引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪

针对红外图像存在噪声较大的问题,提出了一种引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪方法.该方法通过将引导滤波与三维块匹配方法相结合,采用二次联合滤波的策略减轻了三维块匹配去噪方法在平滑区产生明显的“抓痕”现象.通过BM3D (block method of 3-dimension)去噪方法得到初始滤波图像;对噪声图像在低尺度进行BM3D去噪得到比较平滑的引导图像,用引导图像指导初始滤波图像进行二次滤波.仿真结果表明,提出的算法既保持了BM3D去噪算法的优秀性能,且具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比及结构相似度.     

基于方向滤波的指纹图像增强算法的研究

指纹增强是指纹识别系统中的关键一步,增强效果的好坏对整个指纹识别系统有着至关重要的作用.采用基于Sobel算子的方法求取方向图,并且对Sobel算子进行了补充和改进.然后基于方向滤波的指纹图像增强方法,设计一组滤波器来实现指纹图像的增强,并且通过滤波器扩展成功解决了旋转溢出问题.实验证明,该方法的对改善指纹质量十分有效.     

相干分析技术优化及应用

常规相干技术的应用可以有效的去除地震噪声、增强反射轴的连续性。但是,面对煤矿解释精度的要求不断提高,面对大倾角,小断距断层,常规相干技术已不能满足解释的需要,因此,本文针对目前解释要求不断提高的现状,力图通过各种方法对相干属性优化,主要包括合理选择时窗、尺寸;引入倾角/方位角滤波技术;中值倾角滤波技术;特别的,常规相干技术仅基于原始数据体提取相干。此次研究,作者试图基于滤波数据体再次提取相干属性,取得初步成果,提高相干属性的利用率和解释精度。从而为构造解释,特别是小断层构造解释提供依据,提高解释精度,为煤矿安全生产提供保障。     

动态方向加权二维多级中值滤波的图像处理

在图像解译和识别过程中,经常需要对图像进行增强处理,以提取重要的信息。结合机器视觉、图像处理等图像增强方法,根据二维多级中值滤波原理,改进该算法,由于二维多级中值滤波在图象处理中是对图像进行固定的中值滤波处理,不能随着图像的复杂性进行变化处理,方向性不强,窗口大小不变,利用动态方向加权二维多级中值滤波方法进行图像增强处理,根据图像复杂的变化动态调整窗口大小和权值,该动态加权处理增强方法突出了视觉处理目的,达到了满意的视觉增强效果。图像处理前后的相似系数达到0.868 3,在原始图像比较复杂的情况下,可以改善后期图像处理过程,提高图像分析(解译)的正确性和有效性。     

基于混合滤波的点云数据降噪算法研究

随着时代的发展,人们越来越重视三维点云.在三维点云数据中点云数据降噪是其中必不可少的环节.基于PCL库对点云数据降噪中的统计滤波与半径滤波开展研究,通过给点云数据增加随机噪声或高斯噪声并更改统计滤波与半径滤波的参数来达到最好的降噪效果,并提出一种基于混合滤波的点云降噪算法.实验成果表明,提出的混合滤波比单一的统计滤波或半径滤波降噪效果更为显著.     

结构增强扩散在地震资料构造解释中的应用

为了提高地震资料构造解释的效率和准确性,提出结构增强扩散方法提高地震资料质量.将地震资料转换为地震图像,通过提取地震图像结构张量,使用双边滤波器求取梯度值,结构增强扩散方法根据地震图像纹理不连续的方向和强度信息自动判断阈值,实现在断点处保持不连续特征的同时,增强地震同相轴的连续性,从而提高地震图像横向分辨率和突出地震资...     

基于局部参数化的三维表面滤波

研究对任意亏格三维网格表面的滤波.通过寻找每个网格顶点的局部区域,对各个局部区域分别进行平面参数化,插值形成局部图像片,进行小波域滤波及重构,实现了对三维表面的滤波.实验表明,该方法能够直接对任意亏格的三维表面进行低通、增强、去噪等滤波操作.由于采用逐点局部参数化,参数化带来的失真减小.用该方法不需对非零亏格的表面进行分割,就能够实现整个表面的光滑滤波.     

