红外图像锁相滤波去噪算法的研究

本文首先分析了白噪声、背景温度和耗散能对热弹性能检测的影响,在此基础上提出了一种红外图像锁相滤波去噪的新算法.然后,在VC .NET环境下针对活塞栓、曲轴连杆红外图像设计了新的去噪算法程序,并与中值滤波、均值滤波等经典去噪算法的去噪效果进行了比较.最后应用信噪比、均方误差两项指标对新算法和经典算法的去噪效果进行评价.实验结果表明,采用新去噪算法对红外图像去噪,其均方误差为采用中值滤波法的7%.其信噪比比中值滤波法提高了10dB.     

结合中值滤波的介损数字化算法

针对介损测量用的电压和泄漏电流信号存在脉冲干扰影响介损测量准确性的问题,提出了使用中值滤波算法对信号进行滤波,然后对滤波后信号使用数字化算法计算介损的算法。针对普通中值滤波算法使信号长度减少的情况,提出了一种不改变滤波后信号长度的中值滤波算法。对含脉冲噪声信号的滤波和滤波后信号的计算结果表明,提出的算法能有效抑制信号中的脉冲噪声,滤波后信号计算所得介损的精确度均要高于滤波前。同时,使用改进中值滤波算法避免了因为信号长度变短给介损测量造成误差的可能性。     

基于相关性的二级检测图像滤波算法

为了准确检测图像中的椒盐噪声并滤除,提出了一种基于相关性的二级检测图像滤波算法.该算法根据椒盐噪声的特点,确定了准噪声点的范围;根据信号局部相关性,准确地分离出信号点和噪声点,对噪声点,取滤波窗口内的信号点的中值进行滤波.试验结果表明:该算法对椒盐噪声有很好的抑制作用.     

基于方向的多阈值自适应中值滤波改进算法

为了在有效滤除椒盐噪声的同时更好地保持图像细节,提出一种基于滤波值二次修正的图像椒盐噪声滤波算法。该算法首先利用基于阈值的自适应中值滤波改进算法实现对噪声点的检测与初级滤波,然后对滤波值采用基于方向信息的多阈值自适应滤波算法,实现对初级滤波值的二次修正。算法结合了基于阈值的自适应中值改进算法良好地噪声检测性能及基于方向信息的多阈值自适应滤波算法的细节保护能力。实验结果表明,在客观评价指标和主观视觉效果方面,新算法均取得了优于传统自适应中值滤波算法及其改进算法的效果。     

基于三角模融合算子的电能质量去噪算法

针对电能质量信号的去噪要求,结合模糊中值滤波算法和模糊均值滤波算法的优点,采用信息融合技术,利用模糊理论中的三角模算子将模糊均值滤波算法和模糊中值滤波算法的隶属度融合,并通过加权滤波的方法对信号进行去噪.实验结果表明,该方法克服了传统方法的缺点,能够在去噪的同时保留信号的突变点信息,适合对电能质量信号进行去噪,其算法设计简单、实用性强、有广阔的应用前景.     

Canny边缘检测算法的改进及FPGA实现

针对传统的Canny算子采用高斯滤波会造成图像的过度平滑并导致弱边缘检测能力降低的缺点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法,采用中值滤波代替高斯滤波,利用中值滤波器能有效地清除脉冲噪声的优点以提高边缘检测精度。该算法在FPGA（现场可编程门阵列）上得以实现,实验结果表明改进后的算法提高了弱边缘的检测能力。     

基于FPGA的红外图像处理中值滤波新算法的研究

讨论了以FPGA为硬件载体的红外图像处理中值滤波的算法，给出了中值滤波法总体框图、硬件实现方法、仿真结果和效果评估。实现了中值滤波算法对降低图像噪声保持图像的边缘方面有显著的效果。     

