基于多小波变换的GPR图象去噪方法研究

探讨了多小波函数及其预处理方法对探地雷达(ground penetrating radar-GPR)图象去噪性能的影响，在Donoho D L和Johnstone IM提出的小波阈值去噪方法的基础上提出了一个改进的阈值函数，并对实际的GPR图象进行阈值化处理和对比分析，结果表明选取合适的预处理方法，采用DGHM和STT多小波对GPR图象去噪可获得比其他方法更好的效果。     

基于小波变换的LMSV模型变结构研究

提出了应用DWT(离散小波变换)系数累积平方和的LMSV(长记忆随机波动)模型单一变结构点的检测与基于最大重复离散小波变换(MODWT)系数的变结构点的定位方法，并提出了LMSV模型多个变结构点的检测与定位方法．该方法既能对变结构点进行检测和定位，又能同时确定各结构变化发生的尺度．用该方法对沪、深股市综合指数的收益序列进行了波动变结构分析，理论与实证结果表明该方法是有效且可行的．     

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。     

基于非线性多小波变换的信号去噪方法

介绍了一种基于非线性多小波变换的信号去噪方法。通常子波域去噪中使用的Donoho软阈值法是很有效的，但是，由于忽略了边缘检测，导致在重构信号时丢失了部分的边缘信息，着眼于上述不足，在非线性多小波变换的基础上，提出了一种边缘检测与软阈值去噪相结合的去噪算法，实验证明此算法对提高重构信号的信噪比是非常有效的。     

基于稀疏分解的雷达信号抗噪声干扰方法研究

针对雷达在强噪声干扰下难以提取回波信号特征的问题,提出利用稀疏分解方法和基追踪去噪(basis pursuit denoising, BPDN）算法实现抗噪声干扰。该方法构造一组线性调频时移信号作为过完备库,对线性调频雷达回波信号进行稀疏分解,滤除噪声干扰;根据稀疏系数与雷达目标距离之间的关系,提取目标的距离信息。实验结果表明了该方法在雷达信号抗干扰和目标距离信息提取方面的有效性。     

方位频域滤波的机场毫米波雷达干扰抑制方法

强散射目标距离旁瓣造成的干扰, 严重影响机场跑道异物(foreign object debris, FOD) 毫米波雷达对微弱目标的检测。针对该问题, 本文基于信号频谱分布特点, 即静止目标信号的方位谱具有窄带特性, 而旁瓣干扰信号的方位谱是宽带的, 提出在方位向进行信号频域滤波的干扰抑制方法。首先在距离向使用窗函数加权方法处理, 方位向通过傅里叶变换到频域, 利用提前标定和构建的窄带带通滤波器进行滤波, 最后再变换回时域。与其他方法相比, 该方法能够在有强散射环境下获得较好的干扰抑制效果, 提高微弱目标的信杂比。93 GHz FOD雷达实测数据处理结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于小波变换和行扫描的车牌定位方法

介绍了车牌从预处理到定位的整个过程,车牌预处理部分包括采用运用不等权方法对图像进行灰度化;运用高低帽变换来增强图像的对比度,有利于增强算法的鲁棒性;运用一种新的小波阈值方法来进行图像去噪,有利于去除干扰,突出车牌区域。在车牌定位部分根据车牌自身的特征采用行扫描来对车牌进行定位。实验表明此方法具有较高的准确性,有较高的实用价值。     

一种基于小波模极大值的信号去噪算法

研究了小波变换中噪声和信号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题,提出一种基于小波模阈值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法,并把该算法与传统小波阈值去噪算法进行了对比。仿真结果表明,该算法可以明显地去掉噪声和信号中次要的模极大值曲线,保留信号主要的模极大值曲线,在定位信号特征点上优于小波阈值去噪算法。     

基于小波变换的二维独立元在人脸识别中应用

针对二维主元分析（Two-Dimensional Principal Component Analysis，2DPCA）和独立元分析（Independent Component Analysis，ICA）的特点，给出了二维独立元分析（Two-Dimensional Independent Component Analysis，2DICA）的概念。在2DICA算法的基础上，提出了基于小波变换（Wavelet-Transform，W1r）的2DICA（Wavelet-Transform and Two-Dimensional Independent Component Analysis，WT-2DICA）人睑识别算法。首先，利用小波变换将原始图像的高频分量和低频分量进行不同程度的分离，并忽略高频分量，获得原始图像的基本特征；然后，利用2DICA算法术得投影特征；最后依据曩近郐法则完成人脸识别，基于ORL（Olivetti Research Laboratory）与Yale人脸数据库的实验结果表明，WT-2DICA算法正确识别率高于2DPCA算法与2DICA算法，是一种有效的人脸识别方法。     

基于keystone变换的宽带目标识别雷达杂波抑制

对宽带雷达,相邻回波间会出现越距离单元走动现象,传统杂波抑制方法不适用。keystone变换在校正越距离单元走动时,无法同时校正模糊次数不等的多个目标。基于上述思想,提出了一种结合keystone变换在频率域-多普勒域联合提取目标信号和抑制杂波的适合于宽带目标识别雷达的杂波抑制新方法。该方法较好地解决了当keystone变换过程中目标和杂波出现不同的模糊因子时,如何校正越距离单元走动的这一难题。计算机仿真结果表明,该方法在低信杂比情况下仍可保持较好的识别性能。     

