基于局部混合滤波的SAR图像去噪

相干斑噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统所固有的缺点,严重影响SAR图像的可用性,给后续的图像分割、特征提取和目标识别等工作带来严峻的挑战。结合非下采样方向滤波器和双树复小波变换各自的特点,提出一种新的基于非下采样方向滤波-双树复小波变换的局部混合滤波SAR图像去噪算法,具有多方向和多尺度性,保持了图像的平移不变性,改善了图像的视觉效果。与其他算法不同,本文算法采用非下采样方向滤波器级联双树复小波的方法,不仅对每次产生的高频分量进行去噪,还对变换所产生的低频分量进行滤波去噪。实验结果表明：与使用同级双树复小波-轮廓波变换加软阈值去噪相比,本文算法的峰值信噪比提高2 dB;与使用轮廓波加循环平移（cycle spinning, CS）软阈值算法去噪相比,本文算法去噪后的图像不仅峰值信噪比有所提高,而且去噪后的图像更为平滑,抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显改善。     

基于小波和脊波的图像联合去噪方法

为了在图像去噪时更好地保持细节特征,提出了联合小波和脊波的阈值去噪方法。在含噪图像小波分解后,对每一尺度下三个高频子带的细节分量进行单层逆变换,得到该尺度下的细节图像。对细节图像进行脊波阈值去噪处理,然后再进行单层小波分解。用所得的高频子带分别代替先前小波分解所得的高频子带。最后对处理后的图像小波系数进行小波逆变换,得到去噪图像。实验表明,在处理具有直线特征的图像时,该方法要优于单纯的小波或脊波阈值方法。     

二元收缩方程与复数小波用于SAR影像去噪

二元收缩方程定义了由相邻尺度小波系数的联合概率密度函数,其与噪声模型联立后利用最大后验概率估计可进行图像去噪。在SAR图像斑点噪声服从瑞利分布的假设下,结合双树复数小波变换推导了基于二元收缩方程的SAR图像的简化去噪模型,然后利用局部方差估计和维纳滤波器获得噪声方差与带噪小波系数方差的估计值,并计算出合适阈值对SAR图像进行去噪。实验结果显示,去噪图像的峰值信噪比以及有效视数都较其它算法有大幅提高,且很好地保持了图像的边缘特征。     

基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪

提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。     

基于方向小波的差值滤波图像去噪算法

针对利用方向小波的多方向框架分割图像时形成的像素序列长度的不同,提出一种新的基于方向小波的差值滤波图像去噪算法.该算法根据白噪声分布规则,将像素序列分成两组,分别采用不同的阈值萎缩方法,并将所产生的方向子图像进一步的作差值滤波处理,最后对所有子图像进行线性平均.对含不同程度高斯白噪声的图像去噪仿真实验表明,与其他小波阈值去噪方法相比,该算法能更有效的去除噪声和保持图像纹理细节,信噪比提高1～3dB.     

定阈值Wiener滤波在子波域图像去噪中的应用

针对图像处理中的去噪问题,分析了Wiener滤波中的统计误差,提出了定阈值Wiener滤波算法,通过定阈值对图像作预处理,提高了滤波器去噪性能。分别用标准Wiener滤波法、逆滤波法及定阈值Wiener滤波法对退化图像进行处理的结果表明,在进行图像恢复时,标准Wiener滤波效果比逆滤波好,定阈值Wiener滤波则优于标准Wiener滤波和逆滤波。与标准Wiener滤波相比,逆滤波降低了峰值信噪比,而定阈值Wiener滤波则提高了峰值信噪比。信噪比增大,表明定阈值Wiener滤波法对噪声的抑制能力增强。     

基于模糊递归和最优硬阈值的局部投影降噪算法

针对原始局部投影降噪算法的局部邻域选取问题和子空间划分问题，提出了一种基于模糊递归图和最优硬阈值准则的局部投影降噪算法。首先，利用模糊递归图确定局部邻域范围；然后，再对邻域矩阵进行奇异值分解，并利用最优硬阈值准则对局部邻域的信号子空间和噪声子空间进行划分；最后，进行投影去噪。Lorenz信号的仿真结果表明，所提方法能够提高信噪比并降低均方误差，恢复原始吸引子的形态结构。对实测含噪心电图信号进行处理后，信噪比显著提高，验证了本方法的有效性。     

基于自适应窗的小波域图像去噪算法

提出了一种利用自适应窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法。综合考虑小波分解后各个子带中能量分布的方向特性和图像本身的边缘和纹理特性,该算法首先估计每个子带中信号的能量分布进而在每个子带中确定自适应窗,然后利用自适应窗估计出的能量分布对含噪图像进行双重维纳滤波来去除噪声。实验结果表明该算法对含噪图像去噪的效果优于已有的采用二维可分实小波进行图像去噪的算法。     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。     

小波变换在有噪图像边缘检测中的应用

描述了有噪图像边缘检测的方法，它基于小波变换的多尺度分析。通过合理选择小波基，可以得到图像的多分辨表示。证实了小波多尺度变换在有效去噪的同时可以保持图像的特征。通过信号，噪声奇异性的分析，对有噪图像小波变换局部极大值的检测可提取出所需的图像边缘特征。实验结果证实了该方法的可行性     

