基于形态多结构元和小波变换的边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法。通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘。基于实验结果,指出对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声,提取边缘,且效果优于经典的边缘检测算法。     

基于小波变换和形态多结构元的抗噪边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法.通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘.实验表明,对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声、提取边缘,且优于经典的边缘检测算法.     

一种改进的语音识别抗噪算法

为了提高在噪声环境下的语音识别性能,提出一种融合信号级和特征参数级抗噪的抗噪算法.该算法首先对带噪语音用最小均方误差估计法进行语音增强,后端对原始的带噪语音运用自相关法,以有效抑制加性和卷积噪声.实验结果表明,该算法能有效提高系统在噪声环境下,特别是低信噪比情况下的识别率.     

基于视觉侧抑制机理的强鲁棒性图像分割方法

针对光照强度和图像退化的算法鲁棒性问题,提出一种基于视觉侧抑制机理的强鲁棒性图像分割新算法.该算法充分考虑到人眼视觉侧抑制机理“加强中心抑制周围”的特点,在范围一定的抑制野内,采用双高斯强度系数分布的减法非循环侧抑制网络模型描述神经元兴奋的变化量,与交叉视觉皮质模型相结合形成侧抑制-交叉视觉皮质模型.在此改进模型基础上,利用灰度级-邻域平均灰度级二维直方图将一维交叉熵推广至二维,进而构造出二维最小交叉熵分割判决准则以寻求最优阈值.研究结果表明:针对受噪图像,新算法的分割准则充分利用二维交叉熵增加了图像的局部空间信息,从而取得良好的抗噪结果;针对光照不均和模糊退化的图像,改进分割模型加入视觉侧抑制网络,使得新算法具有较强对比度和亮度适应性以及模糊补偿能力,能够获得精确的分割效果.     

基于改进加权均值滤波的医学影像图像除噪研究

针对均值滤波算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像除噪不理想的问题,本文提出了改进加权均值滤波算法,该算法把滤波窗口中每个像素点的灰度值与计算得到的相应权值运算后作为其中心点的输出值,并运用该算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像进行除噪研究.实验表明该算法对椒盐噪声和高斯噪声具有较强的抑制力,并且除噪后的医学...     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。     

基于最大信息熵的小波图像去噪算法研究

去噪算法在图像处理的过程中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于最大信息熵的小波去噪算法,根据最大信息熵的理论确定了改进型阈值和改进型加权阈值函数中的加权因子。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与Donoho提出的小波阈值去噪算法的去噪效果相比,具有更好的去噪性能。     

基于多小波去噪的NAS-RIF图像盲复原算法

采用多小波技术对模糊图像进行了去噪,再应用NAS-RIF图像盲复原算法对去噪后图像进行复原.如此算法在抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果上均有所改善.实验结果表明,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果.     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法.通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号.同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的.实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用,可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之阃的矛盾.     

一种适用于双微阵列的语音增强算法研究

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,本文采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列,利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法。该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimunm Mean Square Error,LogMMSE)提升其信噪比,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(Improved Minimum Controlled Recursive Average Algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。     

基于非单点模糊正则网络的时间序列预测模型

目的建立一种新的具有抗噪声能力的神经网络时间序列预测模型。方法通过将非单点模糊系统引入正则神经网络结构来建立模型。结果具有很强的抗噪声能力,且收敛速度快,全局搜索能力强。将该模型用于实例样本的预测,并和别的神经网络预测模型相比较。抗噪声能力的神经网络时间序列预测模型性能,比神经网络预测模型的性能显著提高。结论所建立的模型在性能上有显著提高,在一定程度上解决了视经网络的固有缺陷,今后有待降低计算复杂度。     

开放域对话系统的抗噪回复生成模型

为缓解输入语句中噪声对回复生成模型的干扰,提出一个基于编码-解码框架的抗噪模型.首先,在训练集输入序列中随机加入模拟噪声字符;然后,在编码端输出层训练噪声字符识别,提升模型对噪声特征的提取能力;最后,在编码端输出层融合预训练语言模型,扩大模型对噪声的覆盖面.为验证该模型的抗噪效果,构建首个带真实噪声的单轮开放域闲聊系统...     

