空域滤波与频域滤波下数字图像平滑比较

将噪声信号从图像中提取出来是信号处理中的重点问题,空域滤波和频域滤波技术的日趋成熟为该问题带来了有效的解决方案。针对以往研究中存在的不足加以改进,考虑到峰值信噪比和均方误差两方面因素,引入了三类噪声信号,设计了基于Matlab的数字图像平滑方法。通过对在空域和频域中传输到PC机的图像处理结果进行比对分析,选择适合不同种类噪声的最佳图像平滑算法。仿真结果证明,该方法合理、有效。     

Kalman滤波在ECT图像重建中的应用

ECT技术中的重要部分就是电容层析成像(Electrical CapacitanceTomography,ECT)中的图像重建算法。ECT重建的图像质量差且伪影多的问题,本文提出了一种通过添加噪声之后使用Kalman滤波算法进行图像重建以提高重建图像质量。原数据收集后适当向其中添加不同程度的噪声,接着使用Landweber迭代算法和Kalman滤波算法对图像进行技术处理实现图像的重新组建。通过仿真实验结果表明,通过加入噪声并滤波处理进行图像重建均能提高图像质量,Kalman滤波算法重建的图像失真度最小。     

形态学组合滤波方法在机械振动信号处理中的应用

数学形态学是一种非线性信号处理方法,不同于其他信号处理方法,数学形态学变换完全在时域中进行,无需进行时域和频域的转换,运算简单,速度快。工程现场拾取的振动信号往往含有大量噪声干扰,本文采用开闭和闭开的形态学组合滤波方法对振动信号进行处理。通过仿真信号和实测振动信号的处理结果表明,形态学组合滤波方法不仅能保留信号中的低频成分,具有优良的低通特性,同时处理后的信号具有相位保持的优点,对于脉冲干扰或白噪声均真有良好的抑制作用。     

基于机器视觉技术的胶囊滤波研究

基于机器视觉对胶囊进行缺陷检测中，关于采集图像的滤波是一个非常重要的过程。由于设计本身以及设备等外界因素的干扰，在胶囊缺陷图像采集的过程中难免会引入一些噪声，使图像的质量受到影响。为了减少这样的影响，对图像进行滤波就成为了必不可少的一个步骤。本文主要介绍采用不同滤波方法下得出的胶囊处理图像。     

基于变分模态分解的动态阈值分区滤波方法

为了更好地对地震资料进行保边去噪处理,提出了1种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的动态阈值分区滤波方法。该方法通过在不同频带上针对分布强度不同的噪声进行自适应的阈值判断处理,将频带数据分为2个分别代表噪声和边界结构信息的特征区域,再对这2个区域选择适当的滤波方法进行噪声滤除。模型和实际资料验证结果表明,该方法不仅能提高地震资料信噪比而且保护并恢复了地层不连续性信息。     

基于端点检测的时频峰值滤波动液面提取技术

油套环空中会产生各种噪声,使测得的液面反射信号非常复杂,真实的液面反射波位置因受到干扰而无法准确辨识。采用时频峰值滤波(TFPF)技术结合语音信号处理中的端点检测(VAD)方法可对动液面波进行有效提取。VAD-TFPF技术先采用短时能量和过零率的双门限VAD方法对声波法测油井信号进行划分,判断出有效信号数据段和接近于零值的数据段,然后采用不同窗长的TFPF分别对两种数据段进行滤波处理。通过对不同噪声强度下的实测数据进行滤波实验与分析,可知该项新技术较之于小波阈值滤波方法对动液面波的辨识能力更强,无论是对背景噪声的压制还是对有效波的提取都表现出更优越的性能。     

顾及有色噪声的Kalman滤波在GPS高频动态变形监测中的应用

在GPS高频动态变形监测过程中,观测噪声存在很强的时间相关性,使用标准卡尔曼滤波并不能得到最优滤波解。本文给出了一种基于一阶高斯马尔科夫过程的相关观测噪声函数模型估计方法,以及基于此噪声函数模型的两种改进卡尔曼滤波算法,对一组GPS模拟振动实验数据进行滤波处理,结果验证了该噪声函数模型估计方法的有效性,并对基于此模型的这两种滤波算法进行了对比分析。     

一种微伏信号滤波放大电路的设计

为了解决噪声对微伏级信号的干扰,便于提取有用信号和提供后级处理,提出一种微伏信号滤波放大电路方案。系统主要由放大、滤波及隔离输出三部分组成。经验证:电路放大增益高,对10μV以上信号放大效果良好,避免了信号失真,以及高频噪声和50Hz市电的干扰,可满足后级采集电路的信号输入要求。     

