一种改进的瓷套式电缆终端红外图像边缘提取算法

红外热像仪测温是电气设备状态检测的重要手段。在实际应用中,存在红外图像边缘粗糙模糊、噪声干扰严重等缺点,这给红外图像处理带来了极大的不便,为此提出一种基于改进Sobel算子和自适应最佳阈值的边缘提取算法。该算法利用八方向模板的Sobel算子对含有噪声的红外图像进行高温目标区域的边缘提取;通过广义高斯分布(GGD)描述图像的小波子带系数,并基于其间系数的局部领域信息进行方差估计,由此得到自适应最佳去噪阈值;结合改进Sobel算子和最佳阈值,最终得到所需边缘提取图像。MATLAB仿真结果表明:该算法在有效检测红外图像边缘信息的同时,极大提高了图像的抗噪能力。     

基于自由分布式FDR阈值的NSCT遥感图像去噪

提出一种新的自由分布式(FDR)假设检验阈值和非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像去噪方法。该方法首先在NSCT域利用统计学中的自由分布式错误发现率(FDR)假设检验方法来设定阈值,再通过软阈值函数进行去噪,且不依赖信号的长度。实验结果表明:该方法能够更有效地去除遥感图像的高斯噪声,提高图像的峰值信噪比;同时利用NSCT变换的平移不变性抑制了去噪中的伪Gibbs失真效应,较完整地保持了图像的纹理和边缘等细节信息,从而明显改善了图像的视觉效果。     

基于小波系数Laplace模型的混合傅里叶-小波方法在去除电缆瓷套终端红外图像白噪声中的应用

抑制图像噪声是电气设备红外诊断技术的前提。为有效抑制白噪声,本文提出一种用于电缆瓷套终端红外图像的改进混合傅里叶-小波去噪方法。该方法先在傅里叶域中采用维纳滤波器去噪,得到初步去噪后的红外图像;再针对初步去噪后的图像,在小波域中采用考虑小波系数尺度间相关性的拉普拉斯模型对小波系数建模,并在此基础上,运用最大后验概率估计估计出真实图像的小波系数,利用真实图像小波系数的估计值来重构信号,得到最后的去噪图像。数值试验表明,与传统的软阈值方法比较,运用该方法去噪后的图像具有更高的信噪比(SNR)和更小的最小均方误差(MSE)。     

基于变分法的医学超声图像去噪研究

目的 :医学超声图像中斑点噪声的存在,降低了图像质量,本文着重讨论医学超声图像的去噪问题。方法:针对超声图像的斑点噪声,本文基于全变分正则化模型,首先对超声图像进行对数变换,将乘性斑点噪声转化为加性噪声,再对对数变换后的图像进行全变分正则化处理,最后通过指数变换重构超声图像。结果:子宫超声图像去噪实验中,将全变分法与常用的中值滤波和小波变换去噪方法进行对比,结果显示全变分法的去噪性能指标明显优于其余方法。结论:采用基于全变分正则化的方法,不仅很大程度上抑制了医学超声图像的斑点噪声,而且保留了清晰的边缘细节信息,具有重要的学术价值和现实意义。     

半参数Kalman滤波模型在GPS变形数据处理中的应用

提出半参数回归模型改进经典Kalman滤波系统误差和协方差矩阵,以消除系统误差对滤波的影响。将半参数Kalman滤波模型应用于GPS变形监测数据去噪等数据预处理中,并与自适应Kalman滤波和抗差自适应Kalman滤波进行对比,通过应用实例对比分析表明,半参数Kalman滤波模型去噪及预测精度更高,应用效果更好。     

基于PCNN模型的区域生长图像分割

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.     

Kalman-GM(1,1)组合模型在基坑围护墙顶沉降预测中的应用

针对基坑围护墙顶沉降监测数据受外界随机噪声干扰较大的问题,提出利用Kalman-GM(1,1)组合模型来进行变形分析和预测。即先用Kalman滤波模型对观测数据进行去噪处理,再建立基于滤波数据的GM(1,1)模型,进行基坑墙顶沉降预测。工程实例应用表明,该组合模型有效减弱了随机噪声干扰,其预测精度和可靠性高于单一GM(1,1)模型,更适用于基坑墙顶沉降预测。     

三种图像去噪方法的比较研究

图像噪声会严重影响其视觉效果,采用适当的方法进行图像去噪是一项必不可少的预处理操作。本文对几种常用的图像去噪方法进行了分析,通过仿真高斯噪声和椒盐噪声,着重对基于均值滤波、中值滤波以及卷积神经网络的实际去噪效果进行了比较。实验结果表明三种方法的去噪效果各有优劣,均能实现一定程度上的图像去噪。     

图像去噪方法的对比研究

本文介绍了图像噪声的类型及评价标准,对图像的几种去噪法进行了简单的分析,在总结这些去噪法的同时指出了去噪法中最新的研究领域。针对某些图像中背景复杂、目标对比度和信噪比低等特点,提出一种基于小波变换的图像去噪方法。     

一种改进的高斯混合模型海上红外图像运动目标检测

本文提出一种改进高斯混合模型海上红外图像运动目标检测算法。首先采用帧差法把目标图像的背景和感兴趣区域区分开来。为了保证背景图像准确快速的更新,其次采用高斯混合模型更新背景图像。更新过程中对目标在前后两帧中覆盖区域采用不同的更新率。通过实验结果表明,本文算法在保证图像背景平稳更新的同时,能够准确快速的提取图像中感兴趣目标区域。