基于HJ-1A高光谱数据的有效波段批量提取方法研究

遥感图像数据的质量好坏会直接影响到高光谱数据应用时的有效性.我国环境一号卫星2级高光谱数据中的条带噪声极大地影响了图像的质量.为解决快速批量剔除干扰严重波段的问题,提出了一种基于向量夹角的有效波段批量提取方法,并与传统方法进行了性能对比分析,包括方法的准确性、鲁棒性、对图像计算区域的要求、运算速度等.在原理和实验的基础上分析了这些方法的优劣势以及适用范围.实验结果表明向量夹角法有效性最佳.     

Hyperion高光谱数据条带噪声消除方法研究

高光谱图像条带噪声的消除是高光谱图像处理的关键预处理技术.概述Hyperion成像光谱仪的工作原理,分析了Hyperion数据条带噪声产生的机理并总结条带噪声的特性.提出高光谱条带噪声消除的4种方法.研究表明,Hyperion数据条带噪声消除比较有效的方法是矩匹配法.对于高光谱图像条带噪声消除深层次的研究是要实现高光谱图像条带噪声的自动检测以及处理的智能化.     

基于IDL的HSI图像条带噪声去除方案研究

HJ-1-A卫星超光谱数据的绿、红和红外各波段(21-115波段)数据质量较高,具有良好的应用潜力.但蓝光波段(前20个波段)有明显的条带噪声,对超光谱数据信息提取的精度产生了严重影响,需去除噪声才能使用.针对HJ-1-A星HSI图像条带噪声的特殊性,提出了两种条带去除方案,并给出用IDL语言实现的方法.结果表明,该方法能够在保持原始HSI图像特征的前提下有效地去除条带噪声.     

基于高光谱影像的SG滤波算法的研究

高光谱遥感是当前遥感技术发展前沿,已经被成功应用于农业、水利、交通等许多领域.高光谱遥感影像中不仅存在空间域噪声而且存在光谱域噪声,传统的图像滤波只能对图像空间域噪声进行处理,而不能去除光谱域噪声.为了改变这种状况,本文提出了一种Savitzky-Golay(SG)滤波改进算法,诊断光谱域噪声.本文主要以航空高光谱遥感数据为研究对象,基于最小二乘的SG滤波求取反射率光谱的二阶导数,然后对影像进行噪声去除,该方法在保证有效去除光谱域噪声的同时,保留高光谱图像的大部分的细微特征.与其他不同的光谱域噪声滤波方法进行对比,实验证明本文的滤波方法是一种较为有效的手段.     

噪声抑制的高光谱图像虚拟维数分析

在高光谱数据降维过程中,通常用虚拟维数来表征数据的本征维数.经典的虚拟维数分析算法主要运用假设检验准则设定特征值门限,通过特征值判定来决定虚拟维数值.但是,在强噪声干扰下,经典算法不能有效分析出虚拟维数值.本文提出了一种噪声抑制的高光谱图像虚拟维数分析方法(NCVD),该算法通过对数据矩阵进行QR分解,减小了算法的运算量;采用滑动噪声检测窗口对噪声成分进行滤除,提高了估计维数的准确性;结合最小二乘算法对判别门限进行修正,使虚拟维数估计结果更具合理性;采用模拟数据和真实数据进行实验,实验结果证明,本文所提算法的可行性和较现有算法的优越性.     

基于传递函数的光谱数据处理方法研究

传递函数是评价一个系统性能的重要参数,是信息处理与分析的主要手段之一.本文首先使用理论模拟分析了使用传递函数方法处理光谱测量数据的可行性,然后通过对中值滤波和Db3小波滤波方法的比较,选取中值滤波对光谱数据去噪,在此基础上,将传递函数方法用于线阵CCD光谱仪实测数据处理并得到了实验验证.实验结果表明,本文给出的基于传递函数的光谱数据处理方法可行,经本方法处理后,可以进一步提高仪器的测量精度和分辨率,为CCD光谱仪的广泛应用提供了可能.     

一种基于低秩表示的高光谱图像恢复方法

高光谱图像(HSI)在获取过程中不可避免地受到各种噪声的干扰,如高斯白噪声、冲击噪声、坏死的线条等.为了确保后续应用能够顺利进行,高光谱图像的恢复是一项重要的预处理过程.文中提出一种新的高光谱图像恢复方法,主要有以下两点贡献:其一,将低秩表示模型引入到高光谱图像恢复中;其二,利用高光谱图像的相似图像块进行联合低秩表示.模拟和实际高光谱图像数据的实验结果表明,所提出的方法能有效地去除各种噪声干扰,同时较好地恢复图像细节,因此可作为一种实现高光谱图像恢复的有效手段.     

“京师一号”极地小卫星宽幅影像辐射校正方法研究

“京师一号”小卫星是中国自主研制的首颗民用极地光学卫星，搭载有中高分辨率的多光谱宽幅相机，兼顾重访周期和空间分辨率，具有高覆盖、中高分辨率的优势，对极地变化监测研究具有重大意义；但其0级数据的条带噪声掩盖图像的地物特征，无法反映地物的真实辐射特性，严重影响了数据应用.为此，本文提出了一种基于统计学原理，针对宽幅影像去除条带的方法.实验结果表明，相较于原始数据，该方法较能稳健地去除数据中的条带噪声，还原地表真实辐射信息，提升了“京师一号”宽幅相机多光谱数据的应用价值.     