快速滤波算法用于在线监测数据预处理

提出了可较好地解决电力设备在线监测中数据预处理所遇到问题的一种中值滤波快速算法 ,该算法先把无序数据序列转变为有序数据序列 ,再据其可用二分法快速查找中值的特点 ,通过滑动窗获取实时数据后中值滤波 ,从而满足了处理时对在线监测数据实时性、真实性的要求。     

基于改进的各向异性模型对IVUS图像降噪算法

针对血管内超声图像中的强背景噪声和边缘模糊等问题,提出了一种改进的各项异性扩散滤波算法.引入中值滤波,将滤波后的梯度模代替传统各向异性滤波中原始图像的梯度模,以控制扩散的过程,并能较好地保持边缘的特性;将各向异性扩散方程的常规扩散方向由4个方向扩展为8个方向,可保留更多的图像细节;并提出了一种自适应选取扩散门限的方法,解决了滤波和边缘保持的矛盾.实验结果表明,改进的算法在滤除噪声和保留边缘方面有着比较满意的效果,为以后血管内超声图像中外膜的提取提供了基础.     

一种基于排序统计理论的快速图像中值滤波法

中值滤波抑制干扰脉冲和点状噪声的同时,对图像边缘能较好的保持,在很多图像处理领域都起到了重要作用。运动目标识别技术对图像预处理实时性要求越来越高,为了提高预处理速度,以中值滤波原理为基础,对滤波排序算法和实现方案进行了研究,提出了一种基于排序统计理论的快速图像中值滤波方法,实现实时滤波。研究结果表明：该方法在硬件系统上对传统中值滤波排序算法进行的改进,使得3×3窗口中二维的9个像素取中值简化为一维的5个像素取中值,单窗口查找中值的比较次数由传统排序法的36次降到了16次,再结合FPGA的并行处理能力和流水线结构,滤波速度提高为原来的近4倍,可以满足图像预处理对实时性的要求。     

现代商业建筑配电系统中有源滤波器的选型

简单介绍了现代商业建筑中配电系统的谐波特点,并阐述了有源滤波器的应用和选型,总结了不同滤波模式下的选型原则。对低压配电系统中有源滤波器的选型具有借鉴意义。     

变压器感应滤波技术的发展现状与应用前景

不同于现有的无源滤波与有源滤波,本文提出了一种新型感应滤波技术,其特点是发掘供电变压器的电磁潜能,利用内部耦合绕组在谐波频率下的安匝平衡作用,力求把谐波隔离在二次绕组并就近抑制,避免谐波流窜至一次侧电网而扩大污染和危害,并可有效削弱谐波磁势对供电变压器所产生的不良影响.本文介绍了采用变压器感应滤波技术所开发出的三种类型的新型供电变压器,辩证地阐述了其内部之间的联系及相关的技术实施特点,并对其研究进展和产业化应用情况进行了综述,最后总结了新型滤波技术的实用意义及其应用前景.本文采用系统化分析方法,对变压器感应滤波技术进行了系统的研究,并通过对各种模型试验和样机挂网测量数据的分析,验证了新型感应滤波技术所具有的良好的谐波屏蔽效果.     

改进Sage-Husa 算法结合小波模糊阈值算法的MEMS陀螺去噪

为解决微机电系统（MEMS）中陀螺仪输出噪声大、精度低的问题,基于自适应滤波算法与小波阈值算法的基础上,将小波阈值算法与模糊理论结合,提出了Sage-Husa自适应滤波算法联合小波模糊阈值去噪算法应用在MEMS陀螺去噪中。首先使用改进的Sage-Husa自适应滤波算法进行预处理,通过修正状态的预测值抑制干扰数据对滤波的影响,然后使用小波模糊阈值去噪算法对信号进行后处理,实现抑制随机噪声的效果。实验结果表明：在静态实验中,该算法去噪效果优于Sage-Husa自适应滤波算法和小波阈值算法,其与Sage-Husa自适应滤波算法、小波模糊阈值算法相比,噪声方差分别降低78.7%和14.6%,信噪比分别提高43.7%和16.3%。;在动态实验中,该算法能够自适应地减少异常值的不利影响,保持原始信号的波形,其与Sage-Husa自适应滤波算法、小波模糊阈值算法相比,噪声方差分别降低62.7%和31.6%,信噪比分别提高47.8%和10.0%。     

