适于遥感噪声图像恢复的柔性形态滤波器优化设计

遥感图像在其成像过程中产生了噪声，对被噪声污染的遥感图像进行滤波处理，从中恢复出有用图像正在成为遥感进一步研究和应用的基础，选用了一种重要的非线性滤波方法——柔性形态滤波器，并用模拟退火算法进行柔性形态滤波器的优化设计，计算机仿真结果表明，优化后的柔性形态滤波器在遥感噪声图像恢复方面取得了较好的效果。     

基于中值滤波和分数阶滤波的图像去噪与增强算法

为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.     

多尺度多元素形态滤波自适应降噪研究

针对基本的数学形态滤波器存在的问题,提出了一种多尺度多元素形态滤波自适应降噪方法,首先利用不同尺度不同元素的基本形态滤波器对信号进行处理,得出各个误差.根据计算误差,设定权重系数级联基本的形态滤波器,对信号进行自适应降噪.针对正弦信号中复杂噪声干扰的特点,在信号中加入各种噪声,利用提出的方法对信号进行处理,并与多尺度滤...     

形态滤波器在交通视频检测中的应用

介绍交通视频检测的基本过程，分析了交通视频图像的特征，研究了三种形态滤波器——中值滤波器、普通形态滤波器、顺序滤波器对交通视频图像的处理能力．顺序滤波器的使用依赖于二值图像中噪声与目标的分布参数P．提出了选择交通视频图像分布参数P和滤波窗大小的基本方法．实验证明，选用合适参数P的顺序滤波器能够大大减少计算量，快速地处理交通视频的二值图像，基本满足在各种气象条件下的实时采集交通数据的要求。     

医学超声病灶图像自适应滤波器设计

该文针对医学超声图像噪声的特点提出了非线性滤波器.首先介绍了自适应中值滤波器的工作原理,然后用其与经典中值滤波器对含有不同噪声密度的肝癌超声图像进行去噪处理.实验结果对比表明：自适应中值滤波能够有效改善图像质量,在降低图像噪声的同时能较好的保持图像细节信息和视觉效果.     

彩色图象噪声的形态滤波方法

形态处理是二值和灰度图象处理中噪声抑制、特征抽取、形状描述等的有效方法，本文提出了一种彩色形态变换，将数学形态学理论拓展到彩色空间，构建了彩色噪声形态滤波器，分析了其性质，实验结果表明它能有效地消除图像中的彩色噪声、保留图像边缘。     

基于小波变换的低光照对比度或强噪声背景下图像增强与目标提取方法

提出了一种基于小波变换的低光照对比度或强噪声背景下图像增强与目标提取方法.低光照对比度情况下成像获得的图像进行处理分析、目标定位识别与跟踪都有一定困难,必须对其进行增强处理.根据图像的纹理统计特性,设计了专用于保护纹理特征的巴特沃思滤波器,对低光照对比度图像或强噪声背景下图像进行增强,可有效地克服低光照对比度图像或强噪声背景条件下进行处理分析、目标定位识别与跟踪造成的影响.实验结果表明:应用小波变换的多尺度分析方法和专门设计的巴特沃思滤波器,可较好地消除低光照对比度或强噪声背景下图像的干扰.     

基于频域高斯函数的多光谱全数字对焦算法

针对多光谱图像的性质,构建了一种多光谱图像的细节增强滤波器.通过主客观的评价表明,该滤波器作用于多光谱图像之后,在保证图像灰度分布基本不变的前提下,可以增强离焦图像的细节、降低高频噪声.     

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.     

基于自适应高斯混合模型的图像稳定方法

提出了一种基于自适应高斯混合模型(Gaussian mixture model)的运动滤波器的图像稳定方法.首先采用多分辨力金字塔技术,通过特征跟踪进行运动估计;然后分析前n帧图像的统计特征,求取GMM参数;最后利用GMM运动滤波器对运动参数进行滤波,输出稳定的图像序列.实验结果表明,该方法对于图像的不规则运动的参数补偿是有效的,并且可以实现实时处理.     

