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场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。 相似文献
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在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。 相似文献
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《西安航空技术高等专科学校学报》2017,(5)
针对现有的图像去噪模型不能很好保留图像边缘及纹理的缺点,在变分理论的基础上提出了改进的局部自适应图像去噪算法,该算法基于图像局部特性计算保真参数,利用小波变换进行噪声方差估计,采用小的自适应窗确定保真参数,并利用该高保真去噪算法对叠加高斯噪声的图像进行了降噪处理,结果显示比全局变分采用最速下降自动选择保真参数的去噪效果要好,峰值信噪比(PSNR)在不同高斯噪声背景下都有0.2-0.5dB的提升。 相似文献
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小波分析已经成为目前雷达信号去噪的主要方法之一。通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的滤波特性;分别阐述了目前雷达信号检测中常用的4类小波去噪方法并进行性能分析;对雷达信号的小波检测方法提出了展望。 相似文献
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目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。 相似文献
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提出了一种在正则化基础上,利用小波变化实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标边缘检测的新方法。传统的利用小波变换实现图像边缘检测时,阈值需要人为设定。针对这一问题,文章引入正则化超分辨技术,从贝叶斯框架下的估计问题出发,采用非二次正则化,平滑图像,保护强散射点目标,实现对 SAR图像进行去噪。利用小波变换的局部化特性和多尺度分析能力,检测突变信号,实现对舰船目标的边缘检测。该方法去噪效果好,边缘 定位准确,仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
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对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷.给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25.2229dB、27.708dB.与含噪图像相比分别增加了7.7253dB和7.739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。 相似文献
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射频信号因具备空间远距离传输特性被广泛应用于航天测控等领域,但空间磁场、信道、设备元器件等会引入大量噪声干扰,对射频信号的传播及后续分析处理造成影响。而目前关于射频信号消噪的研究很少,针对此问题,对比研究了传统滤波器消噪、小波阈值法及SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)法在射频信号消噪方面的应用,仿真分析了各算法对有用射频信号的提取效果,从而发现3种方法均能起到噪声抑制的作用,但是,滤波器法明显会降低信号能量,小波变换法易使重构信号失真,而SVD法则运算时间较长。为此,提出将小波阈值法与SVD相结合,用于射频信号消噪。再通过比对各方法消噪的性能指标,验证了将2种方法结合,可有效提高运算效率及噪声抑制能力。 相似文献
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滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提
取的准确性,将基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)用于滚动轴承振动信号的降噪中,并对降噪后的轴承故障信号
进行双谱分析。结果表明:CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰,经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的
双谱全局图存在明显差异,根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分;通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的
双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率,从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚
动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。 相似文献
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为了寻求一种能将不同类型和数量的噪声从图像中去除的方法,提出了一种能从图像源中将噪声与信号分离的改进的小波ICA滤波器。该方法首先使用小波降维,用Morlet小波来解决非正交问题;通过ICA规范化降维后的信号,从而发现独立噪声特征;再通过相关性将图像和噪声分离;最后,对图像进行还原,得到去噪后的图像。通过实验与主成分分析(PCA)方法、FastICA方法进行了对比,验证了该方法的有效性。结果显示,本研究提出的方法降噪效果较PCA方法和FastICA方法有大幅提高。同时,复杂度略有上升。 相似文献
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结合某测试信号,介绍了阈值消噪的三种方法:强制阈值、默认阈值和给定阈值。通过分析不同阈值消噪后信号波形,计算消噪信号的信噪比、均方根误差和相关系数,对几种方法的准确度进行了对比。结果表明,通过合理选择小波分解的尺度,对小波系数进行阈值重构,能有效地去除信号中含有的噪声,而选用不同规则下的阈值函数或者同一阈值函数对小波系数的处理方式不同,消噪的效果会有很大差异,而阈值函数的选取,更应充分考虑信号的实际特征。 相似文献
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