基于多尺度学习型字典表示的极地浅层探冰雷达图像去噪算法

为了更好地解决极地浅层探冰雷达回波信号中的杂波和噪声问题,提出了一种基于多尺度学习型字典表示的极地浅层探冰雷达图像去噪算法。该算法首先通过曲波变换构建曲波系数矩阵,在曲波域使用自适应字典学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,最后利用去噪和修正后的曲波系数重建浅层探冰雷达剖面图像,完成最终的去噪。结果表明:相较于曲波变换去噪算法、K-SVD(K-奇异值分解)去噪算法,改进的算法不但能够有效地去除噪声,提高图像的峰值信噪比,而且探冰雷达图像的边缘轮廓信息得到了较好的保留,有着良好的视觉效果。     

一种基于去冗余字典的图像去噪算法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,也是图像后续处理的基础.结合近年来兴起的稀疏表示理论,能更好的处理图像去噪问题.在正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)的基础上,采用K-奇异值分解(K-SVD)算法对图像进行去噪.为了得到更好的去噪效果,改进了字典更新算法,对字典原子进行优化选择,去除冗余的字典原子,并用图像块替换字典原子,用于提高字典训练的效率,与自然图像数据相适应.实验结果表明,与小波去噪算法相比,该算法具有良好的去噪能力,能较好地保持图像的细节和边缘特征,去噪后的图像更为清晰.     

引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪

针对红外图像存在噪声较大的问题,提出了一种引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪方法.该方法通过将引导滤波与三维块匹配方法相结合,采用二次联合滤波的策略减轻了三维块匹配去噪方法在平滑区产生明显的“抓痕”现象.通过BM3D (block method of 3-dimension)去噪方法得到初始滤波图像;对噪声图像在低尺度进行BM3D去噪得到比较平滑的引导图像,用引导图像指导初始滤波图像进行二次滤波.仿真结果表明,提出的算法既保持了BM3D去噪算法的优秀性能,且具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比及结构相似度.     

基于局部统计的自适应SAR图像去噪算法研究

合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声对图像质量有严重影响,使检测、识别等进一步应用受到很大限制.相干斑噪声是一种乘性噪声,传统的空域去噪算法(均值滤波、中值滤波)难以将其消除.针对SAR图像的去噪问题,本文研究了Lee滤波和Kuan滤波两种基于局部统计的自适应去噪算法,给出了MATLAB实现并在MSTAR的SAR图像上进行实验.结果表明,Lee滤波和Kuan滤波都能够有效抑制SAR图像的相干斑噪声,去噪图像更平滑,目标更清晰.与传统的均值滤波和中值滤波相比,这两种基于局部统计的自适应去噪算法在视觉效果、方差和等效视数等评价指标上取得更好效果.     

基于广义高斯模型的局部自适应遥感图像去噪研究

根据图像各子带系数的相关性,提出一种局部自适应的图像小波系数的统计算法,并应用于遥感图像的去噪研究.首先将图像的小波分解系数视为服从广义高斯分布(GGD)的随机变量模型,然后在小波软阈值去噪的基础上,根据图像小波系数在空间上具有聚集性的特点,提出了一种新的局部自适应的算法,结合最大后验概率(MAP)参数估计,用于恢复带噪图像.该算法用于岷江上游植被和土壤类型典型地区—毛儿盖实验区遥感图像的去噪,效果理想,同其他的图像去噪算法相比,它具有较高的峰值信噪比(PSNR)和更好的视觉效果.     

基于生成对抗网络的SAR图像去噪

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法,构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)作为生成网络,可以加速训练过程,提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)定义一种新的损失函数,使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明,本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声,获得良好的去噪效果.     

