一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法.     

基于DSP的水田平地机倾角传感系统设计与试验

平地机车身倾角是水田平地机平地铲自动调平控制的重要反馈信息。为满足平地铲自动调平的倾角测量精度要求,达到水田精准平整、减少水资源的浪费、提高水稻产量的目的,设计了一种基于DSP的水田平地机倾角传感系统。采用惯性加速度计和陀螺仪作为倾角传感系统的倾角测量传感器,分析了倾角传感系统倾角测量原理、设计了硬件系统和基于卡尔曼滤波器的传感器融合算法。倾角传感系统综合利用加速度计所测的重力加速度分量和重力加速度的三角关系以及陀螺仪所测的角速度和车身倾角的导数关系测量获得平地机车身倾角;采用三轴加速计ADIS16300、陀螺仪ADXRS453和DSP处理器TMS320F28069等器件组成倾角传感系统的硬件系统,其中DSP处理器主要实现传感器数据采集、算法执行和数据通讯等功能;以平地机真实倾角和陀螺仪零位偏差作为系统状态向量,建立系统状态方程和测量方程,通过离散化卡尔曼滤波器递归融合得到平地机车身实时倾角。通过三轴多功能转台对倾角传感系统的卡尔曼滤波融合算法测量精度进行了试验。试验结果表明:该倾角传感系统在静态和动态时均能准确地测量平地机车身实时倾角。静态测量时车身角度平均绝对误差≤0.01°,均方根误差≤0.01°,最大误差0.07°。动态测量时车身角度平均绝对误差≤0.18°,均方根误差≤0.20°,最大误差0.41°。说明该系统为水田平地机平地铲自动调平控制提供了低成本倾角测量方案。     

基于离散脊波变换的农作物图像去噪算法

由于农作物生长环境的复杂性,导致在获取农作物图像过程中或多或少存在一定程度的噪声,这给农作物成熟果实的自动化采摘造成了很大不便。因此,结合离散脊波变换,提出了1种农作物图像自适应去噪算法,该算法通过对图像实现多尺度脊波变换,保持低频分解系数不变,对于高频分解系数,首先分别采用改进非局部均值滤波算法(improved non-local means filtering,INLM)以及改进小波硬阈值去噪模型进行消噪;然后实现低频分解系数与各自消噪后的高频分解系数重构,从而获得2幅重构图像;最后实现2幅重构图像的等权融合处理,获得消噪后的农作物图像。结合相关试验,分别将该算法与经典非局部均值滤波算法(non-local means filtering,NLM)、已有的改进非局部均值滤波算法以及小波硬阈值去噪算法进行去噪效果比较,主观、客观分析结果表明,用该研究算法处理后的图像清晰度较高且残留噪声较少。     

木材近红外光谱小波阈值去噪方法

采用小波分析对木材近红外光谱进行阈值去噪研究,分别采用硬阈值、固定阈值、最大最小阈值和rigsure阈值对光谱信号进行去噪.结果表明,小波变换可以有效去除光谱噪声,并很好地保留了信号中的尖锐和突变部分,在近红外光谱分析中具有很好的应用前景.     

基于提升小波变换的薯类视觉图像滤波处理

对农产品检测过程中所获得的视觉图像中时常出现的噪声滤波问题进行研究,以薯类视觉图像为例提出了一种基于提升小波变换的自适应滤波算法。该算法首先采用分解、预测、更新对噪声图像进行单层提升小波变换,保留低频分解系数不变;其次对高频分解系数采用自适应Canny边缘算子进行边缘轮廓提取,保留边缘轮廓,对图像剩余部分进行有针对性地自适应滤波;再提出一种新型小波阈值函数模型对低频分解系数进行噪声抑制,最后进行分解系数重构。为了进一步改善滤波后图像的视觉效果,采用自适应同态滤波进行增强处理。仿真结果表明,该算法对薯类等农产品视觉图像中噪声的处理比小波阈值法、自适应中值滤波算法有优势。     

