方法。此法是在P C R 引物设计时,在目的片段5端加上BsaI序列,然后通过B s a I酶切产生具有相同粘性末端的载体和插入片段,经过连接,获得重组质粒。关键词:质粒构建反向PCRBsaI无缝连接中图分类号:Q 782文献标识码:A 文章编号:1674-098X(202104(b-0085-02AUniversalthroughputMethodofConstructingPlasmids(InstituteofBiologicalSciencesandBiotechnology,DonghuaUniversity,Shanghai202120,China Abstract:Thearticledescribesasimpleandthroughputmethodtoconstructplasmid.ThemethodistoaddthesequenceofBsaIto 5'primerend,producingvectorsandinsertswiththesamecohesiveterminusbyBsaIdigestion,andatlasttogetrecombinantplasmids byligation.Keywords:plasmidconstruction;reversePCR;BsaI;Seamlessligation图1载体pKH 和插入位点Fig.1theplasmidpKHandinsertsiteinthestudy图4酶切获得的载体和插入片段 Fig.4VectorandInsertbydigestion 图3BsaI 酶切验证环形载体 Fig.3IdentificationofcirclevectorbyBsaI digestion(下转87页绥中滨海开发区GPS网点与国家各级控制点重合14个,为充分利用原有控制点的标石,新埋设控制点48个。3.2GPS控制点的观测此次控制网按照城市测量规范及GPS测量规范要求共观测64点,其中联测三角点10个,水准点4个,共观测188条基线,其中有45条复测基线,最大边长为6760.333m,最短边长为2162.347m,布网方式采用边点混合联接方式。G P S观测采用静态定位模式进行作业,观测要求应满足CJJ73-97有关规定。观测时,应视卫星信号情况、点位环境和基线长度等因素的影响,必要时适当延长观测时间。正确量取并记录天线高。G P S四等控制点均须按CJJ73-97要求测绘点之记。4GPS控制网数据处理及精度评定基线向量解算和网平差采用随机软件Solution2.6进行。基线向量解算首先进行自动处理,若处理结果不理想,则进行基线的精化。解算时全部解算出整周模糊度, 188条基线均得到双差固定解。4.1GPS网在WGS-84坐标系下的无约束平差基线解算合格后,对所有独立基线组成的闭合图形,以三维基线向量及相应方差协方差阵作为起算数据,进行GPS网的无约束平差。无约束平差是为了检查网内有无粗差基线,考察GPS网的内符合精度以及基线向量之间有无明显的系统误差,方差因子是否符合客观实际精度。因此,无约束平差反映了G P S网的真实精度。无约束平差提供各控制点在WGS84坐标系下的坐标,各基线向量三个坐标观测值的总改正数,基线边长和边长精度信息。三维无约束平差中,基线向量的改正数绝对值均不大于3的限差要求(如表1、表2。4.2在北京54坐标系下的约束平差约束平差是对通过了预处理和无约束平差各项检核后的GPS向量网,在多个固定点的约束下进行平差计算。绥中县GPS控制网的约束平差采用在54坐标系下的三等以上控制点进行平差,在本次平差过程中,发现若将四等三角点打渔场纳入到起算点,则计算出的其他点的坐标和提供的坐标值就相差达20米,并且会出现红边,如果除去打渔场这个起算点后,推算的其坐标值和提供的坐标值也不相符,并且三等点台子南、二等点万宝山、大石山、止锚湾作为起算点约束后,解算过程也会出现红边,若将这四个点解除约束后则平差可以通过。由此推断,打渔场控制点很可能和其他控制点不在一个网中,而台子南、万宝山、大石山、止锚湾是精度不够,故平差过程采用活龙山、费家岭、霍家沟、荆条楼、金牛山、东沙窝等六个点进行平面约束。求得中央子午线为120o的高斯平面直角坐标。在约束平差过程中,二维约束平差中,基线向量的改正数与无约束平差结果的同名基线相应改正数的较差均满足2的限差要求(如3、表4。4.3高程拟合绥中县GPS网的部分点位高程采用四等水准施测,起始点为国家一等水准点沈山70,沈山65。由地面的GPS点位组成四等水准网,总计敷设三条水准路线,共计14个点。