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1.
用小波变换抑制SAR图像中的斑点噪声 总被引:3,自引:0,他引:3
抑制合成孔径雷达图像中的斑点噪声一直是处理图像并得到准确图像信息的难点,提出了一种基于小波变换抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声的方法,对原有的小波变换方法作了改进,能更好地保留图像的边缘信息,并能简化计算量。在仿真实验中使用了合成的模拟图像和真实的合成孔径雷图像,并与以往的小波去噪滤波方法以及一些经典的斑点噪声滤波方法(包括中值滤波,Lee滤波,Frost滤波)进行比较,在综合考虑了滤波算法在均匀区域对斑点噪声的抑制能力以及保留边缘信息能力的情况下,提出的算法有更好的效果。 相似文献
2.
应用独立分量分析(ICA)方法对海底管道缺陷漏磁法检测中电磁干扰的消除进行了研究,阐述了漏磁检测和负熵法ICA快速算法的原理,应用相应的分析工具研究了试验数据。结果表明,在试验室条件下该方法能很好地分离出缺陷信号和电磁干扰信号。 相似文献
3.
涡流检测信号小波除噪与缺陷特征提取 总被引:5,自引:1,他引:5
应用小波分析技术进行涡流检测的信号除噪和缺陷识别。根据信号在不同小波变换下表现形式不同的特点,提出一种综合应用多种小波除噪的方法,效果优于通常的单一小波方法。应用小波多尺度边缘检测功能进行缺陷的定位和尺寸判别。借助小波多尺度分析功能,可以对缺陷信号进行仔细分析,并对相近缺陷进行分类。 相似文献
4.
为有效地表现医学图像原有信息中有用的信息,降低医学图像受噪声干扰的现象,减少诊断误差,本文将现有的小波图像去噪方法运用于医学图像,并对各种方法进行实验分析比较,以提供医学参考。实验发现,与较常用的均值滤波与中值滤波相比,小波去噪方法有效提高了医学图像的去噪PSNR值。 相似文献
5.
针对图像降噪中降噪效果差、计算效率低的问题,提出了一种结合降噪卷积神经网络(DnCNN)和条件生成对抗网络(CGAN)的图像双重盲降噪算法。首先,使用改进的DnCNN模型作为CGAN的生成器来对加噪图片的噪声分布进行捕获;其次,将剔除噪声分布后的加噪图片和标签一同送入判别器进行降噪图像的判别;然后,利用判别结果对整个模型的隐层参数进行优化;最后,生成器和判别器在博弈中达到平衡,且生成器的残差捕获能力达到最优。实验结果表明,在Set12数据集上,当噪声水平分别为15、25、50时:所提算法与DnCNN算法相比,基于像素点间误差评价指标,其峰值信噪比(PSNR)值分别提升了1.388 dB、1.725 dB、1.639 dB;所提算法与三维块匹配(BM3D)、加权核范数最小化(WNNM)、DnCNN、收缩场级联(CSF)和一致性神经网络(CSNET)等现有算法相比,结构相似性(SSIM)评价指标值平均提升了0.000 2~0.104 1。实验结果验证了所提算法的优越性。 相似文献
6.
针对圆线材表面缺陷检测中出现的外界杂质干扰问题,对圆线材常见的6种表面缺陷进行建模,分析3种常见的图像噪声模型,并采用多种滤波算法进行处理比较,通过评估各算法对应的PSNR值确定了合适的图像预处理方案,同时对比分析3种特征描述因子对图像的特征提取效果。所得结果如下:均值滤波算法对高斯噪声处理效果好,中值滤波对椒盐噪声处理效果好,均值滤波和中值滤波对泊松噪声都有较好的处理结果;使用SURF算法进行图像特征提取效果好。研究结论可为解决线材表面缺陷的检测问题提供参考。 相似文献
7.
在表面肌电(sEMG)信号采集过程中,不可避免的会出现噪声,特别是人体运动时,肌肉动态收缩,采集的结果含噪就会更多。针对含噪情况,提出基于小波阈值的sEMG信号消噪方法。通过选择肌电信号的采集位置,在采用高精度的肌电采集系统的基础上,采集正常行走过程中胫骨前肌的sEMG信号,利用matlab小波工具箱,用dbN小波函数进行分解后,用detcoef函数提取不同尺度的细节系数,将与噪声相关的细节系数进行强制阈值消噪,对信号相关的细节系数用minimaxi阈值规则进行软阈值消噪,并与分层阚值得到的降噪信号进行比较,分层阈值得到的降噪信号过于光滑,降噪后的信号能量保留成份仅为46.48%,失去了原信号本身的一些信息。而采用软闯值消噪,不仅较好的去除了噪声,而且与原信号保持了很好的相似性,能量保留成份达到86.38%,说明比分层阈值具有更好的消噪效果。 相似文献
8.
Pantaleón D. Romero Vicente F. Candela 《Journal of Mathematical Imaging and Vision》2008,32(2):181-191
We present a method for deconvolution of images by means of an inversion of fractional powers of the Gaussian. The main feature
of our model is the introduction of a regularizing term which is also a fractional power of the Laplacian. This term allows
us to recover higher frequencies. The model is particularly useful to devise an algorithm for blind deconvolution. We will
show, analyze and illustrate through examples the performance of this algorithm.
相似文献
Vicente F. CandelaEmail: |
9.
10.
为有效识别机械设备中滚动轴承的微弱故障信息,本文提出一种自适应冗余提升小波降噪方法。根据待分解低频尺度系数所含的不同特征,应用范数准则来自适应地选取最匹配于该尺度系数特征的小波函数。同时,引入多孔算法,用以通过冗余性来保证逐层分解后各尺度系数和小波系数所含有的丰富的信息量。接下来,对各层小波系数采用变尺度阈值降噪算法,并对降噪后的系数进行重构及包络谱分析,进而提取滚动轴承的故障特征。应用上述方法分别对轴承实验台轴承混合故障信号和现场实际信号进行分析,均较好地实现了故障识别,验证了本文方法的有效性。 相似文献