一种结合小波变换的豆类图像增强算法

针对农业视觉图像时常受到噪声的干扰,导致图像质量在很大程度降低的问题,以豆类图像为例,提出了一种图像自适应增强算法。该算法将小波变换与改进自适应中值滤波有机结合,首先对降质豆类图像实现2层小波分解,小波基函数取sym8,获得小波高频和低频分解系数;然后从噪声检测、自适应滤波等2个环节中对自适应中值滤波加以改进,提出了一种改进自适应中值滤波算法用于对小波各方向高频分解系数的自适应滤波;最后实现小波低频和高频系数的重构。将本研究算法与小波软阈值法、自适应中值滤波进行仿真试验比较,结果表明,本研究算法效果最优,能够实现对降质的豆类图像高质量增强处理。     

基于Cross-Validation的小波自适应去噪方法

小波去噪算法中,阈值的选择非常关键.提出一种自适应阈值选择算法.该算法先通过Cross-Validation方法将噪声干扰信号分成两个子信号,一个用于阈值处理,一个用作参考信号;再采用最深梯度法来寻求一个最优去噪阈值.仿真和实验结果表明:在均方误差意义上,所提算法去噪效果优于Donoho等提出的VisuShrink和SureShrink两种去噪算法,且不需要带噪信号的任何"先验信息",适应于实际信号去噪处理.     

一种改进的小波阈值去噪方法

为了改进滤波效果,提高去噪质量,在分析目前被广泛应用的软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种改进的阈值去噪方法.该方法既兼顾了软、硬阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了它们在图像去噪中的缺陷.有效克服了硬阈值法去噪信号失真的和软阈值法细节模糊现象.仿真结果表明:该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比定量指标上均明显优于传统的软、硬阈值算法,达到良好的去噪效果.     

小波变换用于抑制干扰信号几种方法的比较研究

对小波变换抑制干扰信号提取真实信号的3种方法，即小波滤波器消噪法；软、硬阈值消噪法；基于模极大值的小波去噪方法，进行了比较研究。给出了每种方法的适用范围及具体的算法、仿真结果，对于选用小波变换工具进行信号处理具有一定的理论意义和实用价值。     

一种基因芯片图像滤波混合法

对基因芯片的表达数据进行分析，有助于获得基因的表达谱与功能之间的关联信息，而基因芯片图像的滤波方法，对于获得高质量的基因表达数据具有重要的意义。本文采用小波和中值滤波混合法对基因芯片图像去噪，采用的小波硬门限阈值量化法去噪预先处理了基因芯片图像的部分高频噪声，避免了图像有用信号湮灭；而中值滤波法弥补了小波分析中的噪声指数较高的局限性。与传统的基因芯片图像滤波方法进行对比实验，结果表明，该方法能够在有效去除基因芯片图像噪声的同时，很好地保持图像的边缘和细节信息。     

小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法 ,讨论了该理论在振动攻丝扭矩采样信号滤波中的应用 ,通过对所获得的扭矩信号进行小波变换 ,将其分解成若干个互不重叠的频带 ,利用阈值量化处理的方法去除噪声 (高频信号 ) ,再将剩余部分进行重构 ,形成了抑制噪声的滤波信号 .实验结果表明 ,该方法对采样信号进行滤波是十分有效的 ,对提高扭矩测量值的计算精度很有利     

基于CEEMDAN-DFA与FCM聚类算法的大地电磁强噪声识别与抑制

CEEMDAN(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,自适应噪声的完备经验模态分解)-DFA(detrended fluctuation analysis,去趋势波动分析)滤波算法首先将含噪信号进行CEEMDAN分解,并以DFA方法提供的标度指数为依据,然后从分解得到的本征模态函数中自适应地选取有用的分量去重构信号.仿真试验表明,在不同信噪比背景下,该方法相对于小波阈值和EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)-DFA方法具有一定的优越性.此外,选用模糊熵与短时能量作为模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法的特征参数,对受典型强噪声干扰的大地电磁信号进行信噪识别,获得了较好的识别效果.鉴于此,将这2种算法相结合对实测信号中受到强干扰的部分进行识别与噪声抑制.结果表明,该方法能有效地克服传统整体滤波处理产生的过处理现象,在压制强噪声的同时能较好地保留实测数据中有用的低频成分.     