四等水准网全路线长96.2k m,由两条闭合水准路线和一条附合水准路线组成。四等水准网平差采用间接平差方法,由清华山维平差软件进行解算,平差结果为:环路线的最大闭合差为22mm,最小为2mm,观测中误差2.2mm,最大点位误差8.7mm,最大点间误差6.2mm,结果表明精度良好,符合规范要求。高程拟合时采用GPS网中联测了水准点的高程平差值作为高程已知点进行平差拟合,得到四等GPS点的高程平差值。5结语绥中县的GPS网控制范围大,网形设计合理,点位密度符合规范要求,约束的平面控制点达6个,用于高程拟合的水准点也有14个,这样就保证了有足够的起算数据来约束整个控制网,使得整个网的精度得到了很大的提高。最后的精度评定表明绥中GPS网的精度远高于所要求的四等网的测量精度。采用GPS技术布设的控制网精度高,而且不受人为因素的影响,也不受环境和距离的限制,最大程度上减少了累计误差。尤其是在地形条件复杂的地区更具优势。本测区在控制面积大、时间紧的具体情况下,采用了GPS技术建立的控制网观测仅用了12天。充分说明了GPS测量技术具有精度高、效率高、费用小的特点。绥中县的GPS控制网不仅能及时准确的为城市规划、市政建设和土地管理提供测绘保障,而且新网中有一部分点是原来的老网中的网点,有效的将老网成果整合到新网中来,不仅使新网和老网的基准得以统一,还使成果得以通用,提高了效益。GPS高程拟合也是GPS测量的一个重要领域,特别是在地形复杂的山地,由于这些地区的地形条件的限制,使得常规的水准测量难以实施,在有足够的水准点作为已知高程点时,采用了与测区高程异常相吻合的拟合方法,GPS高程测量同样可以达到很高的精度。参考文献1马祥.GPS技术在黄山风景区航测数字化测图中的应用J.城市勘测,2021(1:7881.2王建津.建立GPS平面控制网的几个问题J.岩土工程勘测,2005(2:3135.3于立国,毛继军.G P S技术在高等级城市控制网中的应用J.测绘通报,2005(9:2628.4徐绍铨,张华海,杨志强,王泽民.G P S测量原理及应用M.武汉大学出版社,2005.5徐长松.GPS技术在廊坊市城市测量控制网中的应用J.华北矿业高等专科学校学报,2000(6.形载体,利用BsaI酶切可初步验证其正确。如图3所示,泳道1为阳性对照(3516bp环形载体pKH'由于含有了BsaI酶切位点,经过BsaI酶切、电泳,呈现线性DNA的条带(泳道3和4,3520bp,而原始pKH不含有BsaI,表现为质粒条带(泳道2和5。2.2酶切环形载体和插入片段对获得的环形载体和扩增的CP均用BsaI 酶切,可获得含有相同粘性末端的载体和插入片段(图4阴影部分为酶切后获得片段。两者连接便可获得重组质粒,这样利用了BsaI酶切的特点,使插入片段和载体达到了无缝连接的目的。3讨论利用此法构建质粒具有以下优点:其一,常规的质粒构建,需要寻找合适的酶切序列,使插入片段和载体具有相同的粘性末端,而利用这种方法只需要通过PCR引入BsaI序列,酶切便可产生相同粘性末端,具有更好的通用性和简便性1,5;其二,如果需要制备大量的载体,这种方法也具有显著优势。由于利用含有BsaI序列的引物反向P C R,然后磷酸化,自连,转化,液体培养菌体,可获得大量的环形载体,然后再利用BsaI酶切就可获得大量线性载体片段。与反复通过反向PCR获得载体的策略相比更高效,准确率也更高6,7,8。需要注意的是,对于一些本身含有BsaI酶切位点的载体,首先需要把BsaI酶切位点突变,然后利用本策略。总之,利用BsaI无缝连接的方法是一种简便、通用、高效质粒构建方法。致谢:感谢我的导师孟清教授的悉心指导和加拿大D a l h o u s i e U n i v e r s i t y,PaulXiang-QinLiu教授提供实验材料。参考文献(References1TennoT,GodaN,TateishiY,TochioH,MishimaM,HayashiH,ShirakawaM,HiroakiH.High2throughputconstructionmethodforexpressionvectorofpeptidesforNMRstudysuitedforisotopiclabeling.ProteinEngDesSel,2004,17(4:305314.2MaoChunsheng,JingNinyi,GuWanjun.Auniversalhighefficientmethodofblantendsubcloning.Chem-istryofLife,1995,15(5:4243.3陆云华,马立新.