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。     

基于改进的RBF模糊神经网络滤波的噪声消除

改进RBF模糊神经网络前件和后件的结构和学习算法，克服了RBF模糊神经网络模糊规则冗余的缺点。利用该系统对舍噪声的非线性信号逼近，达到消除噪声的目的。同时，应用该系统对地震信号进行滤波处理仿真，结果表明改进后的RBF模糊神经网络具有学习算法简单，计算量小，实时性好，而且能有效地抑制噪声。     

一种改进的自适应局部噪声消除滤波算法

指出了美国冈萨雷斯教授(Rafael C.Gonzalez)提出的一个基于自适应局部噪声消除滤波器算法存在的不足,并提出了一种改进的自适应局部噪声消除滤波新算法.通过比较可以发现改进的算法要比原算法的均方误差emse降低了一个数量级,而且各种信噪比SNR、SNRm、PSNR都将比原算法提高了1/4.计算机仿真实验证明了改进的自适应局部噪声消除滤波算法是有效的.     

区域自适应中值滤波器

传统的基于噪声检测的中值滤波算法，对于检测出的噪声点往往采用相同的滤波处理方法，而忽视了噪声点自身特性的差异，限制了其滤波性能的进一步提高。针对这一问题，提出了一种区域自适应中值滤波器，算法在噪声检测的基础上，应用改进的区域判别方法实现对噪声点所属区域的判别，进而根据其所属区域的不同有针对性的选取滤波处理方法．仿真研究表明，该滤波器算法在有效抑制噪声的同时，获得了更强的边缘细节保护能力，较之传统方法具有更为出色的滤波性能。     

基于DSPWVD-TFPF的通信信号噪声消除算法研究

针对通信系统低信噪比情况下,通信质量下降,传统的时频峰值滤波算法(time frequency peak filter,TFPF)在低信噪比下会出现时频聚集性下降的情况,利用联合定向平滑Wigner-Ville分布实现瞬时频率估计.这种新的分布基于定向平滑Wigner-Ville分布(directionally smoothed pseudo-Wigner-Ville distributions,DSPWVD)和一系列不同方向上的DSPWVD逐点自适应权重.仿真实验说明,在低信噪比情况下,DSPWVD-TFPF算法相比传统的TFPF,能够更好的提高时频聚集性,降低误码率(Bit Error Ratio,BER).     

闪烁噪声下的改进粒子滤波跟踪算法

在实际雷达目标跟踪系统中,雷达量测常受到闪烁噪声干扰,传统的滤波算法在闪烁噪声下,滤波性能急剧下降甚至发散。提出了一种改进的粒子滤波(particle filter, PF)算法,按照高斯牛顿迭代方法对迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter, IEKF)中的测量更新进行修正,利用修正的IEKF来产生PF的重要性密度函数。进一步,采用马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)方法来消除重采样引起的粒子贫化问题。在给出的闪烁噪声统计模型基础上,将所提算法与PF及MCMCPF算法进行了仿真比较,结果表明该算法具有更好的跟踪性能。     

一种混合噪声的模糊滤波算法

为了解决混合噪声图像增强中抑制噪声和保持边缘细节的矛盾,提出一种基于多级中值滤波和模糊加权均值滤波的图像模糊去噪方法.根据不同的区域,不同噪声,通过模糊推理,模糊合成多级中值滤波和模糊加权均值滤波的结果,在滤除混合噪声的同时,保留图像的边缘细节.根据实验结果,从客观和主观两方面比较了本算法和几种方法的效果,表明本方法有较好的抑制噪声,保持图像细节对比度的能力.     

脉冲噪声非线性变换设计的研究综述

由于脉冲噪声下的最优检测要求非线性运算,信号检测常采用零记忆非线性变换接匹配滤波的检测结构.本文系统地综述了脉冲噪声下的非线性变换设计,梳理了国内外研究在噪声模型、非线性函数和设计方法3个方面的工作,并总结研究路线和规律.首先,脉冲噪声模型常采用对称α稳定分布、Class A分布、高斯混合分布及其他混合分布.其次,以拖...     