基于BM3D降噪算法在塔吊裂缝图像中的应用

塔吊出现裂缝一直是塔吊事故频发的一个重要安全隐患因素,为了实现对有噪图像的滤波去噪,从而提高对裂缝图像识别的准确性,将之应用在工地安全管理上,进而更好地避免塔吊事故的发生.一种结合了空域和变换域的图像滤波算法优点的三维块匹配(BM3 D)图像去噪算法,针对塔吊裂缝图像,通过大量实验比较分析了其他滤波算法在塔吊裂缝识别上的效果,证明了BM3 D算法在塔吊裂缝定量分析中的可行性,并进一步提出下一步的改进方向来更好的针对塔吊安全管理.     

保持边缘的相干加强各向异性扩散滤波及其应用

扩散滤波全称也作相干增强各向异性滤波,是一项尺度空间的图像恢复技术,也是一种定向平滑的技术。与其他平滑技术相比,它具有最优的平滑特性和保持边缘特性。这种滤波方式能压制噪声、提高横向连续性、增强地震数据对层序体内部结构的成像能力。因此,图像噪声的过滤是数字图像处理的重要步骤。     

基于定位与识别系统图像处理技术的实现

为了提高定位与识别系统中定位和识别的正确率,可以根据图像的应用特点采用不同的图像处理技术进行预处理.本文分别对图像二值化、图像锐化、图像滤波这三种图像处理技术突出待定位和识别区域、增强定位和识别图像的边缘信息和去除图像中的噪声的方法进行了对比分析,并给出了基于Laplace算子对二值化图像进行梯度锐化的方法,实验结果表明该方法有效地提高了定位和识别正确率.     

频率域奇异值分解压制随机噪声方法

 奇异值分解(SVD)是提高信噪比的一种较新的有效手段之一。本文从数学角度阐述了奇异值分解SVD滤波技术增强地震资料信噪比的原理,对比了时间域和频率域SVD技术压制随机噪声的处理效果。结果表明,时间域SVD技术只能对水平或接近水平的同相轴进行信号增强,对倾斜同相轴的处理效果较差;而频率域SVD技术既可以处理水平同相轴,也可以处理倾斜同相轴,对提高地震剖面信噪比具有很好的效果。本文用3个简单的合成地震记录和1个实际地震资料检验了SVD两种方法的应用效果。结果表明,本文方法可以达到随机噪声压制的效果。     

基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制

沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。     

多噪声环境的麦克风小阵语音增强

针对在非平稳和多种噪声并存的语音增强算法抑制噪声能力有限的问题,提出基于最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波与广义旁瓣抵消的麦克风小阵语音增强算法。该方法先利用最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波抑制弱相关噪声,再结合广义旁瓣抵消与端点检测抑制强相关噪声。实验结果表明,方法更加有效地抑制噪声的影响;并提高了语音的可懂度。     

一种引入吸收衰减的压缩感知薄储层识别方法

常规基于压缩感知稀疏反演方法是基于频域平稳地震褶积模型进行的,而实际地下介质是粘弹性的,这使得该方法的反演反射系数振幅缺失、位置偏移。针对该问题,本文通过引入时频衰减因子,构建改进的感知矩阵,将稀疏反演从常规的频率域拓展至衰减频率域。反演结果在一定程度上可恢复缺失的振幅,增强弱信号的识别能力。由于噪声影响,以上处理结果中仍存在噪声干扰,故在衰减频率域稀疏反演的基础上,引入平滑的高斯函数,对反演目标函数进一步优化,以有效压制残存的噪声干扰;之后将反演结果与褶积宽频子波可生成高分辨率地震剖面,由此形成了一种引入吸收衰减的压缩感知薄储层识别方法。薄层理论模型及含有河道砂储层的实际地震资料的处理结果表明,本文方法较常规方法,有效地增强了薄层弱信号的振幅及横向连续性,可在保证信噪比的情况下,提高地震资料的分辨率及薄储层的识别能力。     