针对图像脉冲噪声的参数自调整滤波算法

提出了一种针对脉冲噪声的参数自调整图像滤波算法,该算法将基于相关性双阈值噪声检测的非线性滤波算法和基于最小相邻图像均方差的参数自调整算法有机地结合在一起,不需要了解原图像和噪声污染的信息,可以直接通过参数自调整算法对非线性滤波算法中的参数自动地进行优化选择。基于Matlab的仿真试验表明,该算法对脉冲噪声有非常好的抑制能力,并且能够很好地保护图像的细节信息,对各类不同密度的脉冲噪声图像进行滤波均能得到令人满意的结果。     

基于跟驰理论的道路交通噪声预测模型研究

交通噪声预测在城市交通规划和建筑设计工作中具有重要意义。本文根据我国道路交通噪声的实际观测方法,通过引入微观交通流理论,建立了一种可用于多车道混合车流等效声级和统计声级预测的动态随机模型。其核心算法是基于车辆非线性跟驰模型,依靠计算机随机模拟技术,实现对单车行驶行为的构造和仿真。算例分析和实验观测表明本文建立的模型具有较高的交通噪声预测精度和稳定性。     

闪烁噪声机动目标跟踪的模型集交互跟踪算法

给出了一种量测噪声为闪烁噪声情况下的模型集交互机动目标跟踪算法。在雷达目标跟踪系统中由于目标位置的随机摆动,使得对其位置的量测伴随着闪烁噪声的出现,这种闪烁噪声会对目标跟踪的性能产生很大的影响。本文通过对闪烁噪声的QQplots-分析,利用高斯分布和拉普拉斯分布的合成对其进行建模,在机动目标跟踪中采用两个模型集来处理闪烁噪声的情况,并详细推导了模型集交互时机动目标跟踪算法。最后,通过Monte Carlo的仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于FIR数字滤波器的宽带噪声数值模拟

各种水声信号处理方法的性能分析和检验,都要求用数值模拟方法产生环境噪声场。分析了海洋环境噪声的空间相关性,基于噪声源的远场非相关假设,提出了一种任意空间分布宽带噪声场的数值模拟方法,该方法的关键是采用FIR数字滤波器实现高精度连续时延。对空间均匀各向同性噪声场的数值模拟结果显示,其空间相关特性及空间角度谱与理论分析基本一致,表明该方法是有效的。     

二阶自适应IIR陷波器复数算法的收敛性分析

针对背景噪声中复正弦信号的检测和估计问题,分析了自适应格型IIR陷波器的两种复数算法即梯度算法和简化的梯度算法的收敛性能,证明了输入白噪声方差的大小不影响收敛速度。并分析了由一阶自回归模型产生的有色噪声对算法的收敛性能的影响,为有色噪声中复正弦信号检测的自适应过程的参数的选取提供了理论依据。     

局部投影降噪算法邻域半径参数的选择研究

基于动力系统模型的局部投影非线性降噪算法，对混沌信号和一大类非平稳信号具有明显的降噪效果。利用局部投影算法对信号进行降噪处理，邻域半径的选择对降噪结果有很大的影响。我们研究了基于递归分析的邻域半径参数的估计和基于噪声强度的邻域半径参数估计。通过对Logistic映射和Lorenz模型叠加不同大小的高斯白噪声，对两种邻域半径估计方法进行分析比较，得到了基于噪声强度的邻域半径参数估计方法具有更好的降噪效果，为局部投影降噪算法的应用奠定了基础。     

利用改进的中值滤波消除QuickBird影像中的脉冲噪声

QuickBird高空间分辨率遥感影像已在各个领域得到了广泛的应用,然而其在获取和传输的过程中通常会受到噪声,特别是脉冲噪声的污染,从而影响了其后续应用。为此,提出了一种基于改进中值滤波的遥感影像中脉冲噪声的检测和滤除算法。首先利用一维拉普拉斯卷积核和扩张函数检测图像中的噪声像素;然后利用向量中值滤波（Vector Median Filter,VMF）对检测到的噪声像素进行恢复。实验结果表明,相对于其它几种噪声滤除算法,所提出的算法取得了较好的噪声滤除效果。     

拖曳声纳的本舰噪声仿真

利用线性预测技术，以AR模型拟合指定功率谱的方法，分别对船舶噪声源中的平稳连续谱部分和时变调制谱部分进行了建模与仿真。采用多个点声源来模拟船体噪声源，按照各个声源的空间位置，并计及海底、海面对声场的一次反射作用，最后得到本舰在拖曳声纳基阵位置上的辐射噪声。     

ENTROPY,INFORMATION,NOISE—STUDIES ON SYSTEM EVOLUTION

Universe, ecosystem, social system, etc. are evolving systems. The evolving processes of thesesystems have gradual small changes and rapid drastic changes with uncertainties under the constraintsof environment. Systems, as a whole, are evolving toward complexity, diversity and variety withfluctuations and jumps. New order emerges from "mutations". The evolution is bothchance-dependent and path-dependent. In this paper three basics: entropy, information and noise areemphasized with regard to system evolution which is a field that can give people wisdom to solvesystem problems with domain knowledge.     

相位舍位对直接数字频率合成杂散特性的影响

现代通信系统对频率合成源的技术指标提出了越来越高的要求 ,如相位噪声和杂散抑制等。由于相位舍位会导致直接数字频率合成器 (DDS)的输出产生杂散 ,使其频谱特性恶化。用傅里叶变换方法对在相位舍位情况下的DDS输出频谱的杂散特性进行了理论分析 ,分析结果与实验结果相吻合。