一种通用高效的复杂载体构建的新方法,2006,28(2:212218.4毛春生,金宁一,顾万钧.一种高效率通用的平端亚克隆方法.生命的化学,1995,15(5:4243.5欧阳平,李玉.一种载体构建的新方法:一步克隆法.湖北大学学报(自然科学版,2007,29(2:178181.6郑高阳,刘晓颖,王振英.T载体构建及其构建过程中常见问题的处理方法.2021,1(2:116117.7JosephSambrook,DavidWRussell.MolecularCloning:ALaboratoryManual.3rded.ColdSpringHarborLabortoryPress.2001,8795.8YangYS,WatsonWJ,TuckerPW,etal.ConstractionofrecombinantDNAbyexonucleaserecessionJ.NucleicAcidsRes,1993,21:1889-1892.(上接85页一种基于小波的图像降噪方法张 静1 孙 俊2(1江苏科技大学电子信息学院 江苏 镇江 212003 (2江苏大学电气信息工程学院,江苏 镇江212021摘要:通过对图像的小波变换系数进行阈值操作,可有效降低噪声,但还是保留一些噪声。Wiener 滤波是一种线性滤波方法,用小波阈值方法结合Wiener 滤波,可进一步对图像噪声进行降噪。实验结果表明小波阈值Wiener 滤波方法是一种有效的图像降噪方法,其在图像恢复上和人眼视觉上都优于小波阈值方法。关键词:小波变换;wiener 滤波;软阈值;图像降噪;Mallat 算法文献标识码:A 中图分类号:TN911.71 引 言图像一般都会受到噪声的影响,由于噪声影响图像的输入传输、输出等环节,使得图像分辨率下降,同时破坏了图像的精细结构,给图像的后续处理(图像二值化操作和图像特征提取带来不便,因此如何有效抑制噪声已成为图像处理中极重要和首要的任务。图像降噪的目的是提高图像的信噪比,突出图像的应用的特征1。小波图像降噪已被视为图像处理中的重要降噪算法,是基于噪声和信号在频域上分布不同而进行的,一般信号和噪声分别分布在低频区域和高频区域,图像的细节也分布在高频区域。小波变换是一种调和变换,其同时具有空间域和频域的局域性,其具有多分辨分析的性质,能适应信号频率的局域变化,在每一层小波分解上选取各自阈值,可以消除多数噪声。在MSE 意义上,最优信号估计是wiener 滤波器,Wiener 滤波在信噪比较高的图像去噪中效果更好,所以基于小波降噪后的图像,进一步应用wiener 滤波降噪,可达到更好的去噪,并且这种综合降噪方法能在保护细节之间取得较好的效果6。2 图像小波分解23二维图像信号通常可用二元函数(,(22R L y x f 表示,对于二元函数,有相应的二维小波变换和多尺度逼近。设(,(22R L y x f ,(y x 满足容许条件+=0,(dxdy y x ,称积分dxdy a b y a b x a y x f b b a W f ,(1,(,(2121=+ 为,(y x f 的二维连续小波变换,其中,(y x 为二维小波函数。与此对应的小波变换的重构公式为21212103,(,(1,(db db a b y a b x b b a W a dac y x f Rf =+。将二维连续小波变换公式中的参数a、b 进行适当的离散化:am b al b a j=21,2,则可得到离散型小波变换:dxdy m y l x y x f m l j W j j R j f 2,2(,(2,(2=。小波变换是一种时窗和频窗都可改变的时频局部化分析方法,这正是区别于傅立叶变换的优点,在低频部分取宽的时(空间窗,利用分析缓慢变化的信号,在高频部分取窄的时(空间窗,可精确定出突变信号位置,所以小波变换能自适应的从信号中提取信息。为了提高二维图像小波变换的运算速度,一般采用离散小波变换的快速算法Mallat 算法,相当于分别对图像数据的行和列作一维小波变换。如图1为图像三次小波变换后的分解图,小波变换的结果是原始信号在一系列高频带数据和一个低频带数据,每一层基频频段都被重新划分为四个子带频段。其中LL j 频带保持了原始图像内容信息, HL i 频带保持了图像水平方向上的高频边缘信息,LH i 频带保持了图像竖直方向上的高频边缘信息,HH i 频带保持了图像在对角线方向上的高频信息。图像数据的每一级小波分解总是将上级低频数据LL i 划分为更精细的频带。图像高频信息代表了图像的细节变化,图像的噪声一般也就分布在高频子带,图像小波降噪也就是在图像高频子带进行小波阈值处理,从而降低噪声。 