基于自适应形态学滤波器的布匹瑕疵检测算法

针对布匹瑕疵检测算法中运算量大、自适应差的问题,利用布匹纹理周期性变化特性,自适应地构建结构元素,实现形态学运算;采用基于像素面积的阈值选择
定位瑕疵位置。在不改变检测准确率的同时减少了运算时间。实验结果表明,该算法所确定的瑕疵位置与主观视觉吻合,相比经典算法,误检率、错误率均降低了4%。     

用于图像处理的自适应多级中值滤波器

研究了一种新的自适应多级中值滤波器（ＡＭＬＭ）在图像处理应用中的一些特性．研究表明：ＡＭＬＭ的细节保护能力介于单向多级中值滤波器（ＭＬＭ－）和双向多级中值滤波器（ＭＬＭ＋）之间,但滤噪能力总是优于ＭＬＭ－,而且大部分情况下优于ＭＬＭ＋．应用于实际噪声图像的滤波结果显示,ＡＭＬＭ优于ＭＬＭ＋及ＭＬＭ－．     

基于自适应形态学的LPI信号检测预处理算法研究

针对传统算法在面对复杂环境中LPI信号检测时不能对噪声进行有效的滤波,提出了一种基于自适应形态学的LPI信号检测预处理方法。首先建立单一尺度形态学滤波模型,其次在单一尺度形态学频谱数据做分段插值处理时,在每段采用加入比例系数的改进形态学腐蚀和膨胀机理,再将插值后的序列与原信号相减来对其进行修正,最后通过算法仿真,验证了改进的算法在弱化结构元素尺度选择矛盾对不同带宽处的噪声基底估计的影响的同时,还能大大降低整个算法运算量的效果,取得了良好的滤波效果。     

基于AccelDSP的自适应滤波器设计

给出了一种自适应滤波器的设计和FPGA的实现方法.简要分析了最小均方误差(LMS)、归一化最小均方误差(NLMS)和延迟最小均方误差(DLMS)自适应滤波器的工作原理,指出了3种滤波器的区别和联系.详细介绍使用Xil-inx公司的AccelDSP高层次设计工具设计自适应滤波器的流程与方法,说明了可综合Matlab语言的结构特点,提高硬件使用效率的途径等设计细节,得到了设计代码和仿真结果.设计经过硬件时序仿真验证,可以在FPGA中直接实现.仿真结果说明,NLMS滤波器对于音频信号有很好的收敛特性,DLMS滤波器可以达到很高的工作频率设计.设计方法对于其它数字信号处理系统的设计和实现具有参考价值.设计过程表明AccelDSP工具可以显著地提升数字信号处理系统的设计效率.     

数学形态学滤波器的工程设计与实验研究

数学形态学是非线性数字信号处理学科的热门课题，将其分支——平结构元滤波用于工程设计时，结构元长度的选取是关键．为此，从检波理论出发，讨论形态学滤波器消除基线漂移的机理，分析其时域和频域特点，得到信号的衰减幅度由信号数字频率与结构元长度的比值唯一决定的性质，并归纳出一套平结构元长度选取标准。将其用于心电预处理，借助Matlab软件进行算法模拟并移植到DSP硬件平台，实验表明，该方法能有效并实时滤除基漂，符合后期处理需要。     

基于自适应形态学Top-Hat滤波器的红外弱小目标检测方法

针对红外序列图像中运动弱小目标的检测问题,提出了一种基于自适应形态学Top-Hat算子和改进的自适应门限的弱小目标检测方法,其中形态学滤波嚣的结构元素采用两层前馈神经网络通过大量样本训练优化．将Top-Hat运算作为一个整体当作一层,输出层节点定义为作Top-Hat运算后图像矩阵的最大值,并针对所检测的大多数弱小点目标采用自适应门限进行分割,同时对SNR〉4左右的点目标用固定门限进行分割．实验结果表明,该方法对SNR较低的复杂图像具有良好的滤波效果．     

一种优化型自适应滤波器结构

各种自适应算法的性能除了与其自身的特性有关外,还与外部信号环境密切相关。本文针对LMS算法易受外部噪声的影响,产生权失调,从而影响到算法的性能,提出了一种优化型自适应滤波器的结构(OPAF),该结构提高了算法的抗噪声性能。并以此结构实现了噪声抵消(ANC)与回波抵消(EC),实验结果表明,其抗噪声性能指标优于传统结构的自适应滤波器。     

基于M估计的自适应滤波器

Ｍ估计器是一种广泛应用于信号滤波的稳健性估计器。在Ｈｕｂｂｅｒ引入的Ｅｕｌｅｒ距离函数中,参数ｋ的确定十分重要,直接影响滤波性能。通过对信号局部统计特性的分析,提出了一种自适应选择参数ｋ的变参数Ｍ滤波器,为Ｍ估计提供了一般参数选择方法。文中的理论分析和测试结果表明,该算法对复杂噪声有较好的滤波效果。     

结合Wiener滤波和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种将Wiener滤波和数学形态学相结合的图像边缘检测方法.首先用自适应Wiener滤波对含噪图像去噪,然后构造6种具有代表性的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,自适应确定权重,将多结构元的边缘检测信息加权求和,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘.实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法.     

