小波分析在船舶测试信号和图像消噪方面的应用

小波消噪已经成为目前信号消噪的主要方法之一，小波变换由于在时频两域都具有良好的局部性能，尤其在信号处理过程中，采样信号都不可避免地受到各种噪声和干扰的影响，利用小波分析可以对实验数据进行消噪处理。本文详细介绍了目前小波消噪的各种方法，揭示了小波消噪的数学背景和滤波特性；并阐述了针对不同信号的自身局部特性以及使用不同的小波变换函数和构造出适合的闻值之间的联系。对一个含有噪声的多普勒测试信号和一个含噪声图像分别进行了多尺度一维离散平稳小波分解和二维离散平稳小波消噪分析，仿真的结果表明：小波分析可以对信号更有效地消噪。     

噪化图像的形态学分割方法

对严重噪化的图像，提出一个形态学分割方法，先通过灰度骨架变换方法和最大内接块的概念将图像中的颗粒噪声，目标表面及有噪背景分离开，移去变化背景及颗粒噪声，使图像得以增强，为了成功地识别和分离不需要的成分，用灰度形态开形成一个尺寸鉴定算法，最后在增强图像上应用全局阀值化从背景中获得目标。     

利用小波包分析进行雷达图像消噪研究

针对船用雷达图像消噪问题,提出了应用小波包分析算法对雷达图像进行消噪处理.小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力.本文对小波包分析进行了改进,解决了频率混叠问题,其消噪效果更佳,具有更为广泛的应用价值.     

小波分析在信号消噪中的应用研究

小波分析具有在频率域的多分辨能力,已广泛用于信号和图像的消噪中。在引入小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。经过信号仿真验证,这种新的阈值函数取得了较好的消噪效果,克服了采用传统的软、硬阈值函数去噪的不足。     

超声回波信号的小波消噪研究

利用小波变换的时频局部化性质,对超声回波弱信号特征进行提取,得到了较好的边缘信号,从而对信号进行全面细致的分析。理论分析和仿真结果表明,小波分析方法适合于超声回波信号的检测和特征提取,在改善了信噪比的同时,还保持了很高的时间（空间）分辨力,具有准确度高、抗噪声性能好等优点。并将该技术应用于物距测量中,提高了系统测量的准确度。     

基于样本熵理论的进化论自适应消噪算法

进化论自适应滤波器消噪算法通过有性繁殖和无性繁殖规则可以实现全局最优搜索,从而最优地消除可加性噪声,有效提取故障特征信号。但定值进化系数和以残差信号平均能量的倒数作为适应度函数等因素,约束了该算法的收敛特性和消噪性能。由于样本熵拥有可有效表征信号的不规则性和复杂程度、可较少地依赖时间序列的长度、对于丢失数据不敏感、对瞬态强干扰有较好的承受能力等特性,本文将信号样本熵的倒数作为适应度函数,采用变步长的进化系数提出基于样本熵理论的自适应进化论消噪算法。模拟仿真和实验数据研究表明,本算法有较好的收敛速度和消噪效果。     

高斯模糊下舰船图像自适应细节增强方法

高斯模糊下传统舰船图像自适应细节层次感会降低,图像细节刻画不明显,为此提出舰船图像自适应细节增强方法。设计自适应UM细节图像增强方法,确定自适应增益系数,对细节层次感进行区域规划,设计自适应拉低对比度区域增强机制,提升图像细节刻画能力;通过图像扩张对细节板块化颜色校正,保证呈现方式具备明显的色彩对比,对图像进行灰度计算,实现图像自适应细节增强。实验结果表明,设计方法能够增加图像自适应细节的层次感以及细节表现力。     

舰船磁场动态测量中的小波消噪技术研究

动态测量是舰船磁场测量中的重要方式,针对舰船磁场动态测量中的噪声特点,采用小波变换技术进行了消噪处理。仿真结果表明,小波变换技术可以较好的消除各个频段的磁场噪声,较好的恢复原始舰船磁场信号,在实际舰船磁场动态测量中有重要的应用价值。     

指纹图像的二值化方法研究

针对指纹图像的特点对指纹图像二值化方法作了探讨，提出了指纹图像的二值化改进算法，该算法充分利用了指纹图像的方向特性，采用梯度法计算指纹的块方向图，将其量化为8个标准方向，以块方向代替点方向对指纹图像进行二值化。实验表明，此方法对于不同质量的指纹图像都有着令人满意的处理效果。     

基于MATLAB的舰船辐射噪声信号小波消噪处理

针对舰船辐射噪声信号的特点提出了小波消噪的方法,对小波消噪理论作了简要的阐述,并设计了一种消噪方案,最后利用MATLAB,在计算机上选用不同的小波基和阈值进行了实船信号的消噪处理试验,并对结果进行了简单的分析比较。试验结果表明,在选择了合适的小波基和阈值的情况下,利用小波变换的方法对舰船辐射噪声进行消噪处理可以取得良好的效果。     

