基于小波变换的炮弹射线图像增强技术研究

利用小波变换对含有噪声的图像进行变换,针对其小波系数进行阈值操作,得出降噪后的增强图像.首先对原始射线图像进行对数变换,其次对变换后的图像进行小波阈值降噪处理,最后对阈值降噪处理后的图像进行指数拉伸变换,求得消除噪声以后的增强射线图像.实验证明提出的方法对炮弹射线图像处理是有效的.     

InSAR干涉相位图的多级降噪滤波方法

在InSAR干涉相位图降噪滤波中,目前普遍采用的周期均值滤波、加权周期中值滤波和Goldstein滤波等滤波方法均有一定的的局限性,文章提出一种将加权周期中值滤波、Goldstein滤波和小波降噪滤波相结合的多级降噪滤波方法,并通过对实测数据的处理,证明了该算法在有效滤除噪声的同时,可以较好地保持干涉图的条纹信息。     

基于小波变换的射弹序列图像混合噪声去噪

提出了一种基于小波变换的混合噪声去噪方法。首先对图像进行二维多尺度小波变换,得到低频子带图像和高频子带图像;然后对低频子带图像采用改进的邻域平均滤波进行去噪处理,对高频子带图像采用改进的小波阈值算法进行去噪处理;最后对处理后的各子带小波系数进行小波重构,得到降噪后的图像。结果表明,该算法在有效去除图像混合噪声的同时,较好地保留了图像边缘和细节。     

基于小波变换的连续波雷达测量噪声模型与降噪

针对外测数据测量噪声的特点，建立了基于小波变换的测量噪声模型，并运用小波技术对噪声进行滤波降噪处理。通过对实测数据的处理验证，结果表明该方法对精度提高较明显。     

一种微机电系统陀螺信号基于小波域的Karhunen-Loeve变换去噪方法

为了减少梳状音叉微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差,提出了一种小波域上的Karhunen-Loeve变换(KLT)的MEMS陀螺漂移信号的去噪方法。其主要思想是:先对分段的MEMS陀螺漂移信号进行小波分解;然后对各个中高频子带进行6抽头滤波,插值成和最高频带相同长度的样本点后,利用小波各尺度间的相似性进行高频分量的KLT变换,在一定程度上去除不相干噪声;最后对KLT降噪后的信号再进行小波阈值处理完成进一步的降噪。实验结果表明,所提方法相对于基于小波变换的各种阈值方法,陀螺输出信号的方差、零偏稳定性和随机游走误差都有了明显的改善。     

融合修正OTSU 和中值滤波的水上航行器障碍物视觉分割

为进一步提高水上航行器视觉避障时图像分割的精确性,提出融合修正OTSU 和中值滤波的水上航行器 障碍物图像分割算法。利用修正系数将原始图像从RGB 模型转换为Y、Cb、Cr 色度值修正的模型,进行修正OTSU 的阈值分割,对分割后的二值图像实行自适应中值滤波降噪处理,并对3 种水上障碍物识别算法进行测试。结果表 明：与加权Otsu 算法和改进阈值分割算法对比,该算法可以将检测目标区域占比稳定在80%以上,并将干扰噪声区 域占比降低至28.5%,说明算法有效、可行。     

小波降噪在雷达制导空空导弹导引头上的应用

针对雷达制导空空导弹导引头因视线角速度电信号混有噪声而导致制导精度降低的现实，基于雷达导引头的高斯白噪声模型，提出了运用小波阈值降噪法改善信噪比．一方面，介绍了小波分析的基本理论和小波阈值降噪原理；另一方面，利用Matlab中的小波分析工具对雷达导引头视线角速度含噪信号进行了小波阈值降噪的离线和实时数值实验．仿真结果表明，小波阈值离线和实时降噪法都可以显著地提高雷达导引头信号的信噪比，并且可以应用于导弹的地面测试和飞行试验中．     

基于提升小波的改进半软阈值降噪方法

针对小波变换下的传统阈值降噪方法的缺点,提出了一种基于提升小波变换的改进半软阈值方法,通过提升小波变换对含噪声信号进行分解降噪,并利用改进的半软阈值方法对分解过程中的高频信号进行阈值降噪处理.对提升小波变换下的传统阚值和改进半软阈值方法的仿真试验进行比较,证明了后者在信号降噪时,相比传统的阈值方法能够获得更高的信噪比增益,且运算速度较快,更适合于实际应用.     

基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子表面缺陷的检测方法

为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3 N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法相结合的视觉检测方法.通过优化的小波阈值去噪算法与改进的中值滤波算法相耦合方法对Si3 N4圆柱滚子的表面缺陷图像进行去噪处理,...     

复合材料X射线检测方法研究

针对X射线检测复合材料原始图像具有灰度区间窄、缺陷边缘模糊、图像噪声多、缺陷特征有时被淹没的特点．文中提出了一种基于软阈值的小波图像增强方法,图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像．在不同尺度的子带图像上进行基于软阈值滤波的细节系数增强．再进行图像重构．即可得到增强后的X射线检测图像。实验表明．该方法可以有效地增强图像的细节信息,抑制噪声,改善图像的视觉效果。     

循环平移Contourlet变换在金属断口图像消噪中的应用

提出一种基于循环平移的Contourlet变换的金属断口图像消噪方法。该方法将带噪声的金属断口图像平移一定的距离,对平移后的图像进行硬阈值Contourlet变换消噪,通过反向平移,恢复到原图像一样的排列次序,实现有效消噪。实验表明,该方法与传统的小波消噪和Contourlet消噪方法相比,提高了消噪后图像的峰值信噪比。     