数学形态学在图象滤波中的应用

重点讨论了利用数学形态学进行图象滤波时，在不同场合下应如何正确选择结构元素和处理算法，并给出了相应的滤波结果。     

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。     

基于System Generator的自适应滤波器仿真与实现

自适应滤波器是一种能够自动调整本身参数的滤波器,在设计时不需要预先知道关于输入信号和噪声的统计特性。通过改变系统的单位冲击响应,达到最优滤波效果。本文采用Matlab和System Generator对LMS算法的自适应滤波器进行设计和仿真,结果表明其可以对信号噪声的自适应滤除。     

基于扫频滤波器线性调频信号的滤波算法

研究了白噪声环境下线性调频信号的自适应滤波问题.提出一种线性调频信号(LFM)自适应滤波算法.该算法利用分数阶傅里叶变换将LFM信号转化为正弦信号,在分数阶傅里叶域进行自适应滤波,利用分数阶傅里叶反变换得到滤波后的时域信号.分数阶的滤波器可以使用扫频滤波器替代.性能分析表明,该算法的滤波效果取决于自适应滤波器的效果,在使用最下均方(LMS)算法时,步长的选取决定了滤波器的性能,在实际应用中必须按需选取.仿真表明该算法效果明显,计算方便.     

基于多尺度局部边缘保持滤波的X射线图像色调映射算法

为了使工业和医疗检测系统获取的高动态范围X射线图像显示于普通显示器并保留丰富的细节信息,提出了一种基于多尺度局部边缘保持(local edge-preserving,LEP)滤波的色调映射算法。原始图像通过LEP滤波器得到代表近似信息的基础层图像,并与基础层图像对应位置灰度值作差,得到代表细微边缘的细节层图像。对该基础层图像进行两次类似的分解后,原始图像被分解成一个基础层和三个细节层图像。各细节层图像的细节信息增强后与基础层图像融合,并通过直方图均衡化提高图像的对比度,得到保留了原始图像中丰富细节的低动态范围图像。实验结果表明,所提算法在结构保真度、自然度、图像质量评分的表现上都得到了较大改进,有效地优化了图像质量,提高了X射线检测系统的检测效率。     

一种改进的B超图像自适应加权中值滤波

将Speckle噪声的统计特性及超声图像的对数压缩变换应用于加权中值滤波，对权系数的选择进行了改进．使得能够保留更多的细节内容，而对Speckle噪声的去除能力并没有降低．实验证明所提出的方法具有良好的效果．     

基于Sage-Husa自适应滤波组合导航系统的仿真研究

本文提出了基于Sage-Husa自适应滤波技术的GALILEO/BEIDOU/SINS位置全组合导航系统,并对提出的全组合系统进行了MATLAB/Simulink仿真。仿真结果表明该系统结构简单,状态估计精度高,系统仿真鲁棒性好,能满足中低速飞行器的导航定位要求,便于工程实现。为研究适合我国国情的组合导航系统提供了思路。     

一种改进的自适应图像中值滤波方法

针对标准中值滤波方法存在的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波方法。该方法用求得的均值自适应代替原噪声图像的灰度值。实验结果表明,与标准中值滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时,保留了图像细节且有较好的信噪比,尤其对含噪声密度高的图像的处理效果优势更为明显。     

基于低松弛迭代格式的快速自适应滤波算法

利用Ｂ样条函数基底的光滑性及其局部支撑性质,以最小二乘（ＬＳ）为准则,构造了基于低松弛迭代格式的快速自适应滤波算法．对于一个Ｎ×Ｎ输入图像,由于Ｂ样条函数的局部支撑性质以及低松弛迭代算法的引入,使得在统计意义下最佳的最小二乘滤波算法的计算复杂度降为Ｏ（Ｎ２）,就ＬＳ算法的复杂性而言,优于不动点（ＦＰ）迭代算法的Ｏ（Ｎ３）及基于ＦＦＴ的预处理共轭梯度（ＰＣＧ）算法的Ｏ（Ｎ２·ｌｎＮ）．实验结果表明,该滤波器对Ｇａｕｓ白噪声及均匀分布的噪声图像具有良好的降噪特性．     

一种基于多结构元素彩色图像的形态滤波器

根据人眼对 RGB三种基色的视敏度不同的特点 ,本文提出了一种分别针对三种基色采用不同大小结构元素的彩色形态滤波器来处理彩色图像的方法 ,并对这种滤波器和采用相同大小结构元素滤波器的滤波作了比较 ,结果反映这种滤波器有着较好的滤波效果