在噪声抵消应用中自适应滤波算法性能的仿真比较

介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法,并对最小均方(LMS,LeastMeanSquares)、归一化LMS(NLMS,NormalizedLeastMeanSquares)和递推最小二乘(RLS,RecursiveLeastSquares)三种基本自适应算法进行了对比研究。计算机模拟仿真结果表明,这几种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测特性。相比之下,RLS算法具有良好的收敛性能,除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外,而且具有更高的起始收敛速率;更小的权噪声,更大的抑噪能力。     

图像混合噪声的模糊加权均值滤波算法仿真

针对图像混合噪声提出了一种新型的模糊加权均值滤波算法。该算法以象素的灰度差为基础,通过构建T-S模糊模型来自适应地计算反映各象素噪声污染程度的加权系数,然后通过加权平均算法得出最终结果,因此,该算法能够有效地抑制噪声象素对其邻域象素的影响,极大地改善了滤波效果。基于Matlab的多组仿真实验结果表明,该算法具有很好的普遍性和自适应性,能够比较有效地保护细节信息,对混合噪声有很好的抑制能力。     

径向基函数神经网络的遥感图象分类

针对遥感图象分类的特点,提出了一种径向基函数神经网络的遥感图象分类器。实验结果表明,这种径向基函数神经网络分类器经过训练后,可应用于遥感图象的分类。通过与BP经网络分类器相比较,径向基函数神经网络分类器在学习速度和分类精度等方面具有一定的优势。     

基于内容的检索技术在遥感图像中的应用

随着遥感图像数量的急剧增加,基于内容的遥感图像检索系统逐渐成为了一个研究热点。系统地介绍了该领域各个方面研究的现状;给出了遥感图像内容检索系统的基本结构和查询策略;对该领域可深入研究方向进行了展望。     

脉冲噪声衰落信道中正交空时分组码的误码率

从信噪比(SNR)观点对脉冲噪声环境下衰落信道中正交空时分组码(OSTBC)的理论误符号率(SER)进行了分析。基于STBC引入的标量等效矩阵,给出了STBC解码后每符号瞬时SNR的概率密度函数。假设信道为准静态平坦衰落,并将信道干扰噪声建模为ε-高斯混合分布。推导了Rayleigh、Rician及Nakagami-m三种衰落信道下采用MPSK和MQAM调制方式的OSTBCSER闭式表达式。该闭式解可以用于评估脉冲噪声环境中OSTBC的性能。此外,进行了蒙特卡洛仿真验证了分析的正确性。     

基于邻域加权模糊C均值的遥感影像分割

遥感影像分割是遥感影像识别和理解的前提和基础,遥感影像分割的结果直接决定着后续像分析和理解的质量。针对经典模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法分割图像时存在的不足,即该算法只考虑图像中像素自身的灰度值信息而没有考虑其邻域内的像素空间信息从而对噪声比较敏感,提出了一种邻域加权FCM(Neighboring Weighted FCM,NW-FCM)的遥感影像分割算法,该算法中邻域窗口内各系数(权)的值是根据图像自身的特性而自适应确定的。通过分割合成图像和实际的高分辨率遥感影像的实验结果表明,相对于其他几种方法,所提的方法取得了更好的分割效果。     

Cloud removal of remote sensing image based on multi-output support vector regression

Removal of cloud cover on the satellite remote sensing image can effectively improve the availability of remote sensing images. For thin cloud cover, support vector value contourlet transform is used to achieve multi-scale decomposition of the area of thin cloud cover on remote sensing images. Through enhancing coefficients of high frequency and suppressing coefficients of low frequency, the thin cloud is removed. For thick cloud cover, if the areas of thick cloud cover on multi-source or multi-temporal remote sensing images do not overlap, the multi-output support vector regression learning method is used to remove this kind of thick clouds. If the thick cloud cover areas overlap, by using the multi-output learning of the surrounding areas to predict the surface features of the overlapped thick cloud cover areas, this kind of thick cloud is removed. Experimental results show that the proposed cloud removal method can effectively solve the problems of the cloud overlapping and radiation difference among multi-source images. The cloud removal image is clear and smooth.     

基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.