红外点目标图像的两种滤波技术

通过对点目标图像预处理方法的研究,采用基于形态学滤波与维纳差分滤波背景抑制算法,在matlab中利用这2种算法进行红外点目标图像的处理仿真。仿真结果表明形态学滤波有更好的滤波效果,实时性好,易于硬件实现,更适合作为红外图像弱小目标检测的预处理手段。     

低信噪比红外图像小目标的检测

文章提出了一种新的自适应平滑滤波方法,并据此设计自适应高斯核平滑滤波来抑制红外图像中的随机噪声。在此基础上依据小目标是孤立亮斑的特点设计出三阈值起始点提取方法,然后用有阈值限制的区域生长和区域合并的方法恢复没有被提取出来的面目标的内部和弱边缘。实验表明本方法的正确性和有效性。     

提高局部信噪比的单帧红外图像非均匀性校正方法

针对红外图像存在的非均匀性问题,从理论上对非均匀性产生的原因进行了分析。对基于SG滤波预处理的无模型图像校正EM算法进行改进,提出了一种提高局部信噪比的单帧图像校正方法。设计了对比实验,在红外目标、暗弱目标和云层背景场景下,该方法能使红外图像的非均匀性(NU)分别降低56.869 3%,85.938 4%和87.886 3%,同时,LSNR分别提高了3.687 7 dB,0.256 9 dB和3.553 1 dB。最后在非均匀背景上叠加高斯分布的目标进行模拟,探讨了目标大小与滤波窗口的关系,得到了滤波窗口与红外小目标的近似关系为H≈4.6*S_T+0.3,从实际工程应用上确定了该方法滤波窗口初值的选取。结果表明,所提方法能在LSNR最大的前提下,利用单帧红外图像的场景信息对非均匀性进行有效校正。     

一种红外图像小目标滤波算法研究

提出一种红外图像滤波算法,该算法建立在小波变换算法基础上.对非平稳信号的去噪声,小波变换具有时域和频域上的局部性特性、多分辨率分析特性,非常适合用来分析和处理非平稳信号,在保证运算速度的同时也提高了滤波质量.经实验证明,该算法较好地融合了噪声消除和边界保持两大优点,大大改善了图像预处理的效果.     

一种基于改进非局部均值滤波算法的红外图像去噪

提出了一种基于梯度信息的结构相似性算法改进的红外图像非局部均值滤波方法.传统的非局部均值滤波算法采用欧氏距离度量图像块之间的相似性,因而不能够很好地衡量图像细节和边缘信息,导致滤波后图像模糊失真.针对此问题,采用结构相似性度量(structural similarity,SSIM)算法对欧氏距离进行加权改进,针对普通的SSIM边缘信息评价能力的不足,提出了带有梯度信息的GSSIM算法,实验结果表明本方法在保持非局部均值(Non-Local Means,NLM)滤波算法去噪能力的同时还能够较好地保持图像的边缘和细节信息.     

基于双递归均值滤波的红外点目标检测

提出了一种红外点目标检测算法,采用长短两个尺度的时域递归滤波器对像素灰度沿时轴进行滤波处理,然后采用动态门限分割并进行连续过门限计数,最后利用航迹关联输出确认航迹,实现了低信噪比条件下的红外点目标检测。     

一种用于消除红外图像噪声的自适应加权滤波算法

针对带有高斯噪声和椒盐噪声两种混合噪声的红外图像,提出了一种自适应加权混合去噪算法。该算法首先通过邻域像素的灰度差值来判断像素噪声的类别,然后对高斯噪声采用自适应加权均值滤波法滤除,对椒盐噪声采用自适应加权中值滤波算法滤除。实验表明,该方法优于传统均值滤波算法和中值滤波算法,能同时消除混合噪声,并具有较好的保护图像细节的能力。     

红外图像改进非局部均值滤波算法研究

为了有效地滤除红外图像中的噪声,提出了一种改进型非局部均值滤波算法(INLMF)。该算法首先针对传统算法中采用固定尺寸的方形图像块无法有效刻画图像中大量分布的细节信息这一缺陷,结合图像中像素点灰度信息提出了一种图像块自适应划分方法,使得划分后的图像块在尺寸和形状上依赖于图像中灰度信息的实际分布情况;其次引入结构相似度因子对算法中的图像块权重值计算方法进行适当改进;最后分别将INLMF算法与已有的两类改进型NLMF算法对两幅红外监控图像进行滤波,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,INLMF算法相对于其余几类算法而言,滤波效果较好,该研究对于提高红外图像滤波效果是有帮助的。     

