双边滤波器在X射线图像平滑滤波中的应用

针对传统空间滤波器在对X射线图像进行平滑滤波时造成图像边缘模糊现象的问题,提出一种采用双边滤波器对X射线图像进行平滑滤波的一种方法.与传统图像滤波方法不同,双边滤波器不但能对图像进行滤波,而且能保护边缘信息,而传统空间滤波器对图像滤波时会造成图像边缘模糊.双边滤波器是在空间滤波器的基础之上采取动态改变滤波器的方法来对图像进行滤波.最后通过采用不同滤波器对噪声图片进行平滑滤波,验证双边滤波器的平滑滤波效果.     

基于高斯逼近的广义B样条平滑滤波快速算法

将添加了速度项s(xi)xi的平滑变分公式引入广义B样条滤波器,通过速度项αs(xi)αxi来增加数字滤波器传输特性对参数t1,t2的敏感性,推导出一个小尺度且能够快速逼近高斯滤波的平滑数字滤波器,并且讨论在不同截止角频率ωc下文中算法与标准高斯滤波器的逼近程度。最后对一个长度为19 000的实测轮廓数据进行滤波,实验结果表明:该滤波器一定程度上抑制了传统高斯滤波边界畸变的缺陷,且响应时间短,整个过程耗时1.6ms,仅为传统高斯滤波的1/40,为工程表面滤波提供了一种新方法。     

实时DSP图像处理高斯滤波优化

为了提高实时图像处理程序高斯平滑滤波在TMS320DM6446 DSP处理平台上的运行效率,提出了一种基于DM6446 DSP的高斯平滑滤波程序的优化方案。采用分解高斯滤波器、内联函数优化、数据相关性、复用中间结果等方法,使数据的计算、存储和读取次数明显降低,充分发挥了DM6446芯片并行处理性能高的优点,大大减少了高斯平滑滤波处理模块的时间消耗。实验结果表明,对不同尺寸图像使用不同尺寸掩膜进行滤波,高斯平滑滤波模块所耗时间与优化前相比都有明显降低。为双核DSP TMS320DM6446上的实时处理程序运行及优化提供了经验,使高斯滤波类的模块优化有了一种可以共通的方法。     

应用小波神经网络处理CCD图像噪声

提出了一种用于数字图像中CCD噪声处理的小波神经网络滤波器.分析了CCD噪声模型,找出了导致CCD噪声模型复杂的原因:CCD相机响应功能的非线性.在对自适应噪声平滑(ANS)滤波器分析的基础上,考虑了影响滤波效果的两大问题:滤波窗口和图像强度.将小波神经网络非线性逼近CCD噪声曲线,按照噪声参数对图像进行区域划分并分配相应的权值.然后,结合相应的非线性滤波器进行针对性滤波,综合输出.实验结果表明:本文改进的滤波器滤波效果明显,信噪比得到进一步提高(24.65).利用小波神经网络良好的非线性函数逼近性,结合ANS滤波器,构造出了小波神经网络非线性ANS(WNN-NANS)滤波器,该滤波器在去除噪声的同时很好地保留了边缘细节,同时提高了信噪比.     

基于Canny算子改进的图像边缘检测算法研究

针对Canny算法的图像边缘检测技术,提出用中值滤波和均值滤波合成的混合滤波器代替传统高斯滤波器,加强了对复杂噪声的平滑降噪;在边缘连接细化中,采用基于Ostu提出的最大类间方差法的自适应阈值选择法,提高了效率和适应性。并进行MATLAB仿真,结果表明提出的改进算法明显提高了图像边缘检测的精度。     

基于FIR滤波的拐角轮廓误差精确插补算法

在加工短线段时,可以采用高阶样条曲线进行插补来平滑拐角,使得机床在加工路径的拐角处实现连续不间断进给运动,但无法精确控制拐角轮廓误差.针对该问题,进行基于有限脉冲响应(FIR)滤波的拐角轮廓误差精确插补算法研究.利用FIR滤波器,对速度和加速度滤波进行三次滤波,生成平滑的高阶参考轨迹,通过调节进给脉冲的重叠时间,精确控...     