3 图像小波降噪图像小波变换可使变换后的熵得到降低,而且小波变换可根据应用背景灵活的选取不同的变换基。对含噪图像作小波变换,实际信号主要分布在低频区域,实际由信号变换得到的小波系数(包含噪声幅度相对较大,噪声主要分布在高频区域,噪声系数较多而且幅值小。从能量上看,噪声能量分布在所有小波系数上,信号能量分布在一小部分小波系数上。噪声部分通常包含在各高频子带中,对各子带小波系数分别进行阈值处理,即大于阈值的小波系数视为同时含有信号和噪声的变换结果,若保留则可以较好保持图像细节,而小于阈值的小波系数,则视为完全由噪声变换而来。阈值去噪主要有硬阈值算法和软阈值算法两种。强制硬阈值消噪方法处理,是将小波分解结构中的高频系数全变为零,即把高频部分全部滤掉,重构后的图像比较平滑,但容易丢失信号大量有用成分,而且产生振荡钟摆现象,所以一般采用软阈值消噪。对一幅图像若要实现小波软阈值算法3,可以分为如下过程,如图2所示。图 1 小波图像分解图 图2 小波降噪过程图(1 选取小波基,用Mallat 快速算法对图像进行小波分解; (2 对图像的各高频区域分别设定一个阈值T ij ,其中j 为尺度,i 的取值分别代表HH、HL、LH 子带图像,对各子带小波系数分别进行软阈值处理,+=T y x WT Ty x WT y x WT ,(0,(,( T y x WT T y x WT T T y x WT ,(,(,( (3对小波图像软阈值处理后的小波系数进行小波逆变换重构,即可得到降噪后的图像。4 维纳滤波维纳滤波56是一个线性滤波过程,可以根据信号功率谱以及输出的观测值,求出最佳滤波器的单位抽样响应,以此最优估计输入信号,将较好的解决噪声对复原过程有影响的问题。维纳滤波器是一种最小均方误差滤波器,可通过有约束复原一般表达式加以推导得出。设含噪图像,(y x g 是由输入图像,(y x f 经算子,(y x H 作用后和噪声,(y x n 组成,即有,(,(,(y x n y x Hf y x g +=。假定,(y x f 、,(y x n 的相关矩阵为f R 、n R , f R 、n R 均为实对称矩阵,可得到g H R R H H f Tn f T11(+= ,其中为拉格朗日乘子的倒数。设,(v u G 为,(y x g 的傅立叶变换,(v u F 为,(y x f 的傅立叶变换, P n (u,v为噪声n(x,y的功率谱密度,P f (u,v为f(x,y功率谱的密度。故,(,(/,(,(,(,(2*v u G v u P v u P v u H v u H v u F f n += 。由上式可知,信噪比很小的区域滤波器作用不大,信噪比比较高的区域效果较好。当参数1=时,可以在,(,(2y x f y x f E 最小化的意义上达到最优。而P f (u,v和P n (u,v在实际中往往未知,因此多将,(/,(v u P v u P f n 用一个预先设定的常数K 来近似,上式的近似表达式为:,(,(,(,(2*v u G K v u H v u H v u F +=,最后进行傅立叶逆变换得到,(y x f 的近似。5 实验结果采用的实验图像为标准灰度图像woman,对其分别加入强度为20和40的白噪声,采用Daubechies 小波,图像被分解为3级,先对图像进行小波阈值去噪处理,再对小波去噪后的图像进行Wiener 滤波,降噪效果用均方误差(MSE和信噪比(SNR来衡量,实验结果如表1所示。由于经过小波变换去噪后的图像只是针对图像的高频系数进行,故在恢复图像中仍含有少量噪声。而由4节可知,wiener 滤波在信噪比较好的区域效果较好,所以经过小波降噪提高信噪比的图像进行wiener 滤波可达到更好的效果,并能保留边缘及高频细节信息。如图3,3(1为标准的women 灰度图像,3(2为加入了强度为40的噪声的图像,3(3为经过小波软阈值后得到的图像,其信噪比SNR=10.12,3(4为在小波阈值基础上进一步wiener 滤波后的图像,其信噪比SNR=13.98,从图中可以看出,经过小波wiener 滤波后的women 图像比小波去噪图像信噪比提高了,从视觉上效果也比较好,同时边缘细节也得到了保护。20=40=MSE SNRMSESNR噪声图像 380.13 8.82 905.843.99 小波去噪 80.23 13.32 120.23 10.12 小波wiener 去噪 50.44 16.33 68.23 13.98 6 结论本文作者创新点在于采用一种基于小波和维纳滤波相结合的图像降噪方法,先对含噪图像作小波分解变换,然后将变换后的高频小波系数对每一尺度作软阈值处理,再重构恢复。