二维滤波在探地雷达图像处理中的应用研究

从二维滤波的原理出发 ,利用探地雷达图像中干扰信号和有效信号频波谱分布的差异 ,通过对探地雷达实测资料进行二维滤波 ,说明二维滤波对消除探地雷达图像中的特殊干扰波 (如空中绕射、旁侧反射等视速度与有效信号存在较大差别的干扰波 )有良好效果。     

基于半圆形态梯度滤波和ITD的齿轮故障诊断研究

为了提高齿轮故障诊断的准确性与效率,针对齿轮信号的非平稳时变特性,本文采用半圆形态梯度滤波与固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)相结合方法。首先选取形态算子,寻求适合齿轮降噪的结构元素对齿轮信号进行降噪;其次采用ITD对降噪后的信号进行分解。半圆形态梯度滤波处理频率范围宽,具有平移不变性等优点,能够有效去除噪声且保留有效信息成分。ITD自适应分解能力强,在信号处理过程能够保留原始信号的特征信息。实际应用结果表明,两者结合的方法具有更好的降噪效果和更高的计算精度,保留了故障特征信息,为齿轮的故障诊断提供有效信息。     

小波滤波在秦沈客运专线动土压力测试中的应用

在秦沈客运专线现场进行动土压力测试，测试信号中存在多种噪声干扰，影响对测试信号的进一步分析。文中对测试信号中的噪声频域特性进行了分析，给出了基于硬阈值的小波域非线性阈值滤波算法，应用这一算法对测试信号进行降噪处理，取得了良好的效果。     

基于经验模态分解空域相关滤波的脉冲星信号消噪

针对脉冲星信号信噪比极低,且信号中有色噪声成分远大于高斯白噪声的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的脉冲星信号空域相关滤波消噪方法。首先建立脉冲星信号的分形高斯噪声模型,根据双对数功率谱密度估计分形高斯噪声的Hurst参数值;然后,结合脉冲星累积信号的窗口辐射特性和分形高斯噪声经EMD分解后的噪声分布特点,估计脉冲星信号各层内蕴模态函数(intrinsic mode function,IMF)中噪声的方差;最后,以IMF噪声方差为基础,建立EMD空域相关滤波方法并应用于脉冲星累积轮廓消噪。实验结果表明,与经典的平移不变小波阈值消噪法、平移不变小波空域相关滤波消噪法以及EMD模态单元比例萎缩消噪法相比,改进的EMD空域相关滤波消噪法在抑制脉冲信号中的噪声和保留更多的微脉冲特征细节信息方面更加有效。     

基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明:此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

基于数字图像处理的裂缝检测方法

为保证图像质量,提出一种基于阈值判断的自适应中值滤波(TAMF)新算法。通过扩充图像边界,将噪声图像与对其进行中值滤波后的图像相减得到的灰度值均值T作为判断条件,对搜索窗口内的噪声像素点采用中值滤波处理后输出结果,信号点则不做处理。使用几种滤波算法进行试验分析,结果表明,不同浓度的椒盐噪声均可采用TAMF算法进行滤除,该算法能有效保护图像边缘细节,在PSNR和MSE等图像性能指标上维持较高的水平,为后续裂缝宽度测量提供良好环境。数字图像处理通过获取图像(裂缝)灰度信息,对图像(裂缝)特征进行提取;然后,基于TAMF算法与改进的切线垂线法,将数字图像处理中的图像预处理、裂缝骨架提取、裂缝宽度计算等方法进行集成,提出一套基于数字图像处理的混凝土裂缝图像宽度测量流程,该测量流程所需设备单一,可大幅提高检测精度和效率,满足工程应用要求。     

结合Wallis滤波的数字影像特征提取算法

针对Wallis滤波在增强影像对比度的同时也增强了影像上噪声信息不利于后续特征提取的问题,提出了1种结合Wallis滤波的数字影像特征提取算法。该算法在Wallis滤波对影像进行处理前,首先采用自适应平滑滤波对影像进行平滑去噪,避免后续噪声被放大;然后,分别采用Moravec算子和相位编组方法对二次滤波后的影像进行特征点、特征线提取。并与原始影像和直接基于Wallis滤波处理后影像的特征提取结果进行对比分析,结果表明,特征提取数目较原始影像有所增加,特征线连续性较好,验证了算法有效性。     