基于模糊自适应联合卡尔曼滤波算法的列车测速测距信息融合（英文）

高速列车的测速定位精度直接影响着列控系统的控制精度和行车效率,为了提高列车自主控车能力,本文以GPS辅助速度传感器、雷达进行组合测速定位,以提高测速定位精度并减少对地面设备的依赖。针对卡尔曼滤波在统计特征变化时滤波精度下降的问题,运用模糊综合评判方法对子滤波器进行评价,根据滤波置信度动态调整信息分配系数,提高该系统的融合精度和容错性;当子滤波器处于次优状态则进行协方差成形自适应滤波,依据最小化代价函数获得误差协方差的调节因子,来提高实测残差方差和系统递推残差的匹配度,增强滤波精度。仿真结果表明,本文提出的改进滤波算法能够有效跟踪系统变化情况、明显增强滤波精度及提高测速定位精度。     

FPGA在测振仪滤波器中的应用

介绍了可编程序滤波芯片MAX262的原理、性能及其在测振仪中的应用，并将传统滤波器与数字电路滤波器的性能做了分析比较，证明数字电路滤波器结构简单、使用灵活，滤波效果更理想。     

彩色印刷品视觉检测的自适应滤波算法

检测图像上的脉冲噪声会严重干扰后续的图像处理工作,因此平滑滤波算法是彩色印刷品视觉检测的必要组成部分.提出一种由2个子系统级联构成的脉冲噪声自适应滤波器,前级为一组具有不同选择阈值的σ矢量中值滤波器,次级为1个一阶Sugeno型神经模糊网络,通过学习的方式调整并确定网络参数以满足复杂的非线性映射关系,最终获得优化的滤波结果.实验结果表明该滤波器可以有效地抑制脉冲噪声而且不破坏图像细节.     

基于柴油机瞬时转速的时频域滤波的研究

在柴油机故障诊断的研究中,对采集到的瞬时转速信号进行滤波处理是必须的。文章首先对信号进行了预处理,去掉发生错误的数据,然后对瞬时转速信号分别进行了时域滤波和频域滤波。时域中采用FIR滤波器进行滤波,对不同截止频率的滤波效果进行了比较分析并确定最优;频域滤波中引入全相位滤波思想,在频域内使用频率向量改变瞬时转速信号的频率特性,并在时域内观察滤波效果并进行了分析。时域滤波能达到比较好的滤波效果,但同时也产生了相移;频域滤波效果较时域滤波来说更为平滑、真实,没有相移。     

基于滤波宽度动态调整的递推中值与外延算法

为了抑制噪声对数据的干扰,提高数据采集准确度,提出一种能够动态调整滤波宽度的递推中值算法,对原始数据进行预处理.将递推算法与中值算法相结合,使曲线变化更加光滑,并且剔除了大的脉冲干扰;对递推队列长度进行动态调整,保留了原始数据的特征信息;利用最小二乘法对算法进行优化,使数据在保持基底特征情况下外延,减弱滤波宽度造成的信...     

A fast algorithm for determining the Gaussian filtered mean line in surface metrology

A fast recursive algorithm for determining the Gaussian filtered mean line was deduced using the central limit theorem and an approximation method. This recursive algorithm uses a small number of multiplications per loop and otherwise such simple computer operations as addition and subtraction, and therefore, can achieve a very high computational speed. Special cases are also presented in which the relatively inefficient multiplication operation in the computer can be replaced by the efficient digit shifting operation, and the filtering computational efficiency is enhanced further. High-order algorithms are proposed for practical use to improve filtering accuracy. The “forward filtering” and “backward filtering” implementation of the recursive algorithm results in zero phase distortion of the filtered mean line. A new relationship between the Gaussian filtering method and the classical 2RC filtering method is also established using this algorithm.     

基于ispGDX的图像系统数据通道的设计

用LatticeispGDX器件设计了一个实时图像递归滤波系统的数据通道电路,分析了电路的性能与特点,给出了实现的过程及时序仿真,并与FPGA器件的设计方法作了比较。     

一种快速跟踪带通滤波器的实现

使用专用滤波芯片MF10构成带通滤皮电路，变速信号的频率通过单片机的测量、修正、倍频处理后输出作为MF10时钟，以控制MF10的带通中心频率，从而实现跟踪滤波。实验证明，对于1Hz-50Hz的变速信号，滤波效果很好，还可以通过改变单片机的晶振频率来调整滤波的频率范围。     