一种联合GSC麦克风阵列和MMSE-LSA的语音增强系统

单通道语音增强算法自上个世纪60年代已来有了长足的发展,但由于时频域处理的局限性,目前现有的单通道语音增强算法无法有效抑制背景噪声中的突发噪声成分。突发噪声通常表现为短时、能量强、时频域有纹理特征的噪声,在参数上无法和语音进行有效区分。但对于背景噪声中的突发噪声,其在空间上通常是具有方向性。因此,本文提出了一种联合空间和时频域的语音增强系统。即在语音采集的前端使用GSC麦克风阵列形成波束,使主瓣对准期望语音信号、旁瓣对准突发噪声从而从空间上抑制突发噪声,然后对采集到的语音信号进行时频域语音增强处理。本文选取MMSE-LSA作为时频域的处理算法,因其在保留语音的可懂度、自然度方面有突出的性能。实验表明,该系统可以有效地抑制含有突发噪声的背景噪声。     

反演法在提高地震资料信噪比中的应用

t x预测滤波法是噪音衰减的通用且有效的方法 ,但是在噪音背景中存在平行同相轴时将产生假同相轴及出现子波畸变和振幅衰减等现象 ,这是因为噪音的存在影响了滤波器的计算。利用反演法对理论模型和实际数据进行了滤波处理 ,该方法可以有效地消除一般t x预测滤波处理中存在的缺陷。实际应用表明 ,这种方法更能满足对地震资料高分辨率、高信噪比和高保真的要求 ,处理效果更接近实际。     

基于虚警识别与空-频域显著性映射的红外弱小目标检测算法

为了提高复杂背景与低信杂比率环境下的弱小目标检测准确度,有效控制虚警的干扰,考虑真实目标与背景的差异,设计了虚警识别耦合空-频域显著性映射的红外弱小目标检测算法。首先,根据红外中心像素在不同方向的强度,基于中值滤波器,构建了新的噪声滤波方法,充分抑制红外背景中的噪声干扰。随后,考虑中心像素与其邻域像素间的强度差别,设计背景抑制滤波机制,消除背景信息。根据初始红外图像与背景抑制结果,在空域内计算灰度映射。基于Fourier变换的相位谱,在频域内提取红外目标的显著性映射。利用背景的均值与方差,通过一个滑动窗口,建立候选目标检测方法,从灰度映射与显著性映射中确定候选目标。最后,利用真实目标位置的相关性,建立虚警识别方法,从候选目标中消除虚警,以保留真实弱小目标。实验数据表明:较已有的弱小目标识别技术而言,在复杂干扰背景下,所提方案可准确定位出真实目标,拥有更大的信杂比增益值与背景抑制因子,以及更好的ROC(receiver operating characteristic curve)特性曲线。     

基于Robust-M估计的地空频率域电磁探测数据干扰抑制方法

地空频率域电磁探测(ground-airborne frequency-domain electromagnetic detection, GAFED),因通过无人机搭载接收系统进行空中数据采集,受到飞行因素以及环境因素的影响,引入随机噪声、尖峰噪声等环境噪声,影响数据质量。在数据预处理的基础上,提出了一种基于Robust-M估计的时窗叠加滤波方法,抑制随机噪声、尖峰噪声等,通过系数加权来消除或减弱异常点的影响。通过对该方法在模拟数据中的应用效果分析,发现相对于传统的平滑滤波方法,该方法可以有效压制随机噪声等环境噪声,在提高分辨率的基础上保证数据质量。最后通过对野外数据的应用效果,进一步验证了该方法可压制随机噪声与尖峰噪声,提高数据质量。