基于信息融合的支撑座早期松动故障诊断

采用基于信号分析的无模型检测方案和信息融合技术,对支撑座早期松动故障进行检测诊断.针对支撑座松动的小波包变换特征和功率谱特征进行特征融合与决策融合,同时采用基于熵度量的无监督特征约简方法对功率谱特征进行约简,有效地减少了特征数目,加快了融合和诊断速度.特征融合与决策融合采用分层神经网络实现,该网络综合了局部融合和全局融合的优点,具有很高的故障确诊率和很好的抗噪性能,无噪声样本综合确诊率达94.3%,有噪声样本综合确诊率达88.6%.     

基于SAR图像滤波的小波模糊聚类算法

针对合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波模糊聚类算法的去噪方法.该方法把信号和噪声的小波系数的分割看为一个两类模式分类问题.通过将小波系数幅值和高频子图像中的边缘信息作为聚类特征进行噪声系数分离,实现了精确分离小波系数,滤除相干斑噪声的目的.该算法不需要选择阈值和了解噪声的先验知识,有较强的数据自组织能力.实验结果表明,二维聚类滤波的信噪比提高了近8%,图像显示效果也得到了明显改善.     

保持边缘的相干加强各向异性扩散滤波及其应用

扩散滤波全称也作相干增强各向异性滤波,是一项尺度空间的图像恢复技术,也是一种定向平滑的技术。与其他平滑技术相比,它具有最优的平滑特性和保持边缘特性。这种滤波方式能压制噪声、提高横向连续性、增强地震数据对层序体内部结构的成像能力。因此,图像噪声的过滤是数字图像处理的重要步骤。     

基于暂态电流相关系数的环状直流配电网保护方法

基于模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC)的环状直流配电网因其供电可靠性优势而备受瞩目,MMC环状直流配电网的稳定运行与快速而又可靠的线路保护方法息息相关。为了保证环状直流配电网系统的安全运行,提出了基于故障暂态电流的Pearson相关系数保护方法。首先,提取环状直流配电网中线路首末两端电流的线模分量,利用其线模电流的差异完成区内、外故障的识别;根据单极接地和双极短路故障时的特征,利用线路正负极暂态电流相关系数数值差异进行单双极故障判定,并完成故障选极;最后,在PSCAD/EMTDC(power systems computer aided design/electromagnetic transients including DC)中搭建环状直流配电网模型进行验证,结果表明：所提方法在2 ms内可以快速可靠动作,可以保护线路全长,耐过渡电阻能力强,在40 dB噪声情况下,依旧可以识别故障,有一定的抗干扰能力,并且不严格要求同步通信。     

极大阈值网络中的噪声提高Fisher信息

基于Fisher信息研究了3种典型噪声下极大阈值网络中的随机谐振和阈上随机谐振现象.通过研究得到极大阈值网络中的噪声能够提高Fisher信息,即随机谐振和阈上随机谐振现象存在,噪声有助于信号的估计.随着网络中阈值单元数的增加,Fisher信息的最大值迅速地增加,随机谐振和阈上随机谐振的功效显著增强.这些结果说明极大阈值网络中的随机谐振和阈上随机谐振对于噪声具有一定的鲁棒性,同时也拓展了随机谐振和阈上随机谐振在信号估计方面的应用.     

基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法

针对红外图像对比度低、细节不清晰和视觉效果模糊的缺点,提出了基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法。通过分析指数分布侧抑制系数计算方法的不足,提出利用二次函数分布计算侧抑制系数的方法,提高算法增强红外图像细节的能力,利用红外图像本身的灰度信息自适应地调整侧抑制系数的参数,进而自适应确定侧抑制网络,对图像目标和背景进行不同程度的抑制,结合临界可偏差(just noticeable difference,JND)曲线中得到的人眼视觉分辨率特性,对图像进行能量恢复调整,使图像均值保持在人眼适宜观察的状态。仿真结果显示,与自适应指数函数侧抑制算法相比,算法处理后的红外图像对比度、信息熵以及信噪比都得到提高,图像细节更加清晰,视觉效果得到明显改善。