自适应形态学滤波器研究

形态学滤波器是从数学形态学发展起来的一种新型非线性滤波器,由于其具有并行性与可快速实现的特点,在信号处理和图像分析领域中得到一定的应用,但形态学操作在抑制图像噪声的同时会模糊图像导致较多的细节损失,本文在现有的形态学滤波器基础上提出一种自适应的形态学滤波算法,此算法可以根据被处理图像局部特征的变化自适应选择最佳结构元进行形态学运算,通过实验和测试结果比较,其在噪声去除能力特别是局部细节保持方面都优于现有的形态学滤波器。     

基于组合形态滤波与自适应广义形态滤波的ECG去噪算法

针对ECG信号中存在的基线漂移和高频干扰,提出了一种传统线性组合形态滤波与自适应广义形态滤波相结合的新的去噪算法。该算法首先采用传统线性组合形态滤波器滤除基线漂移,然后将无基漂的信号送入采用不同结构元素级联而成的自适应广义形态滤波器滤除高频干扰,最后得到无噪声的ECG信号。结果验证了本文算法的有效性。     

心电信号基线漂移去除方法研究

心电信号(ECG)是临床诊断各种疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性.根据基线信号的特点和固有模态函数(IMF)的性质,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合形态滤波的自适应滤波方法.该方法先对信号进行经验模态分解,然后对所选择的IMF分量进行形态滤波处理,将滤波后的结果作为自适应滤波器的参考输入信号,最后得到的输出误差信号即为去除基线漂移后的心电信号.通过与普通的EMD方法、基于EMD的自适应滤波方法对比,并采用MIT-BIH数据库中的心电数据进行了检验,实验结果表明该方法对于去除心电基线有较好的效果.     

自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性.     

M带非采样二维金字塔变换设计与应用

提出了在频域设计M带非采样二维金字塔变换的方法.首先描述了完全重构的2带非采样二维金字塔变换.采用级联2带滤波器组的方法设计出完全重构的M带非采样二维金字塔变换.每个级联的滤波器可通过设置通带和阻带的截止频率来计算.所设计的变换取代Contourlet变换中的拉普拉斯金字塔变换,在获得一定冗余度的同时可对频域进行更精细的分解.实验证实了提出的变换去噪方法可获得较好的效果.     

HPA的非线性对DAB信号的影响

为更好地抑制带外噪声 ,减小信道间的干扰 ,在对Eureka 147DAB(数字音频广播 )信号调制过程进行介绍后 ,从频谱扩展的角度分析了 HPA (高功率放大器 )对 DAB信号的影响。分析过程中 ,HPA采用典型的 TWTA(行波管放大器 )模型 ,其非线性程度用输出功率回退 B描述。分析结果表明 ,随着 B线性增加 ,带外噪声幅度线性减小。在不加滤波器的情况下 ,离中心频率较近的带外噪声欲满足DAB发射信号频谱标准 ,B至少要在 9d B以上。分析结果为 DAB发射系统的设计提供了必要的参考依据     

基于图像特征信息的数字半色调方法

绝大部分数字半色调方法是通过图像的局部再现实现图像的整体再现,该技术存在细节信息少,特征不明显等不足.为此,提出基于图像特征信息的数字半色调方法.首先,选取合适的图像特征函数,构造绘图图元金字塔滤波器（其像素灰度值大于等于255）和权值金字塔滤波器;其次,利用绘图图元滤波器计算绘图图元的数量;最后,利用权值滤波器从上到下逐层排列绘图图元,直到该滤波器的最低层,即可得到再现图像.实验结果表明,根据用户的不同需求设置参数,能够再现图像不同程度的特征信息;再现图像不仅规律性纹理很少,而且能够充分再现图像的细节信息.     

带相关噪声广义系统降阶滤波器设计

基于广义系统典范型分解，应用射影理论，对带相关噪声的广义离散随机线性系统，通过将带相关噪声系统转化为带独立噪声系统给出一种新的递推降阶滤波器。它能减小计算负担，便于实时应用。与以往文献报道带独立噪声广义系统降阶滤波器相比，所提出的降阶滤波器多了一个当前时刻的增益项。仿真例子说明了其有效性。     

改进的小波变换阈值去噪方法

针对Donoho的阈值去噪方法有时去噪效果不能令人满意的问题,提出了一种二次小波变换阈值去噪的方法--对小波变换各个尺度上的小波系数都进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数,再由重构的小波系数重构原信号,此时原信号中已去除大部分随机噪声,此后再对重构后的原信号进行小波域阈值去噪.仿真结果表明:该方法具有良好的去噪效果,而且对信号的主要细节保留较好.     

在线快速抑噪的自适应强跟踪滤波算法

针对强跟踪滤波算法对系统时变噪声缺乏自适应能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出一种可以在线估计噪声协方差阵的快速抑噪自适应强跟踪滤波算法,该算法可以抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了强跟踪滤波算法和快速抑噪自适应强跟踪滤波算法在噪声变化环境下的性能,结果表明：快速抑噪...