改进的小波阈值函数在超声波无损检测信号中的应用

针对小波阈值降噪中,软、硬阈值函数的缺点,提出了一种改进的阈值处理函数方法.将新阈值函数用于超声检测信号去噪仿真实验中,仿真结果表明,新阈值函数能够克服软硬阈值的不足,并且选取参数N=30时降噪效果最佳.     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

双阈值小波域降噪的微粒群优化

为了改进滤波效果,提高降噪质量,该文在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值方法的基础上,提出利用微粒群算法对双阈值进行优化. 采用Donoho提出的固定阈值作为上阈值,而把极大极小原理得到的阈值作为下阈值,再利用微粒群算法进行优化,得到最优双阈值进行降噪. 实验结果表明,该方法在降噪中可有效克服采用硬阈值法引起的伪吉布斯（伪Gibbs）现象和软阈值法导致过度光滑使信号失真等缺点,减少了信号的损失. 在提高信噪比的同时明显减小了均方根误差.     

基于小波变换的图像去噪技术

利用小波变换中的不同尺度特性对确定信号具有的"集中"能力,提出了基于小波变换的去噪方法。通过在不同尺度上选取适当的阈值,对大于和小于该阈值的小波系数进行相应的处理,其目的是尽量去除由噪声产生的影响,最后由处理后的小波系数对信号进行重构,以得到去噪后的信号。     

星载雷达弱目标小波去噪方法研究

针对星载雷达弱目标检测能力的不足,提出运用小波分解阈值处理的去噪方法改善检测前信噪比.结合频率步进信号高分辨成像的特点,设计了时域去噪和距离域去噪两种方法.仿真结果表明,两种方法均能有效地抑制噪声,提高检测前信噪比.通过分析比较,距离域去噪方法更为有效.     

应用光电二极管阵列的SPR生物传感器微弱信号检测

该文以提升表面等离子共振生物医学传感器的检测能力为目标,用高性能光电二极管阵列为光电转换器件,论证并实现一种可高效抑制噪声的检测方法. 利用光电二极管阵列器件可输出参考噪声信号的特性,通过相干消噪结合小波软阈值消噪,使SPR传感器输出信噪比从40 dB 左右提高到52 dB以上. 用SPR传感器检测人体免疫球蛋白(IgG)分子特异性结合的实验表明,该方法显著提高了SPR传感器的分辨率,使之可精确检测样液中IgG含量10?3mg/mL量级的微弱变化,精度和分辨率提升一个数量级以上.     

信号消噪的小波处理方法及其应用

通过对噪声特性的分析并用小波的方法对信号进行消噪处理，利用Matlab软件演示信号消噪的效果，并总结出小波分析对信号消噪的优点．     

基于小波分析提取大跨径公路桥梁运营期GPS变形监测中的动态特性

针对运营期大跨径公路桥梁GPS动态监测数据受观测环境污染导致无法准确提取桥梁动态特性的问题,研究了利用小波分析技术从GPS观测数据中提取大跨径桥梁动态特性时4种常用小波阈值的选取准则,提出了基于分层、分段的处理方法处理桥梁GPS动态监测数据在不同阶段产生的不同大小振幅和噪声,最后将小波包技术应用在桥梁GPS动态监测数据高频阶段有用信号的提取。以苏通长江公路大桥作为研究对象进行试验,分析显示4种小波阈值中固定阈值存在过度去噪的现象,而自适应阈值在去噪的同时可以保存桥梁GPS监测数据丰富的实际特征,采用分层、分段的方法对桥梁GPS动态监测数据进行处理,结果表明该方法既可得到光滑的去噪结果,又能够最大程度地保留桥梁信号的特征,使提取的大跨径桥梁变形信息更为丰富。对比分析小波包法与小波法的去噪结果,表明基于小波包法在对桥梁GPS动态监测数据去噪的同时能够保留桥梁高频信号中更多的有用动态特性。     

基于小波变换的自适应图像去噪研究

小波域的信息处理有多分辨率分析的特性,图像经一系列小波变换就可以得到不同尺度下的图像特征,并能较好地刻画图像的非平稳性,在图像去噪方面有着传统去噪方法无法比拟的优势.本文,笔者阐述了图像小波去噪的原理,分析了影响去噪的关键因素、阈值函数的构造、阈值的选取及小波的分解层数等,并给出了优化的自适应图像去噪方案.     

