基于对数域同态滤波的时延估计算法研究

针对水声信道中窄带信号的多途时延估计问题,本文在对复倒谱时延估计方法进行研究的基础上,提出了一种基于对数域同态滤波的时延估计算法.结合复倒谱与同态滤波思想,将接收的窄带信号首先变换到对数域,然后与本地存储的信号进行谱减法,再对相减后的信号进行滤波以消除残余的信号与噪声成分,最后将其恢复到时域以获取多途时延估计.与传统的匹配滤波/相关处理以及复倒谱分析方法相比,本文算法具有时延估计精度高、噪声抑制能力较强等特点.仿真与湖试数据处理结果证明了该方法的有效性.     

一种小波变换的小波系数均衡图像增强算法

介绍了几种经典的图像增强算法,依据经典直方图均衡化算法思想,提出了在小波变换下的小波系数均衡化图像增强算法,并给出了计算步骤。与经典直方图均衡化算法、同态滤波实验结果相比较,表明提出的算法可有效增强图像、抑制噪声。     

同态滤波的一种GPU提速实现方法

为了提高光照不均图像的增强速率,提出了基于GPU平台的同态滤波并行算法.根据同态滤波算法的并行性,利用CUDA软硬件体系架构,实现了同态滤波算法向GPU上的移植.利用多幅不同分辨率图像作为测试数据,对比CPU和GPU方案的计算效率.实验结果表明,GPU实现方案大幅度提升了计算效率.     

基于EMD与同态滤波解调的矿用齿轮箱故障诊断

针对矿用齿轮箱振动信号的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与同态滤波相结合的故障解调方法.利用EMD对某矿用皮带机齿轮箱故障信号进行分解,得到若干个本征模态函数(intrinsic mode functions,简称IMFs)分量,然后对其中较突出的IMFs进行同态滤波解调分析,提取出了频率为7.0Hz的调制故障信号.研究表明,EMD与同态滤波解调相结合是一种有效的齿轮箱故障诊断方法.     

基于小波域热红外降质图像滤波增强方法研究

随着现代网络传输和视频通信技术的快速发展,大大拓宽了热红外图像的应用领域。提出了一种基于小波变换的热红外将质图像滤波增强方法。该方法以受到不同强度高斯白噪声和脉冲噪声构成的混合噪声模型的热红外降质图像为研究对象,首先对其进行二维小波变换,从而获得高频和低频小波分解系数;鉴于低频小波分解系数包含图像大部分信息,基本不受噪声干扰的特点,引入直方图均衡化法进行增强处理,以改善图像低频信息的对比度;根据各方向的小波高频分解系数中噪声的分布特征,对经典数学形态学滤波算法进行研究,分别设计出几类多尺度多方向的结构元素,实现对各高频小波分解系数中噪声的三级串联滤波处理,在此基础上进行自适应同态滤波增强,以最大限度改善滤波后图像质量。最后进行小波分解系数重构。实验结果表明,该算法对于热红外将质图像的处理效果优于单纯进行经典数学形态学滤波和已有的改进数学形态学滤波,为该类降质图像的滤波增强处理提供了一条可供借鉴的思路。     

彩色图像薄云去除研究

分析了彩色图像的成像模式,提出了一种新的彩色图像薄云去除方法。首先将彩色图像进行HIS变换,对云雾信息集中的分量进行同态结合小波去云处理,然后进行反变换．得到去云后的彩色图像。实验表明,该方法取得了较好的去云效果。     

用解卷积同态滤波识别桩身单缺陷界面反射

利用解卷积同态滤波，从桩顶反射波曲线的功率谱中分解得到频响函数│Ｈ（ｆ）│，在单缺陷界面反射条件下，根据│Ｈ（ｆ）│函数的基本特性可以确定反射系数及反射波往返时，进而确定桩身缺陷位置及缺陷严重程度，以实现桩身质量定量诊断的目的。给出了两根桩的桩身缺陷识别实例。     

烟草异物剔除系统中实时低照度图像增强算法

为解决烟草异物剔除系统随照度衰减后系统剔除性能下降问题,采用优化的高斯同态滤波算法在系统中增设了图像增强功能。先将低照度烟叶图像从RGB(Red-Green-Blue)空间快速转换到HSV(Hue-Saturation-Value)空间,实现色彩与亮度的分离,采用实时性较高的空域同态滤波方法对亮度分量V进行增强,引入自适应系数对亮度进行拉伸,最后将HSV转换到RGB模式。结果表明,该方法能有效校正低照度图像的颜色、对比度和亮度,对光照不均有很好的均衡作用,具有较好的自适应性;能够较好地保持系统剔除性能,增强系统的可维护性、易操作性;与其他图像增强算法相比,本方法运算速度更快,能较好地满足实时增强彩色图像的需求。