瞬变电磁法数据滤波方法对比研究

瞬变电磁法在煤矿地质调查中应用广泛,它是利用二次场来探测地质体的一种方法。在各种噪声的影响下,地质目标的瞬变电磁响应(二次场信号)被淹没在噪声之中,直接影响了瞬变电磁信号的质量以及后期的数据处理和视电阻率的计算等。本文在实例研究的基础上,分析对比了瞬变电磁数据处理中常用的多项式滤波、三点滤波、无相移滤波和卡尔曼滤波方法对所探测地质体的数据处理效果,研究结果表明,多项式滤波、三点滤波和无相移滤波具有相似的数据处理效果,均能够很好地反映地层的产状特征,而三点滤波和无相移滤波能较好地反映较小地质体和断层,表现出了良好的空间分辨效果。     

微震信号FIR–小波联合滤波算法及应用

固定频率干扰和背景噪声是严重影响深部岩石工程岩爆灾害微震监测与预警的难题。为解决这一难题,充分利用经典FIR(finite impulse response)带阻滤波器擅于处理固定频率噪声信号的优势,对干扰进行滤除;针对小波阈值去噪方法存在的不足,提出无偏估计小波阈值去噪方法,解决了小波阈值去噪方法滤除噪声时阈值难以准确确定的难题;对FIR带阻滤波器及提出的无偏估计小波阈值去噪方法进行有机融合,提出微震信号FIR–小波联合滤波算法,并研发了FIR–小波联合滤波模块。利用加噪后的合成正弦信号和微震信号对提出的算法进行验证,结果表明不同信噪比条件下,提出的算法具有较好的滤波效果,且具有良好的鲁棒性。巴基斯坦NJ水电站引水隧洞TBM施工过程中,强环境噪声干扰条件下应用结果表明:提出的算法提高了P波拾取的精度和岩石破裂信号的定位精度,为岩爆的预警与防治提供有力支撑,具有重要的理论与实际意义。     

供水管网水压实时监测系统滤波控制技术

干扰信号过滤技术在许多实际应用中扮演着十分重要的角色,包括被用于对城区供水管网中采集到的水压信号进行针对性处理。传感器获取的水压信号中常包含大量的干扰信号,其频率成分和表现形式往往是非常复杂的,并且会随着时间或在管线上的不同位置呈现出明显的变化。为了能够在管网中更准确地对异常事件信号进行监测,采取措施去除或衰减干扰信号分量是很有必要的。文中将介绍一种实用、可靠的自适应滤波方法,专门用于对管网水压信号中单个或多个干扰信号的频带进行阻断。这种算法结合了频谱分析技术、峰值搜索技术和多频率下的带阻滤波控制过程。离散带阻频率的品质因子可通过频谱分析计算获得。该方法在上海临港实际工程项目被用于处理高频水压数据,并进行了系统化的功能验证。通过在不同时间和空间位置上对其性能进行综合评估,证实了该算法不仅有助于提高对水压异常信号的准确检测,也能够有效地减少对管流中各类异常事件的误报。测试结果表明该方法具有良好的工程应用性。     

基于双边滤波的二维动画图像多尺度细节增强方法

传统二维动画图像增强方法很难保证色彩通道之间存在的关联性,导致图像缺乏层次感,可靠性差。为此,设计基于双边滤波的二维动画图像多尺度细节增强方法。对原始的二维动画图像进行多尺度分解,通过双平台直方图均衡处理分解后的背景层图像,保证图像整体灰度动态范围与原始图像相同。在多尺度图像融合过程中,引入梯度权重因子,利用梯度函数增强图像细节,获得细节图像,并计算出所有分解图像的细节系数,通过加权平均实现分解图像融合。实验结果表明,所设计的基于双边滤波二维动画图像多尺度细节增强方法能够有效去除图像噪声,保持图像边缘平滑,提高图像的层次感,可靠性强。     

宽吻海豚Click信号的时频滤波检测方法

针对宽吻海豚Click信号检测提出了一种在信号时频图中基于Gabor滤波器的检测方法。该方法首先对声信号进行分段处理,计算每一段信号的时频图;然后设计Gabor滤波器,提取时频图中垂直方向的线条;对Gabor滤波处理后的时频图进行自适应阈值处理,提取时频图中能量较强的区域;最后通过连通域分析确定Click信号的位置.仿真合成不同信噪比的测试信号,本文算法在Click信号和背景噪声平均功率比为15 dB的情况下,Click信号的找全率达到了99%,错误率为0%;对实际采集的声信号进行Click信号检测,找全率为100%。本文方法预期为海豚观测和海豚生物学行为的研究提供一定的技术支持。