基于梯度图像法的激光雷达图像融合滤波算法

为了有效消除激光雷达图像斑点噪声的干扰,针对单一滤波算法的不足,提出一种基于梯度图像法的激光雷达图像滤波融合算法。分析激光雷达图像的噪声特点,综合Lee滤波和小波滤波的优势,该算法利用图像的梯度图像来判断斑点噪声隶属于信号区域还是边缘区域,在边缘点采用小波阈值滤波的结果,在信号区域选择Lee算法的结果达到最好的滤波目的。仿真试验的结果表明:该算法具有很强的散斑噪声抑制能力,能够在噪声滤波和图像信息保持2个方面都能达到很好的效果。     

Infrared Image Small Target Detection Based on Bi-orthogonal Wavelet and Morphology

An image multi-scale edge detection method based on anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet is given in theory. Convolution operation property and function as a differential operator are analyzed,which anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet transform have. An algorithm for wavelet reconstruction in which multi-scale edge can be detected is put forward. Based on it, a detection method for small target in infrared image with sea or sky background based on the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet and morphology is proposed. The small target detection is considered as a process in which structural background is removed, correlative background is suppressed, and noise is restrained. In this approach, the multi-scale edge is extracted by means of the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet decomposition. Then, module maximum chains formed by complicated background of clouds, sea wave and sea-sky-line are removed, and the image background becomes smoother. Finally, the morphology based edge detection method is used to get small target and restrain undulate background and noise. Experiment results show that the approach can suppress clutter background and detect the small target effectively.     

基于时空域融合的红外弱小目标检测新方法

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于时空域融合的检测方法。在空域上．通过灰度形态学Tophat变换抑制背景、增强目标;在时域上．对红外图像序列连续四帧进行沿时间轴一维小波变换,实现目标和背景的分离。然后对时空域融合的目标增强图像进行自适应阈值分割来提取弱小目标。实验结果表明。该方法能有效地检测运动红外弱小目标。     

基于结构信息分布的图像质量评估新算法

图像质量评估技术是图像处理领域里的一个重要研究课题。从图像结构信息分布出发提出了一种图像质量的客观评估新算法,分析了小波包变换对图像结构信息、噪声信号的影响,以及内在关系,在此基础上提出了通过小波包变换获取图像的平均结构信息能量及结构信息强度,将其作为评价图像质量的指标,建立了评估模型。实验结果表明,该评估模型能准确地反映图像的客观质量。     

一种扩展的自适应小波变换算法及应用

在Claypoole自适应小波变换基础上,提出了一种扩展的自适应小波变换方法。该方法将Sweldens构造小波的内插细分多项式,由奇次扩展到正整数次,从而扩大了自适应小波消失矩的选择范围。将自适应小波变换与扩展自适应小波变换应用于信号滤波,结果表明：扩展自适应小波变换,得到了理想的滤波效果,也为应用提供了更广泛的自适应小波选择。     

基于多尺度自适应卡尔曼滤波的分形信号去噪

针对1/f分形信号在传输过程会受到噪声污染问题,提出了一种基于小波变换与自适应卡尔曼滤波相结合的多尺度自,应去卷积滤波方法.根据小波变换对l/f分形信号进行白化的特点,在小波域对小波系数建模,先利用最小二乘法求解模型系数,然后基于自适应卡尔曼去卷积滤波对1If分形信号进行估计.仿真实验表明,在不同的输入信噪比与分形指数情况下,所提出的去噪方法均能取得较好的效果.     

基于Haar小波变换的水下小型沉底人造目标分割方法

根据水下小型沉底人造目标在傅里叶变换处理中容易丢失原本就很少的细节特征、导致图像分割效果较差的问题,在统计分析图像目标特点的基础上,提出了用Haar小波变换对原始图像数据进行多分辨率处理以尽可能保留人造目标特征,然后在拟合指数型函数确定初始平滑区间的基础上,通过迭代的方式获得二值化阈值,根据图像中干扰物的特点提出了一种统计8邻域灰度信息的干扰抑制方法.利用前面得到的阈值进行二值化分割及一次中值滤波,就可得到较为满意的目标分割结果.     

Method of Infrared Image Enhancement Based on Stationary Wavelet Transform

Aiming at the problem,i.e.infrared images own the characters of bad contrast ratio and fuzzy edges,a method to enhance the contrast of infrared image is given,which is based on stationary wavelet transform.After making stationary wavelet transform to an infrared image,denoising is done by the proposed method of double-threshold shrinkage in detail coefficient matrixes that have high noisy intensity.For the approximation coefficient matrix with low noisy intensity,enhancement is done by the proposed method based on histogram.The enhanced image can be got by wavelet coefficient reconstruction.Furthermore,an evaluation criterion of enhancement performance is introduced.The results show that this algorithm ensures target enhancement and restrains additive Gauss white noise effectively.At the same time,its amount of calculation is small and operation speed is fast.     

基于小波滤波及相关分析的激光光幕破片测速信号数据处理

针对激光光幕战斗部破片测速中信号噪声起伏大和无法自动判读的问题,提出了基于小波分析和相关算法的激光光幕破片测速信号自动识别与处理方法。该方法基于离散小波变换的带通滤波性质和多分辨率分析,联合小波阈值去噪方法,对破片过靶信号进行小波滤波;结合波峰检测获取各破片过靶的特征点计时时刻,根据同一破片飞行穿越前后光幕所捕获信号的相关性对各破片波形的归属进行自动识别和数据处理。通过对12组战斗部静爆现场采集到的波形进行处理,研究结果表明：该算法能够很好地滤除激光光幕破片测速信号中的高低频噪声,破片特征点的拾取率为96.9%,破片波形的归属识别率为87.2%.