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。     

基于频域滤波的噪声识别去噪算法

在频域滤波的基础上,对图像的高频部分进行噪声识别,区分边缘与噪声,进而通过改进的空间滤波算法实施去噪,使图像边缘细节部分得到保护,再将处理后的高频图像与其对应的低频图像进行融合,以获得完整的高质量图像.实验结果表明通过新算法处理后的图像可以达到较好的降噪效果.     

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。     

基于小波变换的边缘保留图像滤波法研究

为了在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘,提出了一种新的基于小波变换的图像滤波法。利用小波变换对噪声图像进行多分辨率分解,得到对应的低频近似信号分量和高频细节信号分量。提取低频系数和高频系数,分别对低频系数进行增强,对高频系数进行锐化,再对锐化后的高频系数进行阈值处理,获得噪声系数,利用锐化前的高频系数减去处理后的高频系数,得到最终的高频系数并通过小波重构得到去噪图像。     

舰船遥感图像检测小波分析研究

本文以舰船遥感图像为具体分析对象,针对舰船图像中存在的噪声干扰和目标边缘检测问题,引入小波分析作为解决方法,通过对使用小波进行图像去噪及目标边缘检测原理的分析,采用db N小波函数为对舰船图像信号进行分解,以自适应阈值法实现高频信号去噪处理,并对降噪后的图像选择合适的平滑函数进行舰船目标边缘提取,结果表明,小波分析能够很好地实现舰船遥感图像去噪,而舰船目标对于边缘提取,虽然效果较好,但仍有进一步优化改进的空间。     

舰船尾迹图像去噪处理方法研究

针对现有去噪处理方法获得的舰船尾迹图像质量较差,边缘信息模糊等缺点,提出一种基于MCA与特定滤波器相结合的舰船尾迹图像去噪处理方法,对舰船尾迹成像模型和相干斑噪声模型以及统计特性进行了分析和计算;采用MCA对舰船尾迹结构成分与水面复杂背景纹理成分进行有效分离,分别选择双正小波变换和剪切波变换构建舰船尾迹纹理字典和结构成分字典,将舰船尾迹图像形态成分分离过程转化成最优化问题进行求解,去除了干扰;采用同态滤波对去噪处理后的舰船尾迹图像进行增强,并设计了高通滤波器来替代同态滤波函数中的滤波器,实现了舰船尾迹图像的中低频成分抑制和高频部分增强。实验结果表明,所提方法对舰船尾迹图像的去噪处理效果最好,得到的图像边缘清晰度更高,纹理特征也更加显著,且细节信息得到了增强。     

基于小波和形态学结合的雷达图像降噪算法

为减小导航雷达图像的噪声和杂波干扰,通过分析噪声主要特点及各种常见的图像去噪算法,本文提出了一种结合小波变换和形态学的雷达图像去噪方法,利用小波的多分辨率特性对图像细节进行处理,再结合形态学闭运算,在降低噪声的同时有效保留了图像细节。实验结果表明,该方法对雷达图像具有较好的降噪效果。     

图像滤波处理技术在海洋调查图像处理中的应用

对海洋工程的图像进行去噪、增强以及边缘提取等深层次处理,可提高信息的利用率.针对传统方法的欠缺和不足,利用图像变换获得的时频域特性与多分辨分析.讨论图像滤波处理在图像去噪、增强、边缘提取方面的应用,并给出实验结果.     

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。     

基于粒子滤波的声呐图像目标跟踪算法研究

声呐图像目标跟踪技术在水下UUV作战系统中具有重要意义,由于水声环境复杂,噪声干扰严重,导致声呐目标跟踪效果欠佳。本文针对UUV声呐成像特点,首先给出一种改进的Curvelet变换图像增强方法,可以有效降低声呐图像噪声并在一定程度上增强目标图像的边缘。并此基础上,提出一种基于粒子滤波的声呐目标跟踪算法以获得更为准确的目标跟踪效果。仿真结果表明,相较于传统声呐目标跟踪,该方法具有更好的目标跟踪精度以及鲁棒性。     

统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究

针对传统的遥感图像中存在的边缘清晰度低、噪声干扰大等问题,本文在统计学习的基础上利用支持向量值轮廓波变换进行海上遥感图像去噪处理。阐述支持向量值轮廓波变换,并建立相干斑噪声模型,通过支持向量值轮廓波变换对此模型进行处理,最后进行不同算法的对比实验。实验结果表明,本文算法能够保持原始图像的细节信息,泛化能力好。     