基于模糊理论的红外图像滤波

利用图像的空间相关性,提出了一种基于模糊理论的图像智能滤波方法,此方法具有运算量小和便于图像实时等特点,同时避免了常用滤波方法的缺陷,实验表明,基于模糊理论的图像智能滤波方法比常规滤波方法运算量小,它既能去除奇异点,又能保持图像中目标的边缘不变性,具有很好的滤波效果。     

NSCT域红外图像改进非局部均值滤波算法

结合非下采样轮廓波变换(NSCT),提出了一种红外图像改进非局部均值滤波算法(Improved Non-local Means Filtering,INLMF).该算法首先对红外噪声图像进行多尺度NSCT变换,其次分别从相似图像块自适应划分方法以及滤波权重计算方法2个方面对经典非局部均值滤波算法进行适当改进,将改进后的非局部均值滤波算法(INLMF)应用于处理高频分解系数,然后将滤波后的高频分解系数与低频分解系数进行重构,得到去噪后的图像,最后对去噪后图像采用非负支撑域有限递归逆滤波(Non-negativity and Support Constraints Recursive Inverse Filtering,NAS-RIF)算法进行图像复原,以尽可能消除因滤波造成的图像失真.测试结果表明,本文算法滤波效果优于NLMF及其已有的改进算法.     

激光测距仪馆噪比的研究

根据激光传输与探测理论，导出激光测距仪信噪比简化公式，修正了ＬａｓｅｒＨａｎｄｂｏｏｋ简化方程，进行了实验验证。     

电反馈对FM光发射机信噪比性能的改善

本文研究了电反馈半导体激光器作为FM光发射机的信噪比性能。分析表明:电反馈可以改善FM光发射机的信噪比性能。这种改善在适当的反馈条件下可达近30dB。反馈环路存在着最佳增益使信噪比达到最大。     

提高地震图像信噪比的一致增强性扩散方法应用研究

本文针对地震图像具有线形纹理的特征,提出和分析了基于偏微分方程一致增强性扩散去噪模型及其适用范围,设计了提高地震图像信噪比的具体算法,同时研究了扩散模型中的参数选择.大量真实地震图像处理结果及其数据分析表明,在信号能量保持80～90%的条件下,对于信噪比为15～20dB的地震图像,可使其信噪比提高9dB左右,且不会出现假象,增强了地质信息,有利于地震解释,对探明地质储量具有十分重要的意义.     

高功率激光系统信噪比测试方法的改进

高功率激光系统的信噪比改进前采用光电导开关及示波器测试，因主脉冲信号太强（信噪比～１０６）冲击示波器．采用改进后的方法，大大降低了主脉冲信号幅度，有效地保护了测试仪器。     

电声系统和建声环境的动态信噪比及平衡问题

电声系统和建筑声学环境的动态信噪比是影响厅堂音质的重要因素.扬声器振膜、传声器及房间装饰薄板的共振会造成系统动态信噪比降低.探讨了主动扩散与被动扩散的问题,介绍了主动扩散的原理与方法.说明了系统调试的原则及方法.     

一种基于Duffing时间序列的信噪比的估计方法

为了在含有噪声的短时间Duffing时间序列中较快地估计出其信噪比,采用建立基于Duffing时间序列的重构相空间,计算与含噪时间序列有关的轨迹平均分离距离这个统计量,研究含噪信号的信噪比(SNR)与轨迹平均分离距离(ADD)的关系,找出一种有效的估计方法。通过数据拟合发现ADD随SNR指数衰减,经仿真验证,估计出的信噪比相对误差不超过1%,这对于微弱信号的检测具有积极的意义。     

数字滤波器在语音信号处理中的应用

针对语音信号去噪的问题,设计了各种类型的IIR数字滤波器,然后用不同类型的滤波器处理不同的噪声,这改变了传统的一成不变的去噪方式.实验结果表明,同样的噪声用不同的滤波器处理,效果各有不同,经过分析,选出最优的滤波方式.     

一种定量估计混沌信号中信噪比的方法

通过对混沌信号的相空间重构分析,建立了一个与信噪比极其相关的统计量：用信号标准差标准化后的重构吸引子中轨迹的平均分离距离．仿真试验结果显示,对较短的混沌时间序列,该统计量可以被用作定量估计被噪声污染的混沌信号的信噪比的一个工具。     

信噪比盲估计算法性能比较

为了实现非协作环境下的通信信号信噪比估计,本文在功率谱分析的基础上,提出了一种基于功率谱差分的信噪比盲估计算法,并将其与传统的基于奇异值分解的信噪比盲估计算法进行了比较。理论与仿真结果表明,与传统方法相比,本文提出的算法不但复杂度低,而且在低信噪比情形下仍具有较高的估计精确度和稳健性。