小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法，讨论了该理论在振动攻丝扭短采样信号滤波中的应用，通过对所获得的扭矩信号进行小波变换，将其分解成若干个互不重叠的频带，利用阈值量化处理的方法去除噪声（高频信号），再将剩余部分进行重构，形成了抑制噪声的滤波信号，实验结果表明，该方法对采样信号进行滤波是十分有效的，对提高扭矩测量值的计算精度很有利。     

ELMD联合粒子群优化小波阈值的语音去噪研究

语音信号是一种非稳态的随机信号,而传统的时频分析法缺乏对这类信号进行最稀疏表示的能力,为此提出了一种完备的局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)联合粒子群优化小波阈值语音消噪分析法:在对原始信号LMD(局部均值分解,Local Mean Decomposition)分解基础上加入高斯白噪声辅助分析的自适应分析法,以减轻分解后的产生模态混叠现象;对于分解后的分量中残留的噪声使用粒子群优化算法获得最优小波阈值滤除。对实际采集语音信号进行Matlab仿真的处理分析结果显示,该算法在抑制语音中的背景噪声有着良好的效果,且有效降低了对语音有效信息的损伤。     

基于小波变换的颗粒肥流量信号处理研究

针对在精准变量施肥中对排肥信号精度要求较高,受外界因素干扰较多导致排肥信号不精确的问题,本试验提出了对颗粒肥流量信号进行去噪处理的小波阈值去噪和小波包阈值去噪2种方法。为了验证2种方法的正确性,本研究以不易变形且摩擦力度小的大颗粒尿素为研究对象,利用排肥试验台对颗粒肥展开排肥试验;然后,利用微波多普勒传感器采集颗粒肥的流量信号;最后,通过2种去噪方法对多普勒信号进行仿真,结果表明:对信号进行多尺度小波变换后,低频小波分解重构可以更有效地去除噪声。     

一种基于图像分析的玉米病虫害智能化识别方法

农业病虫害智能化探测是现代农业发展的必然趋势,也是基本要求之一。以玉米病虫害为研究对象,借助计算机图像分析技术,提出了一种玉米病虫害智能化识别方法。首先对降质的玉米病虫害图像实现单层小波分解,以实现图像信号的多尺度分解,获得低频分解系数和高频分解系数。由于低频分解系数包含绝大多数图像低频信号,降质程度可忽略不计,设计了一种具有调节因子的自适应增强函数模型,通过设定固定阈值,对高于该阈值的系数进行只适应增强,反之则进行抑制。然后对上述各高频系数进行第二层小波分解,对获得的低频分解系数予以舍弃,对于高频系数则通过设计一种随着分解层数的变化而自适应调整阈值的小波阈值函数模型来进行处理。最后分别进行2层小波系数重构。结果表明,该方法对玉米病虫害图像的复原效果优于小波硬、软阈值函数模型,能够根据复原后的图像进行病虫害的准确识别,稍加改进可应用与农业智能化设备(如农业机器人)的内置程序中,能实现对病虫害图像的实时化地获取、处理,智能化地识别。     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法。该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算。该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量。实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高。     

基于正交小波系数的阈值降噪法

依据信号与噪声小波变换系数的差异,提出的用阈值法去噪可以很好的使噪声得到抑制,且几乎保留了原始信号所有的特征点.本文详细阐述了小波分析信噪分离的基本原理和方法,通过仿真分析得到良好的效果,为信号去噪提供一条有效的途径.     

小波阈值去噪在地震解释图像处理中的应用

在数字图像处理过程中,如何减弱或消除噪声对源图像的干扰是图像预处理技术中的难点和关键步骤。将基于小波变换的阈值去噪方法应用于地震解释图像的预处理中,并采用了一种改进的小波阈值函数,改进后的小波阈值函数可以有效抑制传统软硬阈值方法所带来的固有缺点。给出了具体的算法流程。试验证明,该算法可有效去除三维地震资料相干切片图像中的噪声并保持边缘细节,为下一步对断层的提取及解释提供有力保障。     

基于小波变换模极大值的信号去噪方法研究

信号在采集、转换和传输过程中,由于受到设备、环境及人为因素的影响,使信号不可避免地受到噪声干扰。因此,如何去除信号中的噪声,得到感兴趣的信息是信号处理过程中的一项关键技术。对基于小波变换模极大值的信号去噪问题进行了研究,根据信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性,给出了基于小波变换模极大值的去噪算法。数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。