由于小波去噪只是对图像的高频系数进行,故在恢复图像中仍然含有少量噪声,但是信噪比得到了提高,由于wiener 滤波在图像信噪比高的时候效果较好,所以进一步采用Wiener 滤波,可得到视觉与信噪比都更好的图像。参考文献:(1原始women 图像(2含噪强度40的图像(3小波软阈值图像(4小波+wiener 降噪后图像 图3 women 图像的实验图像表1 women 图像的降噪结果1.张晖李众立蔡勇. 动态视频采集过程中静态图像压缩方法研究.微计算机信息2001 (17 12: 62-652.李水根. 分形与小波M. 北京:科学出版社,2002:208-2483.Donoho D L. De-noising by soft-thresholding. IEEE Trans on IT,1995,41(3:612-6274.Vidakovic B,Lozoya C B. On time-dependent wavelet denoisingJ IEEE Trans. Signal processing 1998,46(9:2549-25515.Emanual Marom,Hanni Inbar. New interpretations of wiener filters for image recognitionJ J.Opt.Soc,Am,1996,A13:1325-13306.何斌. Visual C+数字图像处理.北京:人民邮电出版社,2002,12来源:微计算机信息.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:1XIE J c,ZHANG D L,XU W L.Overview on waveletimage denoisingJ.Journal of Image and Graphics, 2002,7(3:209217。2傅彩霞,杨光.一种新的具有增强效果的小波域图像去噪方法J.中国图象图形学报2007,12(1:5154. 3林椹渺,宋国乡,薛文著.图像的几种小波去噪方法的比较与改进J.西安电子科技大学学报(自然科学版2004.8,31(4:627628.4CHEN G Y,BUI T D.Muhiwavelets denoising usingneighboring coefficientsJ.SisnaJ Processing Letters, 2003,10(7:211214.5张晓威,朱磊,刘军.多小波图像去噪算法的研究J.哈尔滨工程大学学报2007,28(5:594598.6李建平.小波理论与信号处理M.重庆:重庆出版社.2001.7徐朝伦.基于子波变换和模糊数学的图像分割的研究D.北京:北京理工大学.1998.8CHANG S G,BIN Y,VATI'ERELI M.Adaptive waveletthreshokling for image denoising and compressionJ.IEEE Transaction on Image Processing2000。9(9: 15321546. (编辑姚向红 小波变换与中值滤波相结合图像去噪方法作者:唐世伟, 林君, TANG Shi-wei, LIN Jun作者单位:唐世伟,TANG Shi-wei(大庆石油学院,计算机与信息技术学院,黑龙江,大庆,163318, 林君,LIN Jun(大庆石油学院土木建筑工程学院黑龙江,大庆,163318刊名: 哈尔滨工业大学学报英文刊名:JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY年,卷(期:2021,40(8被引用次数:2次参考文献(8条1.XIE J C.ZHANG D L.XU W L Overview on wavelet image denoising期刊论文-Journal of Image and Graphics 2002(032.傅彩霞.杨光一种新的具有增强效果的小波域图像去噪方法期刊论文-中国图象图形学报 2007(013.林椹渺.宋国乡.薛文图像的几种小波去噪方法的比较与改进期刊论文-西安电子科技大学学报(自然科学版 2004(044.CHEN G Y.BUI T D Multiwavelets denoising using neighboring coefficients 2003(075.张晓威.朱磊.