一种改进K-奇异值分解稀疏表示图像去噪算法

为解决传统K-奇异值分解(K-SVD)算法字典训练耗时过长以及低信噪比情形下去噪效果不佳的问题,提出了一种改进算法。首先将原始含噪图像进行高低频分离,然后对图像的高频部分使用基于残差比阈值的批量正交匹配追踪算法(Batch-OMP)实现稀疏重构,最后将图像的高低频部分叠加完成最终的去噪。实验结果表明,相较于小波变换去噪、DCT稀疏表示去噪以及传统K-SVD稀疏表示去噪,改进的算法能够更好地保留图像的边缘轮廓信息,并且去噪时间明显缩短。     

一种改进K-SVD稀疏表示图像去噪算法

为解决传统K-奇异值分解(K-SVD)算法字典训练耗时过长以及低信噪比情形下去噪效果不佳的问题,提出了一种改进算法。首先将原始含噪图像进行高低频分离,然后对图像的高频部分使用基于残差比阈值的批量正交匹配追踪算法(Batch-OMP)实现稀疏重构,最后将图像的高低频部分叠加完成最终的去噪。实验结果表明,相较于小波变换去噪、DCT稀疏表示去噪以及传统K-SVD稀疏表示去噪,改进的算法能够更好地保留图像的边缘轮廓信息,并且去噪时间明显缩短。     

广义高斯分布及其在图像去噪中的应用

指出了图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述.研究了用广义高斯分布(GGD)对图像子带小波系数进行建模以及GGD模型的参数估计问题,在此基础上设计了一种基于贝叶斯估计的子带自适应阈值去噪算法,通过仿真实验对该算法和经典的小波阈值去噪方法进行了去噪性能的比较和讨论.     

基于BAS-2D-VMD的图像去噪算法

针对2D-VMD(2D-Variational Mode Decomposition)算法需要人为预设K值的问题,提出了一种基于BAS-2D-VMD(Beetle Antennae Search Algorithm-2D-Variational Mode Decomposition)的图像去噪算法.该方法首先用BAS算法搜寻2D-VMD参数K的最佳值,然后对图像进行2D-VMD分解,得到K个子模态,最后将对计算各个模态与原图像的相关系数进行模态筛选,并将选中的模态进行重构,得到去噪后的图像.仿真实验表明,该方法与中值滤波和维纳滤波相比取得了较高的峰值信噪比.将该算法应用到架空输电线图像处理领域,对无人机采集到的线路图像进行去噪,与传统的算法对比取得较好的去噪效果,解决了线路图像噪声难以去除的问题.     

基于改进马尔可夫随机场探地雷达有效信号提取方法

针对探地雷达图像背景含有大量噪声导致有效信号提取识别困难等问题,提出了一种基于改进马尔可夫随机场结合大津算法的探地雷达去噪的方法。该方法先使用大津算法,将探地雷达图像数据二值化,划分出前景和后景图像,后对图像使用改进马尔可夫随机场结合迭代条件模式算法(iterated conditional mode, ICM)进行降噪处理,得到只含有效信号的二值图。将二值图像与带噪图像结合比对,使用中值滤波法降噪,最后得到优化后的探地雷达图像。根据实验结果,该方法在探地雷达数据降噪和有效信号提取方面均具有较好的效果。同其他传统方法和原始马尔可夫随机场降噪方法相比,该方法在探地雷达各类评价方法中表现最优,具体表现为信号单道波波形对比中拟合度最高,峰值信噪比达52.528 1 dB,结构相似度为0.998 1。使用结合二值图像的滤波图像,可以使图像波形更清晰。因此,该方法在使用探地雷达进行探测、探伤工程项目中有一定实用价值。     

地下管线雷达探测图像处理及解释系统

针对非开挖施工的特点及需要,开发了地下管线雷达探测图像处理解释软件系统;通过对若干关键问题的研究,实现了不同类型雷达数据的共享数据处理、基于人工神经网络技术的探地雷达剖面的智能解释、解释成果的三维可视化等功能,并可根据解释获得地下管线分布数据,系统自动设计非开挖钻进轨迹;现场验证及试用结果表明,该软件系统对地下管线的判别具有较高的可信度,可为非开挖施工提供准确的资料及指导非开挖施工.     

基于小波包分析的三维宽场显微图像复原方法

提出了基于小波包分析的三维宽场显微图像复原新方法.分析了小波包分析在信号去噪中所具有灵活精确的局部解析能力;简述了具有较强超分辨复原能力的最大似然法(PML法).采用小波包分析进行去噪预处理,再用PML算法对三维图像进行复原.实验结果表明,三维宽场显微图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善,图像复原获得了较好的效果.     

