基于改进小波阈值函数的雷达信号去噪

为去除雷达信号混杂的高斯白噪声,对小波阈值去噪法进行研究。通过分析软硬阈值函数和几种改进阈值函数的特点,提出了改进连续阈值函数和折衷阈值函数,并选取优化阈值进行去噪仿真。仿真结果表明：新阈值函数连续性好、便于调节,克服了硬阈值法不连续和软阈值法具有偏差的缺点。方法2效果最佳,有效提高了输出信噪比,对于雷达信号处理具有一定的应用价值。     

小波阈值的改进及在测量图像去噪中的应用

提出一种改进的小波阂值处理经纬仪测量图像的去噪方法。在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值去噪方法的基础上,结合测量图像的特点并利用小波系数的局部相关性,提出一个改进的阈值函数,并对不同阈值函数下的去噪效果进行比较分析。实验结果表明,利用这一改进的阈值函数进行去噪,可获得比传统软、硬阈值方法更好的效果。     

基于小波分析的一维含噪信号的除噪方法

阐述了小波去噪的基本原理和方法,利用Matlab提供的小波分析功能函数对一维含噪信号noisbloc进行了除噪分析,分别采用强制去噪、默认阈值处理和指定阈值处理3种方法,完成了信号的除噪处理。结果表明：小波在一维信号除噪中有较好的效果,噪声得到了明显的抑制,且保留了相当的原信号细节,3种方法获得的去噪信号幅值与原信号均存在差异,阈值的选取对除噪效果影响很大。     

小波分析在末敏弹探测信号处理中的应用

为了获得末敏弹红外/毫米波敏感器探测信号真实波形特征,提高目标识别率,针对高塔抛弹实验所获数据,结合红外/毫米波复合探测原理及信号特征,采用小波分析法,选取合适的小波函数、分解尺度以及阀值完成了去噪工作,得到了较为真实的探测信号波形。处理结果表明小波去噪可以很好的对末敏弹复合敏感器原始探测信号进行平滑处理,去噪后的真实波形特征可以为末敏弹目标识别模板提供数据依据。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪方法研究

针对传统小波阈值去噪方法的不足,在硬、软阈值函数的基础上提出一种模乘方阈值函数。该阈值函数表达式简单且易于计算,克服了硬阈值函数不连续和软阈值函数固定偏差的缺点。然后结合分层阈值选取方法,提出一种改进的小波阈值去噪方法。仿真试验表明,改进阈值去噪方法去噪后,信号的信噪比更高,均方根误差更小,去噪效果明显优于硬、软阈值去噪方法和软硬阈值折衷去噪方法。最后通过伺服机构响应信号去噪实验,进一步验证了改进方法的有效性。     

用于多普勒回波去噪的双重指数型阈值函数

针对小波阈值去噪传统方法所使用的阈值函数存在不连续或估计的小波系数存在偏差导致去噪效果不理想的问题,提出了双重指数型阈值函数。该阈值函数呈双重指数形式,不是分段函数,含有一个调控参数控制估计的小波系数向分解的小波系数或0逼近的速度,以阈值和分解的小波系数的比值是否大于1判定估计的小波系数的逼近方向。仿真结果表明在对多普勒回波的去噪过程中,使用双重指数型阈值函数的去噪结果优于使用传统阈值函数的去噪结果。     

一种小波域图像贝叶斯去噪方法

提出了一种使用隐马尔可夫树和混合高斯模型的小波域图像贝叶斯去噪方法。该方法对含噪图像进行小波变换,用隐马尔可夫树和混合高斯模型建立小波系数的先验模型,从而获取原图像的先验信息,然后利用模型参数和含噪图像小波系数估计原图像小波系数,通过小波逆变换得到去噪图像。仿真结果表明,该方法能有效克服阈值去噪算法的缺点,提高小波域图像去噪算法的性能。     

基于调整矩阵的混合噪声图像滤波

在图像去噪的过程中为了既能获得较好的去噪效果，又能更好地保护图像细节。运用调整矩阵的思想提出了一种基于调整矩阵的混合噪声图像滤波。先对图像的空间域信息进行调整，得到调整矩阵，基于调整矩阵对图像进行去噪。实验结果表明．该算法对含高斯和椒盐混合噪声图像滤波效果明显。     

基于渐近半软阈值函数的超声信号去噪方法

针对硬阈值函数的不连续性和软阈值函数存在恒定偏差,以及阈值函数中参数选择的问题,提出了渐近半软阈值函数。超声探伤信号处理中,该阈值函数通过使用渐近的调节系数,使得估计的小波系数逐渐逼近真实的小波系数。仿真结果表明:渐近半软阈值函数与硬阈值函数和软阈值函数相比,在超声信号去噪中能够获得更高的信噪比以及更小的均方误差,具有更好的去噪效果。     

基于最优小波包基的陀螺仪信号去噪算法研究

文中提出了一种基于Shannon熵准则的最优小波包基浮动阈值去噪算法,并将其应用于某型反舰导弹陀螺仪信号的去噪处理.仿真结果表明,该算法具有良好的去噪性能,并且消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法,将具有更为广泛的应用前景.     