基于离散双正交傅里叶变换的FMCW雷达测距方法

针对毫米波调频连续波（frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达调制斜率的非线性带来测距误差问题,提出采用闭环控制与双正交傅里叶变换算法相结合的方法实现高精度测距。该方法首先通过分段降频得到非线性调制FMCW的片段,再用离散双正交傅里叶变换求出各段调制斜率,并按时间顺序排列生成校正曲线,最后用闭环控制进行非线性实时校正。实验结果表明,该方法使信号的调制斜率线性度误差下降到0.27%,测距误差降低了87%。     

基于最优分解和方向加权的静止图像压缩算法

基于小波变换的JPEG2000是新一代静止图像压缩标准,具有很多优点。但是由于二维小波是一维小波的张量积,它只有有限的方向,因而不能较好地捕捉图像的方向信息。基于方向滤波的小波 contourlet变换(wavelet based contourlet transform, WBCT)可以弥补这个不足,它比小波变换能更稀疏地表示图像信息。把WBCT嵌入在JPEG2000框架中,并结合其性质,提出了基于最优分解和方向加权的静止图像压缩算法。实验结果表明,该算法在中低码率下可以更好地表现图像的轮廓和强纹理信息,在高码率下也能较好地编码图像的弱纹理信息。不管是参照客观质量评价方法,还是凭主观视觉感受,该算法的压缩性能均优于JPEG2000。     

Research on fiber optic gyro signal de-noising based on wavelet packet soft-threshold

Gyro's drift is not only the main drift error which influences gyro's precision but also the primary factor that affects gyro's reliability. Reducing zero drift and random drift is a key problem to the output of a gyro signal. A three-layer de-nosing threshold algorithm is proposed based on the wavelet decomposition to dispose the signal which is collected from a running fiber optic gyro (FOG). The coefficients are obtained from the three-layer wavelet packet decomposition. By setting the high frequency part which is greater than wavelet packet threshold as zero, then reconstructing the nodes which have been filtered out noise and interruption, the soft threshold function is constructed by the coefficients of the third nodes. Compared wavelet packet de-noise with forced de-noising method, the proposed method is more effective. Simulation results show that the random drift compensation is enhanced by 13.1%, and reduces zero drift by 0.052 6°/h.     

基于稀疏FrFT的窄带雷达目标架次识别方法

架次识别对于窄带雷达编队目标的探测与识别具有重要意义.本文基于最小熵准则提出了稀疏分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)最优变换阶次估计算法,首先将雷达回波数据的FrFT结果的熵值建模为变换阶次的函数,进而将变换阶次估计问题转化为稀疏优化问题,利用稀疏重构算法获得最优变换...     

小波图像编码技术的改进算法

针对多级树集合划分编码算法(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)存在集合分割复杂,占用内存空间大的不足,提出了一种改进的新算法。该算法简化了分割排序策略,加入了幅值精细编码,在一定程度上克服了SPIHT图像编码算法的不足。实验结果表明,改进算法提高了编码速度,减少了内存的消耗,提高了图像复原的质量,是一种有效的图像压缩方法。     

基于小波变换的图像边缘检测

提出了一种新的基于小波变换的多尺度多分辨率特性的边缘检测方法。分别利用不同尺度小波变换后的水平方向、垂直方向和对角线方向高频信息 ,根据李氏指数与小波变换关系 ,采用零交叉检测方法和极大值在不同尺度下传播的特性 ,检测出图像在 3个方向的极大值。对不同尺度不同方向高频子图像 ,首先采用平均值法确定阈值 ,去除震荡噪声 ,然后对不同方向高频子图像合成的图像 ,根据最大类间方差法 ,计算其阈值 ,求出极大值 ,最后从这 3个方向的极大值中确定出最大值。实验结果表明 ,检测出图像的边缘结果非常理想。     

New algorithm for infrared small target image enhancement based on wavelet transform and human visual properties

1 .INTRODUCTIONBecause of the li mitation of the existing infrareddevices’function,the effects of infrared sensor’si maging are far from perfection and have manydrawbacks such as big noise , low contrast , andpoor visual effects , which affect badly its use inthe real battlefield. The goal of i mage enhance-ment is to reduce noise , preserve edges and i m-prove the visual effects of i mages , so i mage en-hancement is an absolutely necessary part of signalprocessing in the infrared i mag…     

基于修正小波变换插值-TAN的雷达降水粒子分类

对于双偏振天气雷达在获取数据分辨率较低情况下的降水粒子分类问题, 提出一种双偏振体制天气雷达下基于修正小波变换插值-树扩展朴素贝叶斯(tree augmented naive Bayesian, TAN)的降水粒子分类方法。首先,需要在原雷达偏振参量数据分辨率比较低的情况下进行修正小波变换插值处理,以获得较高分辨率的雷达偏振参量数据。然后,基于互信息理论利用离散化的高分辨率偏振参量数据进行TAN网络结构和参数训练,得到可用于降水粒子分类的TAN网络。最后, 将高分辨率的雷达偏振参量数据带入到最终获得的TAN网络中以实现降水粒子分类。对实测数据的处理结果表明, 对于低分辨率雷达偏振参量数据, 所提方法可以取得较好的降水粒子分类结果。