噪声消除和彩色增强的舰船图像优化研究

传统舰船图像优化算法在优化过程中,图像的优化系数普遍倾向于一种优化机制,导致图像在色彩与噪声处理上无法达到平衡统一,直接导致优化输出图像的噪声消除区域在高阈值色彩增强下,图像边缘锐利度动态范围过高,边缘细节信息损失严重,不利于图像的信息保存与分析。为了解决优化过程中色彩增强与噪声消除的同步问题,提出噪声消除和彩色增强的舰船图像优化研究。首先,将图像像素点转化为几何结构特征点,将平面二维空间结构转化为三维几何结构空间,拓宽像素特征点的优化维度;接着在几何空间下,完成对噪声特征点的消除计算;在效果噪声的基础上,完成噪声位置像素的色彩补偿,通过缺失位置像素色彩补偿,达到提升全局像素色彩对比系数,统一输出色彩阈值,抑制噪声边缘色彩动态范围的效果。通过与传统优化算法的对比表明,提出优化算法处理后的图像,色彩域噪声处理效果更加自然,图像细节信息保留更多。     

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。     

小波软阈值滤波在信号去噪中的有效性研究

对于高幅度和宽尺寸的噪声要素,尤其是当有用信号的幅度和噪声尺度相差不大时,使用传统的傅里叶滤波和一般的小波变换去噪的效果不是很好,对此提出了一种软阈值去噪方法。根据小波理论及软阈值滤波的算法,用MAT-LAB对四种典型信号和陀螺信号进行去噪仿真研究。理论分析和仿真结果表明,这种方法能有效消除高频随机信号和特定尺度的噪声,同时又能很好地保留原有的有用信号。     

一种基于软阈值的小波去噪算法

对于高幅度和宽尺度的噪声要素，尤其是当有用信号的幅度和噪声尺度相差不大时，使用传统的傅里叶滤波和一般的小波变化去噪的效果不是很好，对此提出了一种软阈值去噪方法。仿真实验结果表明，这种方法在有效消除高频随机信号和特定尺度的噪声，同时又能很好地保留原有的有用信号。     

船舶纹理图像自适应滤波去噪研究

由于传统的船舶纹理图像的自适应滤波去噪方法存在去噪效果差的问题,因此提出了一种新的船舶纹理图像的自适应滤波去噪方法。根据船舶纹理图像空间坐标连续性,将船舶纹理图像表示成数字图像形式,利用船舶图像纹理的主要3个标志,提取纹理特征,并给出纹理特征定量估计结果。结合图像纹理特点,对图像进行分割处理。采用极值检测方法设计噪声检测的自适应滤波,在一定程度上判断出噪声大小。通过设置阈值减小对噪声的误判,实现图像信息与噪声的有效分离。设计去噪流程,由此完成自适应滤波的去噪处理。通过实验对比结果可知,该方法的去噪效果较好。     

多聚焦船舶图像的融合与重构方法

目前提出的船舶图像的融合与重构方法聚焦区域较小,在保留边缘和细节信息上效果较差,融合后的视觉效果难以达到人们提出的要求。基于传统研究,引入小波变换法,研究一种多聚焦船舶图像的融合与重构方法。通过经验小波变换得到多聚焦图像的对应子带,确保对应子带的匹配性。利用阈值匹配和加权规则实现信息融合,确定低频分量和高频分量后,引入局部Log-Gabor获得融合规则,根据融合规则对图像进行重构。实验结果表明,提出的多聚焦船舶图像的融合与重构方法能够有效扩大聚焦区域,相对较为完整地保留边缘和细节信息,保证得到的融合图像内部的客观指标与标准图像更加接近。     

小波变换分析及船舶噪声处理

针对目前船舶噪声对船舶有用信息的影响,本文利用小波变换进行船舶噪声处理,并利用Matlab函数进行不同小波基的船舶信号去噪实验。实验结果表明,恰当的小波基函数和阈值能够很好抑制信号中的高频部分,得到平滑的有用信息。     

统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究

针对传统的海上遥感图像背景去噪算法中由于噪声分解遗漏情况造成的图像梯度值低的问题,提出统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究。利用统计学习中的高斯概率分布模型建立遥感图像背景噪声模型,计算每个像素点灰度值的均值,并一一对比,统计图像中噪声分布特征并分离噪声,依据噪声分布特征设计滤波器对,将滤波器对应用在小波变换滤波器中,利用滤波器分解图像中的噪声,经过逆变换重构图像,实现海上遥感图像背景去噪。实验结果表明,与传统的图像背景去噪算法相比,应用统计学习的海上遥感图像背景去噪的算法平均梯度值更高,说明该算法适合应用在海上遥感图像背景去噪中。     

基于MATLAB图像处理的几种滤波器的比较

噪声的特点表现为临近像素值梯度的急剧变化,噪声点反映在频域上代表图像信号的高频分量,通过低通滤波器滤除这些高频分量,实现对图像的平滑抑噪.论文介绍了四种滤波器在图像处理中的应用实例.实验表明,四种滤波器均能够达到良好的去噪效果.