正态分布转换算法在声纳图像处理中的应用

根据声纳图像匹配处理的实时性需求,研究了正态分布转换算法。该方法基于对图像中目标点的概率分布进行匹配,不需要提取图像的几何特征或灰度特征,可有效缩短匹配时间。通过对均值滤波法、中值滤波法、小波去噪法、形态学平滑法4种图像去噪和迭代阈值法、最大熵法、一维Otsu法和二维Otsu法4种分割算法,进行仿真并对比,选出符合实时性处理的方法,即中值滤波法和一维Otsui法。基于美国德州仪器公司的数字信号处理芯片,将图像去噪、分割和匹配算法在硬件上实现,硬件实现结果和仿真结果一致,实现了声纳图像匹配的实时处理。     

尺度独立MAS小波算法检测目标图像边缘

通过分析图像中不同类型的奇异点，进而区分目标图像的不同类型边缘，由此来解决带有噪声干扰条件下的图像边缘检测问题。小波理论在时频域的紧支性和对非平稳信号（噪声）良好的处理效果，在图像处理的研究中大大优于传统的Fourier变换，并广泛应用于图像去噪和边缘提取方面。在小波理论中，Lipschitz指数可以刻画不同的奇异点，从而区分出图像的边缘和背景噪声。在此基础上，提出了一种独立于尺度的有效算法，并应用于模角分离（modular—angle—separated，MAS）的小波函数。用该算法处理二维图像的边缘，效果优于同类方法，且特别适用于有噪声背景的图像边缘提取。     

非下采样轮廓波域混合统计模型红外图像降噪方法

针对红外图像易受噪声污染、成像质量差等问题,提出一种非下采样Contourlet域变换系数混合统计建模的降噪方法。将图像变换到非下采样Contourlet域,对噪声系数、信号系数分别按照高斯分布和广义拉普拉斯分布建模,利用贝叶斯框架下的最大后验估计理论,推导原始信号系数估计公式,并对包含噪声的图像系数进行处理,实现非下采样Contourlet域红外图像降噪。实验结果表明,该方法能够对红外成像过程中产生的高斯噪声实现有效抑制,较完整地保持图像的边缘等细节信息,在峰值信噪比提高与视觉效果上优于部分经典算法。     

利用数学形态学和复数小波方向窗维纳滤波的图像去噪算法

利用小波进行图像去噪是目前图像处理研究的热点。提出了一种结合数学形态学和复数小波方窗维纳滤波的图像去噪算法。该算法同时利用了复数小波的方向特性和图像本身固有的几何特性,首先使用双树复数小波变换对图像进行处理,再在基于复数小波域上进行维纳滤波,接着使用数学形态学把图像分成光滑区域和纹理区域2个部分,然后结合复数小波方向窗去更准确地估计小波域方向子带每一点的信号方差,最后利用维纳滤波器进对含噪图像进行去噪处理。实验结果表明,该算法的去噪效果优于一般的复数小波维纳滤波,并且运算更加简洁。     

动态射线数字图像序列降噪算法及快速实现

为了实现动态射线数字成像(DR)系统的快速降噪,分析了X射线数字实时成像系统的噪声特点和原始的基于图像序列的NL-means降噪算法的不足,提出了一种改进的NL-means序列图像降噪算法.同时,为了解决NL-means降噪算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元( GPU)并行计算和高速浮点计算特性,将...     

基于最大后验概率准则的红外图像NSCT域去噪方法

提出了具有图像增强效果的基于最大后验概率准则的非下采样Contourlet变换(NSCT,Non-Subsampled Contourlet Transform)域自适应降噪算法。该算法在定图像系数和噪声系数先验为高斯分布的前提下,利用后验概率最大原理计算NSCT系数的萎缩因子。在考虑尺度和方向能量因素的基础上对萎缩因子进行了修正,并用于NSCT系数萎缩过程中。最后,通过逆变换重构出降噪和增强的图像。试验结果表明,本文方法与小波去噪方法相比,性能有明显的提升。     

基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子表面缺陷的检测方法

为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3 N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法相结合的视觉检测方法.通过优化的小波阈值去噪算法与改进的中值滤波算法相耦合方法对Si3 N4圆柱滚子的表面缺陷图像进行去噪处理,...     

一种复杂地面背景的目标跟踪算法

实时跟踪算法将提供的原始目标作为基准图像进行序列跟踪，在跟踪过程中根据一定的判据对基准图像的更换、目标丢失的判断等状态进行控制．通过对各种实时跟踪算法的研究，提出了一种基于图像相关的多模板跟踪算法，并给出了多模板相关算法中的判断准则：模板更换准则、目标丢失判断．试验证明，对地面复杂背景的目标实时跟踪有效可行。     

模板图像尺寸可变的相关跟踪方法

相关跟踪过程中,序列图像中的实时图像与模板图像间存在灰度差异和几何形变,当前工程中采用相关匹配算法中的模板图像为矩形结构,为了在模板中尽可能的包含目标,模板中就不可避免的含有背景数据,但传统相关匹配算法中模板图像中的每一个像素都要参与计算,而且模板尺寸是固定的,这样就使得算法跟踪不稳定、容易丢失目标。为此提出一种变模板图像尺寸的相关跟踪方法,该方法实现了对模板图像尺寸的实时修正和非矩形模板相关匹配,试验证明此方法具有较强的抗几何变形的能力以及对复杂背景环境的适应能力。     

Method of Infrared Image Enhancement Based on Stationary Wavelet Transform

Aiming at the problem,i.e.infrared images own the characters of bad contrast ratio and fuzzy edges,a method to enhance the contrast of infrared image is given,which is based on stationary wavelet transform.After making stationary wavelet transform to an infrared image,denoising is done by the proposed method of double-threshold shrinkage in detail coefficient matrixes that have high noisy intensity.For the approximation coefficient matrix with low noisy intensity,enhancement is done by the proposed method based on histogram.The enhanced image can be got by wavelet coefficient reconstruction.Furthermore,an evaluation criterion of enhancement performance is introduced.The results show that this algorithm ensures target enhancement and restrains additive Gauss white noise effectively.At the same time,its amount of calculation is small and operation speed is fast.