一种基于小波变换的流体压力信号消噪方法

针对液压设备运行中的某些过程参数无法或难以直接用传感器或过程检测仪表进行测量的问题,本文介绍了一种将小波分解与自适应滤波相结合的流体压力信号消噪方法,并详细阐述了小波自适应滤波法的原理和操作方法,最后通过消噪仿真实验,验证了小波自适应滤波法在流体压力信号消噪中的有效性和优越性。该方法弥补了传统傅里叶变换在处理非平稳信号时的不足,进一步丰富了非平稳信号的信息处理技术手段,为提高测量结果的可靠性打下了基础。     

图像的平移不变量小波去噪法及其应用

图像的平移不变量小波去噪法是小波收缩阈值去噪法的改进,能够有效抑制小波阈值去噪过程中出现的伪吉布斯现象.分析了图像的平移不变量小波去噪法的原理及其算法,并将该方法应用于颗粒显微图像的去噪.对采用不同去噪方法的图像按照分水岭算法进行分割,然后进行对比.实验结果表明图像的平移不变量小波去噪法的去噪效果较好。     

球坐标系下小波收缩去噪方法的改进

通过分析球坐标系下的小波收缩去噪法,对阈值函数进行修正,提出了一种较优的收缩判据.与传统的小波收缩去噪方法相比,该判据具有算法简单、工作量小等特点.仿真结果表明,改进的方法提高了图像的信噪比,去噪效果良好。     

应用启发式边缘生长的遥感影像分割

基于边缘的遥感影像分割方法有两个难点：边缘点检测和边缘线连接. 文中提出一种基于启发式边缘生长的分割方法. 首先对Canny 算子进行三方面的改进以准确提取边缘点：自适应小波去噪、最优双阈值计算、基于邻域全变分的边缘决策. 定义一个新的边缘连接异质性指标,包括空间异质性和光谱异质性. 在此基础上提出启发式的全局交互最优决策技术以正确连接断裂边缘线. 文中用快鸟影像和航空影像进行分割实验,并与eCognition 的分割结果进行定性和定量比较. 实验表明启发式边缘生长分割方法能正确地连接绝大多数边缘线,并提供准确的分割结果.     

结合模糊熵和遗传算法的双阈值图像分割

在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法. 基于模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3 个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集.使用改进的模糊指数熵作为分类判据,提高了分类准确性. 通过遗传算法确定模糊熵参数的最优组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据仅含有4 个模糊熵参数,减小了搜索空间. 针对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法、模拟退火模糊熵法和使用未改进的模糊指数熵的遗传模糊熵法进行了比较. 实验结果表明,所提方法能自动而有效地选取双阈值,且分割效果优于其他3 种双阈值分割方法.     

基于差分进化的二维熵图像分割

二维熵图像分割方法利用图像的局部空间信息,分割结果优于一维熵分割法,但计算效率较低.遗传算法和粒子群算法等最优化算法能提高二维熵图像分割方法的效率,却不能保证获得全局最优阈值.为此,提出一种基于差分进化算法的二维熵图像阈值分割法,用局部搜索策略提高搜索最优阈值的精度.实验表明,所提出的方法有良好的鲁棒性,能保证获得最优阈值.与基本的二维熵图像分割法相比,分割速度有很大的提高.     

基于Shearlets变换的SAR图像去噪

在合成孔径雷达(SAR)相干噪声模型基础上提出了一种基于剪切波(Shearlets)变换的SAR图像去噪算法. Shearlets变换继承了Curvele变换和Contourlet 变换的优点,既有灵活的方向选择性又易于实现,并且对于包含C2 奇异曲线或曲面的高维信号具有最优逼近特性. 该文采用Shearlets逼近SAR图像,再用基于贝叶斯估计
理论的双变量阈值函数对Shearlets变换系数进行处理得到去噪图像. 仿真结果表明,相比使用同级Contourlet双变量阈值去噪,该算法峰值信噪比提高2 dB;相比使用非下采样Contourlet变换双变量阈值算法去噪,该算法去噪后图像不仅峰值信噪比有所提高,而且更平滑,计算时间也大大减少.     

用小波插值方法解Euler方程

给出了求解多维Euler方程的小波插值方法.该方法较流体力学中常用的数值解法相比,由于小波函数的局部性,在处理奇异性问题时具有优势,不会出现震荡(Gibbs现象)或者误差较大现象,此方法为该类方程的初边值问题提供了高精度的小波数值解.数值试验表明,此方法能获得较完善的结果.     

基于小波系数方向特性的图像融合新算法

介绍了图像的提升方案小波变换蓑统计了图像经小波变换后各高频子带系数的方向区域特性,据此提出了一种新的基于小波系数方向特性的图像融合方法．对于低频子带的每个系数,采用加权平均的融合规则确定低频融合系数;对于各高频子带的每个系数,根据其所在子带的方向特征,采用方向特性的融合规则确定高频融合系数．本文对多幅图像进行了融合仿真实验,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了客观的评价．实验结果表明,基于小波系数方向特性的图像融合算法要优于传统的融合算法,具有一定的实用性．