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。     

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。     

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。     

基于小波阈值法和LMS自适应滤波法的舰船去噪方法

在海上行驶过程中,为确保安全稳定航行,有必要高度重视舰船去噪的重要性。其中,在舰船去噪过程中,将信噪比增益当做小波基函数的一个重要参数进行研究,可以将改进后的小波阈值算法应用到舰船的背景信号去噪算法中,进而改善去噪的效果。而LMS自适应滤波器则能够结合环境改变对滤波器的系数进行自动调整,结构相对简单且运算量不大,容易满足硬件需求,所以也在噪声对消与信号预测、增强等诸多领域中得到广泛应用。在舰船去噪中,将小波阈值去噪方法与LMS自适应滤波算法应用于其中具有一定的可行性,值得展开进一步研究与探讨。     

基于图像匹配的多船舶图像拼接方法

传统多船舶图像拼接方法在使用实践过程中,存在无法对多艘高度相似的船舶进行特征区分,导致在拼接过程中拼接位置出现错误的问题。提出基于图像匹配的多船舶图像拼接方法,首先通过引入M-KAZE算法,对高相似度的船舶进行细节的非线性尺度特征识别计算,使每张船舶图像的特征更为清晰;接着,引入稀疏特征像素点拼接算法对多张船舶图像的稀疏特征进行关联计算,从而完成多艘船舶图像的准确拼接;最后,通过仿真实验证明提出方法的可行性。     

基于参数化子模型的SWATH船典型节点抗疲劳设计

复杂的交变载荷、特殊的结构形式和高强度钢的大量使用使小水线面双体船连接桥结构的疲劳强度问题尤为突出。针对此问题,研究在整船有限元分析的基础上,采用子模型法对SWATH船支柱体高应力集中区域的典型节点进行基于Miner线性累积损伤理论和Weibull分布连续模型的疲劳强度分析。并通过有限元分析软件Ansys及其参数化编译语言APDL建立该典型节点的参数化子模型,结合以表征结构疲劳寿命的累积损伤度和影响疲劳强度的形状和尺寸参数建立的优化模型进行优化设计研究。算例结果表明,该方法能够在提高结构疲劳强度的情况下,提出结构重量较轻的节点形状和尺寸方案,为此类结构的抗疲劳设计提供参考。     

基于SIFT特征的SAR图像匹配

SAR图像在海上舰船武器导航领域中具有重要作用,其中SAR图像的配准是准确导航的关键技术。为获取准确高效的SAR图像匹配结果,本文提出一种利用SIFT算法进行雷达SAR图像的匹配方法。首先,通过SIFT算法从SAR图像中获取大量的尺度不变极值点,生成SAR图像的特征描述符;然后,为更有效的进行特征匹配,本文采用单系数法作为特征匹配的距离度量;最后,通过实验对算法进行仿真,初步实验结果表明本文算法能够取得较好的匹配效果。     

基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法

普通船舶目标定位方法,确定目标船舶所处位置时,易发生较大偏差,且所需定位时间过长。为有效解决此问题,设计基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法。通过船舶图像纹理特征的确定,完成基于Gabor船舶图像纹理特征的提取。通过目标阵列稀疏信号的确定、稀疏信号方位角的确定,完成基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶目标定位方法与普通方法相比,一定程度上,缩小目标船舶定位误差及所需定位时间。     

基于分段可调的船舶高光谱图像压缩方法

传统高光谱图像压缩方法在船舶图像处理中不能进行分段处理,并且无法实现分段调频,为此设计基于分段可调的船舶高光谱图像压缩方法。对高光谱图像进行波频分块,求取极值保证划分波段的完整性,通过条件提取方式进行高光谱图像的预处理;选取优化参考谱带,为多元化图像压缩提供参考标准,计算光谱图像压缩量,实现分段可调光谱图像压缩。试验数据结果表明,设计的光谱图像压缩方法能够实现分段可调式图像压缩。     

自适应阈值法的舰船图像自动分割

图像分割是视觉检测领域中的重要环节。由于舰船环境和图像数据的复杂性,现阶段舰船图像自动分割技术中的抗光照性能差、精度低以及边缘模糊等问题仍普遍存在。如何有效完成对舰船图像进行自动分割成为一大难题。为了有效解决上述问题,对当前图像分割方法进行深入的研究和调查,提出通过自适应阈值法的舰船图像自动分割方法,在总结和分析了现有自适应阈值分割算法存在的优点和局限性后,给出了自适应阈值图像分割法的改进方案,以便从复杂的舰船图像背景中分离出目标区域,有效解决当前图像分割技术中光照不均匀、边缘模糊等问题。为验证方法有效性进行了仿真实验,实验结果证实该方法性能效果相对较好,充分满足对复杂舰船图像进行分割的设计目标。