基于卡尔曼滤波的电能质量分析方法综述

首先对电能质量问题及其分析检测方法进行简单介绍;然后主要综述了常规卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波这3种卡尔曼滤波的基本原理,并对其在电能质量分析中的应用进行了系统的总结,对比分析了各种方法的利弊;最后对卡尔曼滤波方法现存的问题及今后的发展趋势进行了展望。     

Marginalized approximate filtering of state‐space models

The marginalized particle filtering (MPF) is a powerful technique reducing the number of particles necessary to effectively estimate hidden states of state‐space models. This paper alleviates the assumption of a fully known and computationally tractable observation model. Exploiting the recent developments in the theory of approximate Bayesian computation (ABC) filtration, an ABC counterpart of MPF is proposed, applicable when the observation model is too complex to be evaluated analytically or even numerically, but it is still possible to sample from it by plugging in the state. The novelty is 2‐fold. First, ABC methods have not been used in marginalized filtering yet. Second, a new multivariate robust method for evaluation of particle weights is proposed. The goal of this paper is to demonstrate the idea on the background of the MPF with a particular accent on exposition.     

Adaptive kernels in approximate filtering of state‐space models

Standard Bayesian algorithms used for online filtering of states of hidden Markov models from noisy measurements assume an accurate knowledge of the measurement model in the form of a conditional probability density function. However, this knowledge is often unreachable in practice, and the used models are more or less misspecified, or it is too complex, making the resulting models intractable. This paper focuses on these issues from the particle filtering perspective. It adopts the principles of the approximate Bayesian filtering, where the particle weights are based on the (dis)similarity of the true measurements and the pseudo‐measurements obtained by plugging the state particles directly into the measurement equation. Specifically, a new robust method for online tuning of the weighting kernel is proposed. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

Robust adaptive quantization: A Kalman-filter-based approach

Adaptive quantizers/dequantizers are systems that are used to quantize efficiently signals with a large variation in short-term variance. They are typically found in telecommunication systems where highly non-stationary signals such as speech need to be represented digitally with the minimum number of bits. Channel errors that are introduced owing to non-ideal transmission significantly reduce the performance of adaptive dequantizers. In this paper we extend recent Kalman-filter-based adaptive quantization techniques to arrive at new dequantization schemes which are more robust to channel errors. This is achieved by utilizing the estimates produced by a Kalman filter based on a linear signal model which embodies the entire encoder/channel combination. Extensions to Kalman smoothing based on the same signal model result in further performance improvement at the expense of a small delay.     

无线随钻测量系统中信号处理

文中介绍无线随钻测量MWD(Measure While Drilling)系统中信号的测量原理;分析MWD信号采集过程中遇到的问题,将中值滤波和滑动平均滤波应用到信号处理中,并通过软件仿真,仿真结果表明这两种方法提高MWD信号的准确性和可靠性.     

SAR图像各向异性扩散滤波算法

为了抑制SAR图像中固有的乘性相干斑噪声,本文提出了一种基于各向异性扩散滤波的新算法。该算法首先将自蛇扩散引入经典的SRAD与DPAD算法各向异性扩散方程中,形成了一种带边缘增强功能的各向异性扩散新方程;然后利用改进Frost滤波系数作为扩散方程的新扩散函数,形成了一种既能有效抑制相干斑,又能较好保护边缘、抑制块效应现象的新扩散函数。实验表明,新扩散滤波算法在相干斑抑制、边缘保护、块效应抑制方面均比传统各向异性扩散滤波算法更优异。     

用VB实现MATLAB的图像处理功能

尝试在流行的视窗软件开发语言VISUAL BASIC中调用MATLAB数字图像处理函数,为不熟悉MATLAB和数字图像处理技术的工程技术人员提供一个应用数字图像处理技术的平台。