利用NSCT循环抽样进行水声图像去噪

在海上军事及海底探测领域,基于声呐图像的识别应用越来越多。但是声呐图像混入了多种海上噪声,在图像对比时首先需要去除噪声。NSCT是一种基于拉普拉斯逆变换的滤波方法,对于海上声呐图像首先按照周期进行循环抽样,然后利用NSCT变换得到图像边缘系数,再通过滤波平移对噪声进行去除。本文在研究声呐图像及海上噪声特性的基础上,利用NSCT滤波算法对其进行去噪处理,得到空域平均后的去噪图像,并给出仿真结果。     

基于改进Bregman TV与形态学的NSCT声呐图像融合去噪

传统去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时,难以拥有很好的细节信息。为此,提出一种基于改进Bregman TV与数学形态学的NSCT声呐图像融合去噪技术。引入图像熵、梯度和边缘强度对Bregman TV的正则参数进行改进,在去噪过程中拥有更多的边缘细节信息。利用新的Bregman TV和数学形态学分别对声呐图像去噪,然后使用NSCT分解为高频和低频,高频拥有大量的边缘信息,低频具有图像细节信息。Bregman TV拥有很好的保边性,数学形态学拥有很好的去噪效果,将2种优势结合,因此采用Bregman TV的高频和数学形态学的低频进行NSCT逆变换,实现图像去噪。实验结果表明,该方法相比于使用基于小波变换和全变分的图像去噪、传统的Bregman TV去噪、数学形态学去噪,更能有效地降低斑点噪声,保留更多的图像细节信息。     

剪切波变换下的侧扫声呐图像降噪方法

针对侧扫声呐图像对比度低、噪声强度大特点导致的部分传统滤波方法降噪能力的不足,提出一种基于剪切波变换的侧扫声呐图像降噪方法。首先对侧扫声呐图像进行剪切波变换,在考虑噪声水平的基础上,对剪切系数进行阈值处理,再将修正后的系数进行剪切波逆变换,重构侧扫声呐图像,实现了侧扫声呐图像的降噪。实验结果表明,该方法相比于维纳滤波、小波滤波和非局部均值滤波等常用降噪方法,可以获取更好的图像效果,在侧扫声呐图像降噪中具有综合优势。     

基于小波变换技术的舰船电气设备信号去噪抑制方法

以降低舰船电气设备运行所受电磁串扰影响为目的,提出基于小波变换技术的舰船电气设备信号去噪抑制方法。建立舰船电气设备信号电磁串扰噪声模型,使用小波变换方法对电气设备信号噪声进行抑制,针对小波变换去噪能量泄漏大、频带混叠大等问题,使用双树复小波的实部树和虚部树进行电气设备信号分解,即保留小波分解的优点又可以完全重构电气设备信号,并结合硬阈值和软阈值函数优点,形成通用阈值函数,优化小波变换的阈值函数,保证更好信号去噪抑制效果。通过实验可以看出,该方法的应用既可以有效抑制电气设备信号中的噪声干扰,又可以保证原始信号波形不被破坏,同时在信号分解时,可以在噪声聚集的高频部分形成十分优秀的降噪效果,使信号趋近平稳状态。     

尺度适应性二代小波的图像去噪方法

根据二代小波变换的基本理论和特点,研究二代小波对图像去噪的效果。提出基于二代小波的尺度适应性分解算法,并使用改进阈值函数进行阈值分析后再对噪声图像进行去噪处理。实验结果证明,使用尺度适应性二代小波对图像去噪比其他方法具有更好的效果,去噪后的图像信噪比大大提高。     

一种面向水下无人航行器的实效图像增强算法

针对水下图像存在严重模糊、对比度低、噪声多等问题,根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出一种基于小波变换的水下模糊图像增强算法。利用小波变换对RGB图像进行二层小波分解,把原图分解为高、低频子带,利用导向滤波算法估计低频子带上的照射分量并进行去除;利用软阈值算法对高频子带上的图像边轮廓信息进行去噪和增强处理;对水下图像进行小波逆构,并进行伽玛校正;最后利用改进的灰度世界算法对水下图像进行颜色校正。试验结果表明,使用文章中算法处理所得到图像的对比度及信噪比都较高,且清晰度较高,满足水下无人航行器的要求。     

小波变换在舰船图像尺寸测量方法中的应用

分析小波阈值降噪和基于小波图像分割技术在舰船图像尺寸测量中的应用,在小波阈值降噪阶段,利用高斯小波对图像进行4层分解,逐层去除噪声的小幅值小波系数,达到去噪目的;在图像分割阶段,首先利用灰度直方图以及本文提出的像素邻域差值直方图构建二维直方图,然后对其进行最优一维投影;最后利用Haar小波对最优一维投影进行分解,求取图像最佳分割阈值。本文用提出的算法对舰船的主轴长度、主轴垂直方向长度、舰船面积以及周长4个尺度量进行测量。实验结果表明,小波变换在图像降噪和分割方面有诸多优势,而降噪和分割又是舰船尺寸测量的必须步骤,因此小波变换将在舰船图像尺寸测量中发挥越来越重要的作用。     

一种改进小波阈值的图像去噪算法

利用小波变换进行图像去噪目前始终是研究的热点。文章提出了一种改进小波阈值的图像去噪新算法。该算法根据软硬阈值函数的不同优点,并结合斜坡阈值技术对小波阈值函数进行了改进,将经小波分解以后的小波变换系数分三种情况进行讨论,有效地剔除了噪声信号的影响。在进行图像处理中,能够得到较低的均方误差和较高的信噪比,并且能有效地去除Gibbs效应,保留较多图像的边缘和细节信息。仿真实验结果表明该算法的去噪效果优于传统的软硬阈值方法去噪,取得了很好的去噪效果。     

船舶噪声视频图像的去噪锐化方法

传统视频图像降噪处理普遍采用小波滤波算法完成降噪计算,虽然像素通道内的噪声被有效去除,但是滤波过程中有效像素的损耗导致图像通道的收敛性降低,不利于后期图像的锐化处理。为了解决此问题,提出船舶噪声视频图像的去噪锐化方法。为了避免去噪过程中对正常像素的损伤,本文提出的方法采用拉氏去噪算子去噪算法,完成噪声像素点的去除计算。通过梯度锐化并行算法在去噪算法的基础上,完成对图像像素的锐化计算。对比实验表明,提出的去噪锐化方法比传统去噪锐化方法,提升图像整体去噪锐化效果好,实用性更强。     

平移不变小波变换在消除电路噪声中的应用

为了提高火控测试系统测试结果的精度与可信度,去除对测试系统在采集火控系统信号时混入的噪声是十分必要的.通过对某型火控系统在动态测试时采集的信号的研究,针对传统小波阈值去噪处理方法中因非一致降样取样而产生Pseudo-Gibbs现象,结合已有改进阈值法的优点,提出一种新型阈值函数代替传统软硬阈值函数,采用平移不变小波变换对采集的信号进行去噪处理,以提升去噪的效果.仿真结果表明,该方法能进一步减少均方误差,提高信噪比,使去噪后信号更好地逼近真实信号,具有一定的工程实用性.