基于卡尔曼滤波及牛顿预测的角加速度估计方法试验研究

基于角位置测量的角加速度实时估计问题是机电系统控制中一个非常重要的问题,在分析现有的线性回归平滑牛顿法和卡尔曼滤波法的基础上,提出了一种新的基于卡尔曼滤波和牛顿预测相结合的角加速度估计方法。该方法旨在利用牛顿预测进一步增强卡尔曼滤波的预测能力,减小由于滤波造成的相位滞后,提高估计加速度与实测加速度的一致性。为了验证新方法的有效性,以直接驱动机器人作为试验对象,采用将估计加速度的频率特性与实测加速度相比较的方法,分别对上述三种估计算法进行了试验比较研究,从而为利用估计加速度(取代测量加速度)实现加速度反馈控制提供了试验依据。     

磨损表面的稳健高斯滤波评定方法研究

磨损表面形貌的评定方法,对于磨损表面状态评定、摩擦特性的分析有着重要的作用,而表面形貌数据的滤波方法,是评定方法中的关键组成之一。采用Tukey、Hampel、IGGI和QC 4种典型稳健权函数分别与高斯滤波结合组成的稳健高斯滤波方法,对由实验得到的黏着磨损和磨料磨损盘表面采集的数据进行稳健滤波分离;通过由稳健高斯滤波与标准高斯滤波得到的三维磨损表面低频基准面的对比分析,以及从磨损表面滤波分离出的高频评定参数的影响分析,研究稳健高斯滤波的滤波稳健性和滤波效率;从滤波后的高频功率谱密度分布特性方面,进一步探讨滤波的稳健性;讨论磨损表面形貌数据中特异值与磨损特征的关系。研究表明：Tukey和Hampel稳健高斯滤波具有良好的滤波稳健性,能有效地分离磨损表面的低频评定基准和包含磨损特征的高频信息;而磨损特征主要分布在高频信息的低频段区间,其功率谱密度函数与表面磨损状态及其摩擦学特性相关。     

Impulse noise cancellation in image data using a two-output nonlinear filter

The quality of image data is often degraded by impulse noise caused by noisy sensors and/or transmission errors. To address this issue, a two-output nonlinear filtering architecture is presented. The proposed approach is based on the subsequent activation of two recursive filtering algorithms that operate on different subsets of input data. As a result, two pixel values are updated at each processing step producing a very effective cancellation of noise pulses. Impulse noise removal is based on rank ordered filtering. A nonlinear mechanism for error correction is also provided in order to avoid detail blur. Validation of the method is carried out by evaluating the quality of the filtered data with respect to two conflicting performance indexes: effectiveness of noise cancellation and accuracy of detail preservation. Results of computer simulations show that the proposed approach performs significantly better than well-known nonlinear methods in the literature including state-of-the-art operators.     

基于脉冲星信号的自适应同步采样方法

基于传统GPS/北斗信号的广域同步测量技术易受到恶意网络攻击,可靠性难以得到保障。为解决这一问题,本文利用脉冲星信号周期脉冲精度高、免疫于现有网络攻击的特性,提出一种新型自适应同步采样方法:首先对射电望远镜接收到的脉冲星信号进行多相滤波、消色散和周期折叠处理,得到脉冲轮廓;然后采用最小二乘法监测本地晶体振荡器频率,动态调整定时控制间隔实现自适应同步采样。为验证算法的有效性,本文采用脉冲星J0437-4715的观测数据生成同步信号,实现电网信号的同步测量,利用递归离散傅里叶变换算法计算采样数据的相角和频率,得到相角和频率平均测量误差分别为-9.75×10~(-5)°和9.83×10~(-7) Hz,验证了所提自适应同步采样方法的有效性。     

Reducing charging effects in scanning electron microscope images by Rayleigh contrast stretching method (RCS)

To reduce undesirable charging effects in scanning electron microscope images, Rayleigh contrast stretching is developed and employed. First, re-scaling is performed on the input image histograms with Rayleigh algorithm. Then, contrast stretching or contrast adjustment is implemented to improve the images while reducing the contrast charging artifacts. This technique has been compared to some existing histogram equalization (HE) extension techniques: recursive sub-image HE, contrast stretching dynamic HE, multipeak HE and recursive mean separate HE. Other post processing methods, such as wavelet approach, spatial filtering, and exponential contrast stretching, are compared as well. Overall, the proposed method produces better image compensation in reducing charging artifacts.