刘军多小波图像去噪算法的研究期刊论文-哈尔滨工程大学学报 2007(056.李建平小波理论与信号处理 20017.徐朝伦基于子波变换和模糊数学的图像分割的研究学位论文 19988.CHANG S G.BIN Y.VATYERELI M Adaptive wavelet threshokling for image denoising and compression2000(09相似文献(10条1.期刊论文丁润涛.程凌宇应用新抽样栅格的两种小波变换图像去噪方法-天津大学学报2005,38(1为提高小波变换图像去噪的质量,提出一种用于多分辨率45°和135°方向二维小波分解的新抽样栅格.在此基础上构造出两种新的小波变换图像去噪方法:4方向小波去噪法和对角方向小波去噪法.这两种去噪方法均考虑了图像45°方向和135°方向的结构特征.实验结果表明,这两种方法在视觉效果和误差数据上均优于标准二维小波去噪法.2.学位论文褚标小波理论在图像去噪与纹理分析中的应用研究2021小波分析已成为瞬变信号处理的有力工具,在图像处理领域也得到了广泛应用。在小波域图像去噪算法中,基于统计模型的去噪算法由于充分利用了已知的先验信息,取得较好的去噪效果,是近来小波去噪领域研究的热点。本文着重研究小波系数的统计模型,并将其应用于图像去噪和纹理分析中,主要工作包括:(1讨论了小波图像去噪的原理,介绍了小波图像去噪的三种方法:基于信号奇异性检测理论的模极大值重构图像去噪、常用的小波阈值图像去噪和基于统计模型的贝叶斯图像去噪。分析了小波阈值去噪中阈值的确定和阈值函数的选取情况。重点讨论了小波域贝叶斯图像去噪的数学模型和方法,给出了在三种常用代价函数下图像小波系数的贝叶斯估计。(2研究了小波系数边缘分布模型。利用BKF函数拟合小波系数边缘分布,并给出用样本2阶和4阶累积量估计BKF函数形状参数和尺度参数的公式。实例显示,BKF函数能够准确地描述小波系数边缘分布,很好地捕捉了小波系数“重尾”特性。进而给出了基于小波域BKF模型的贝叶斯图像去噪算法,所提算法与传统图像去噪算法相比,在峰值信噪比和视觉上都取得较好效果。(3研究了小波系数尺度间相关性模型。小波阈隐马尔可夫树(hidden Markov tree,HMT模型通过隐状态间的马尔可夫链关系刻画小波系数尺度间的相关性,在图像去噪、分割和图像识别等领域获得成功应用。讨论了小波域HMT模型的基本思想和方法,建立了复小波域HMT模型。提出一种更加准确地反映小波系数尺度间相关性的模型-双变量BKF模型,详细给出了双变量BKF联合密度函数的推导过程以及参数确定。(4讨论了双树复小波变换的构造原理和性质,双树复小波变换不但继承了传统小波变换的优点,而且还具有近似平移不变性、多方向性、有限的冗余和高效的计算。基于双树复小波域的图像去噪能够消除传统小波变换因缺乏平移不变性而产生的伪Gibbs现象。提出双树复小波域HMT模型图像去噪算法和双树复小波域双变量BKF模型图像去噪算法,并对它们的去噪性能进行分析比较,实验显示,基于双变量BKF模型的图像去噪算法有更好的去噪性能,从而也说明了建立准确模型对图像去噪具有重要作用。(5提出一种双树复小波域纹理分类算法。双树复小波变换的平移不变性及多方向性使其更加适合描述纹理特征,该算法利用双树复小波域各小波子带的BKF密度分布来描述纹理特征,对Brodatz纹理图像库中的部分纹理进行了分类实验,取得了很好的分类效果。3.期刊论文Q-shift复小波的一种新型构造方法及其在图像去噪中的应用-信号处理2005,21(5为了提高复小波变换的效率,本文提出了一种设计Q-shift复小波滤波器的新方法.与目前采用多相位矩阵的晶格分解结构得到正交小波的方法不同的是,这里从更为一般的完全重构滤波器组出发寻求满足特定要求的正交小波.不但可以构造出系数更为简单、运算更加方便的小波,而且可以实现任意精度的复小波变换.该方法的可拓展性好,可以很方便的添加如高阶消失矩等限制并简化设计过程.以普遍采用的Q-shift 10/10小波为例,利用本文构造的正交小波可将复小波变换中的乘法运算降低到原来的1/3,而加法基本相当,且小波的频率选择性质更好.将其用于图像去噪的实验表明,采用本文构造的小波可以显著提高处理速度并得到更高的峰值信噪比(PSNR.4.期刊论文周鹏.宋宇.孟晋.张志芳.ZHOU Peng.SONG Yu.MENG Jin.ZHANG Zhi-fang基于二维双树复小波变换的图像去噪-中国西部科技2021,7(6目前小波变换在图像去噪中的应用取得了较好的效果.而二维双树复数小波变换由于其在平移不