可见光——近红外光谱矿物信息提取预处理技术

地物光谱特征研究是高光谱图像处理的基础,受观测环境的影响,野外测量的光谱数据中包含有噪声,不利于光谱矿物信息提取工作的进行.本文从光谱矿物信息提取的角度出发,探讨出一套光谱数据预处理流程.比较了小波降噪和Savitzky－Golay降噪的优缺点,实验表明,Savitzky－Golay方法更适合光谱降噪处理.在实际应用中,发现当前常用包络线算法存在一些局限性,在此基础上提出了一种改进的包络线算法.     

基于L曲线法正则参数优化反演光子相关光谱

为解决多分散性光子相关光谱反演运算存在的典型不适定性问题,基于Tikhonov正则化策略采用L曲线法确定正则参数反演光子相关光谱.数值模拟的结果表明,在不同的模拟测量噪声下,该方法能成功反演各种粒径分布.聚苯乙烯乳球实验表明,L曲线法可应用于实际实验数据的反演,确定正则参数反演光子相关光谱,是一种有效的光子相关光谱数据处理方法.     

基于簇检测的地震数据脉冲噪声压制方法

地震记录中常伴有脉冲噪声干扰,严重影响地震数据分析的后续工作。这些噪声常表现为聚集状态,持续时间长,将其称之为脉冲噪声簇。使用中值滤波器进行脉冲噪声簇压制会大大损坏有效信号,而改进的决策中值滤波器不能有效的区分出脉冲噪声簇。因而,提出一种基于簇检测的脉冲噪声压制方法,首先使用长短时平均值比法（short-term average/long-term average, STA/LTA）对噪声进行判别和检测,然后进行同一脉冲噪声簇判别,以解决噪声的漏检问题,最后结合中值滤波器,自适应的伸缩滤波窗口对脉冲噪声簇进行滤波。合成和真实数据实例表明,相比于其他方法,本文方法可有效压制脉冲噪声簇,并使得有效信号损坏程度最小。     

粒子群优化算法在齿轮箱振动信号去噪中的应用

 以振动频谱分析和粒子群优化算法为主要理论依据,以风力涡轮机齿轮箱为例,提出一种基于一维加速搜索算法和粒子群优化的齿轮箱振动信号去噪方法。利用一维加速搜索算法缩减搜索范围,应用粒子群优化算法提升优化效果,对切比雪夫带通滤波器和Morlet小波滤波器的设计参数进行优化,并对齿轮箱故障振动信号进行滤波处理。仿真实验结果表明,此方法能够实现快速有效滤波去噪,适用于齿轮箱实时故障诊断的研究,具有一定的理论研究价值和实践应用价值。     

一种基于邻值比较的信噪分离方法

为更高效地监测射电天文台站电磁环境,需针对宽带频谱序列研究高精度信噪分离方法,为进一步的信号识别和统计提供算法支撑.依托实测频谱数据样本,提出一种基于邻值比较的信噪分离方法.首先,采用邻值比较算法,提取宽带频谱的背景噪声,并对提取背景噪声进行滤波处理,结合标准差理论,确定宽带频谱的信噪分离阈值,实现宽带频谱信号和噪声的分离.其次,采用此方法对实测数据样本进行处理,并与现有信噪分离方法进行对比.结果表明,该方法通用性较好,信噪分离准确度高,能够应用于射电天文台站的电磁环境实时监测.     

基于高阶统计量方法的ARMA模型功率谱估计在设备故障诊断中的应用

为了消除或衰减加在机械故障信号上的有色高斯噪声,更好地对信号功率谱进行估计,提出了基于高阶统计量方法的ARMA模型功率谱估计方法。该方法依据是高阶统计量对高斯噪声不敏感的特性。仿真结果表明,该方法能有效的抑制高斯有色噪声的干扰。     

用Haar小波联合变换相关器进行模式识别

在联合变换相关器中应用Harr小波滤波器进行模式识别，并利用参考自相关谱抽取的方法来削弱零级直流发量，模拟结果表明，可以有效提高系统的抗噪声能力和鉴别率。     

某纯电动汽车车内噪声试验分析与识别

纯电动汽车由于内部结构与内燃机汽车存在着明显的区别,其噪声源也有较大差异.文章利用振动噪声频谱分析仪所获得的实验数据,通过频谱分析法对某款纯电动汽车的不同工况下车身内多处测点进行频谱分析,同时结合纯电动汽车主要总成结构的频谱特性,识别出不同工况下的噪声源,并进一步分析了引起噪声的具体原因.这些成果对未来纯电动汽车开发、...     

Hanning低通滤波在PSD法测量直管不直度中的应用

该文介绍了利用ＰＳＤ测量直管不直度的新颖方法,利用频谱分析的方法分别对不直度理论模型和实验数据作了分析,得出了不直度信号具有低频占优的频谱特征的结论,并由此提出了利用Ｈａｎｎｉｎｇ低通数字滤波器除高频噪声,从而解决了直管不直度曲线这种空域信号无法利用电学滤波的困难。     

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.     

利用中值滤波进行图像处理

从人眼的结构和视觉特性出发 ,研究了图像中噪声产生的机理和消除的方法 ;提出了利用中值滤波法消除图像噪声的实用方法 ,对影响图像信号的不同噪声采用了不同的滤波方法 ,并对信号的频谱和滤波的效果进行了研究和分析。利用中值滤波法消除图像中的随机噪声是图像噪声处理的最佳方法。     

一种改善AR谱估计性能的分频段方法

本文研究了一种改善AR谱估计的有效和实用的方法,即在固定分辨率的情况下降低AR模型阶次,或在阶次一定(或降低)的情况下改进其谱估计分辨率的方法.该方法是通过对数据序列的频带进行限制,以减小分析频带外的噪声能量和通过选抽降低原序列采样率来实现的.仿真结果和实例表明,该方法对于宽带信号的AR谱估计是十分有效的.