基于仿射不变块相似度量的BM3D图像去噪算法

针对使用规则的正方形块去噪可能产生伪影, 或图像受到仿射形变时使用正方形块寻找到的相似块数量将会减少的问题, 提出一种基于仿射不变块相似度量的BM3D(block matching and 3D filtering)图像去噪算法. 首先, 在块匹配过程中, 使用椭圆块代替规则的正方形块进行块匹配分组, 形成三维椭圆块组; 其次, 使用仿射不变块相似度量计算两个椭圆块之间的距离判断其相似度, 该度量通过自动调整块大小与形状进行块比较, 能寻找到更多的相似块, 将其用于图像去噪. 实验结果表明, 该算法可有效提高去噪效果, 获得良好的视觉效果, 与原始BM3D算法相比, 具有较好的峰值信噪比.     

基于小波变换和K-SVD的探地雷达杂波抑制研究

针对探地雷达原始图像中存在着大量以地表直达波为主的杂波噪声干扰问题,为了有效提取目标信号,提出了一种基于小波变换和K-Means奇异值分解的自适应双边滤波方法。将原始雷达数据进行小波分解,并应用K-SVD算法变换稀疏编码和更新原子,用更新后的稀疏系数和字典重构小块,将小块进行小波逆变换重构图像,然后对重构图像进行自适应双边滤波得到处理后的图像,以实现小波变换、K-SVD算法和自适应双边滤波方法的优势互补。与其他方法进行对比的结果表明,所提出的方法具有良好的杂波抑制效果,在峰值信噪比和目标图像熵上性能更好。研究结果在实际雷达勘测任务中具有一定的应用价值。     

一种改进的深度卷积神经网络图像去噪算法

为了更好地去除图像中的噪声,提出了一种改进的深度卷积神经网络(Dncnn)图像去噪算法。针对现有的Dncnn网络参数量大,对Dncnn网络的第2～16层进行了改进,使网络参数量降低1/3后,仍能保持和Dncnn一样的训练效果。在此基础上,对网络底层的低级语义信息和高层的高级语义信息进行了特征融合,使得网络训练更平稳,并能达到更好的训练效果。实验结果表明无论与图像去噪领域公认最好的去噪算法BM3D相比,还是与深度学习领域先进的图像去噪算法Dncnn相比,改进的Dncnn都有更好的表现。     

基于相似性验证与子块排序的NSST域SAR图像去噪

为了改进传统的非局部变换域合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像去噪算法不考虑子块关系的缺点,结合相似性验证与子块排序提出一种新的非下采样剪切波（non-subsampled shearlet transform,NSST）域SAR图像去噪算法.构造NSST域SAR图像相似块之间距离的密度分布;利用子块之间的相似性,去除相似性较低的子块;结合子块排序和最优一维滤波对SAR图像进行去噪.实验结果表明,与其他经典去噪算法相比,等效视数平均提升6.92,边缘保持指数更接近1,无参考质量评价指数平均降低2.51,能更好地保持图像边缘和纹理信息,改善图像的视觉效果.      

基于预分类的非局部被动毫米波图像去噪算法

针对被动毫米波图像的分辨率低,不具备丰富的纹理信息的特点,提出了一种基于预分类的非局部被动毫米波图像去噪算法(PBNL).利用图像梯度信息的奇异值分解获取图像的局部区域特征,根据不同的特征集将图像进行分类,并对不同的类别采取不同的去噪算法.实验结果表明,相对于非局部均值(NL-Means)算法,该方法在计算(时间)复杂度上有了明显的降低,降噪结果的PSNR值优于BM3D、各向异性去噪算法,并且在视觉上获得了更好的辨识效果.      

郑州市极端暴雨灾后交通工程隐患应急检测分析

极端暴雨灾后，郑州市区道路、地铁隧道等交通工程易产生道路基底脱空、隧道变形渗水等病害。为了查明这些隐患，根据暴雨灾后隐患类别及各类检测方法的特点，通过组合车载三维探地雷达、拖曳式瞬变电磁、移动三维激光扫描等多种检测方法，对道路空洞、隧道病害进行了应急检测。结果表明：采用车载三维探地雷达与拖曳式瞬变电磁相结合，可有效避免单一方法的局限性，快速查明道路工程的脱空、渗漏等病害；采用移动三维激光扫描普查隧道结构信息，再利用探地雷达对重点病害进行详查，可快速查明隧道工程安全状况。