可见近红外、短波红外超光谱成像仪在轨数据处理技术研究

分析了天基可见近红外、短波红外超光谱成像仪的数据特征,提出了一种用于可见近红外、短波红外超光谱成像仪的在轨数据处理系统.重点介绍了星上定标及非均匀性校正、星上数据压缩等算法.超光谱成像仪在地面定标的基础上进行星上辐射和光谱定标,用基于定标和基于场景两种方法对图像数据做非均匀性校正.星上数据去噪及压缩采用基于小波变换的方法,去噪后的数据用3D-Tarp算法压缩.该系统设计既考虑了算法的有效性,又考虑了恶劣的星上环境对时间、功耗等指标的限制,在尽量少损失信息的情况下,能有效去除噪声,提高信噪比,减少星上存储和下传的数据,提高图像质量.     

遗传算法优化小波阈值对水质光谱数据的去噪研究

针对紫外-可见光谱法水质检测系统易受到仪器本身和外界环境的噪声干扰, 所测得的光谱数据存在大量系 统和杂散光噪声的问题, 在对紫外-可见光谱法水质检测系统的噪声源分析的基础上提出将遗传算法应用于小波阈值 优化的去噪方法, 并与小波软阈值、 SG 平滑和中值滤波方法进行了对比。为评价去噪效果, 对同一浓度的邻苯二甲 酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪实验。在采用遗传算法选取小波最优阈值对标液进行去噪处理的同时, 还 采用传统小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波去噪作为对比。为验证该算法的实际可行性, 进一步用这四种方法对 某地排水沟和某污水处理厂排水口的实际水样光谱进行去噪处理。实验结果表明: 基于遗传算法的小波阈值去噪效 果良好, 相较于传统的小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波的方法, 信噪比分别提高了 2.2994、 5.7066、 2.6155 dB, 均方根误差分别减小了 0.0028、 0.0087、 0.0033, 峰值信噪比分别提高了 2.0837、 5.2569、 2.7375 dB。基于遗传算法 的小波阈值去噪算法不仅抑制了光谱数据中的噪声, 同时也提高了系统精度, 为紫外-可见光谱法水质光谱去噪处理提 供了一种新的解决办法。     

子波变换去噪的一种新算法

在图象平滑中，经常采用均值滤波和中值滤波。然而均值滤波对高斯白噪声比较有效而中值滤波对脉冲噪声比较有效。因而寻求对两种噪声都有效的去噪算法是我们所希望的。本文在概要介绍子波变换的基础上，首先从理论分析和实验计算两个方面详细讨论了脉冲信号和高斯白噪声的子波变换特性。然后说明了一种对脉冲噪声和高斯白噪声同时有效的新的去噪算法。最后利用改进的去噪算法对一维信号和二维信号进行了实验，并给出了数字仿真的结果。     

基于FFT的红外图像滤波算法的设计与实现

线列扫描红外成像系统的图像中存在大量随机变化的横条纹噪声,严重影响成像质量。在对噪声特性进行分析的基础上,提出了一种在频域进行滤波的去噪算法。仿真和实验证明此算法能较好地完成去噪功能。介绍了算法在FPGA中的实现方法,并对资源占用情况进行了分析。     

光电稳定跟踪平台中微机电陀螺滤波方法研究

根据微机电陀螺的实测数据,分析了其噪声特性,建立了微机电陀螺零漂的AR模型.研究了基于Kalman滤波的陀螺去噪算法,给出了去噪结果,分析了Kalman滤波不能够在微机电陀螺信号去噪中获得较好效果的原因.在此基础上,将基于阈值决策的小波去噪方法应用于微机电陀螺的信号处理中,给出了滤波结果.实测结果表明由于后者不依赖于噪声的精确模型,根据噪声在不同频段的统计特性采用阈值决策滤波,具有更好的抑噪效果.最后给出了两种滤波算法的比较结果.     

二次谐波信号降噪方法的研究

在近红外区域，利用波长调制光谱技术进行气体浓度检测时，光学元件以及电子器件的噪声会影响二次谐波信号的信噪比。为了抑制噪声，提出一种基于经验模态分解、去趋势波动分析和小波自适应阈值的复合降噪算法。该算法针对传统经验模态分解降噪算法中存在的有用信号缺失的问题，利用去趋势波动分析优化对于信息主导本征模函数的筛选，将筛选出的信息主导本征模函数进行信号重构，再用小波自适应阈值算法提高降噪精度。将提出的算法与经典的降噪算法进行对比评估，提出的算法降噪后的二次谐波信号与原二次谐波信号的互相关系数为99.9018%，均方根误差为0.0087%。通过对实验中实际得到的二次谐波信号进行去噪，结果表明提出的算法去噪效果明显，能够保留有用的信息点。     

基于小波的信号去噪分析

由实际应用可得,作为一种新的多辨认分析方法的小波变换,由于具有多分辨特征和时频局部性,可同时进行频域和时域分析,所以特别适用于进行非平稳信号的处理。首先介绍了小波分析的信号去噪原理,其次接着阐述了4种去噪算法：小波分解与重构去噪方法、模极大值检测法、阈值法及平移不变量小波去噪法。对于叠加了高斯白噪声的仿真信号,分别将上述的4种方法用于去噪处理,并通过仿真过程不同及图形差异对几种方法进行比较。     

基于奇异性检测的信号去噪新方法

该文引进了一种基于奇异性检测的信号去噪方法,并对其在二维降噪中所需进行的复杂的线性内插作了进一步简化,使得整个二维降噪得以大大简化而达到快速运算和节省存储量的目的。文中详细描述了该算法的理论基础并给出其一维计算机仿真,同时也给出了进一步简化后的二维降噪仿真。这种去噪方法不需要信号或噪声的先验信息。仿真结果表明,相比其它小波去噪方法,该方法的主要优势在于:它在某一时刻的脉冲噪声的辨识和去除能力相当强,而且在去噪的同时能很好地保持信号边缘。     

基于小波分析的脑电信号处理

为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号,提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础,首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解,然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真,结果表明,采用软阈值方法有效去除了噪声,提高了脑电信号的信噪比。     

基于稀疏表示的被动毫米波L-R成像算法

在被动毫米波的图像恢复中,L-R算法是一种简单而有效的非线性方法。但当噪声不可忽略时,L-R算法难以获得较好的复原结果。自适应稀疏表示,作为一种新的信号处理方法,具有表达信号灵活的特点,能够在保持目标特征的同时有效地去除噪声。该文提出一种基于自适应稀疏表示的L-R算法。首先采用稀疏信号表示的方法进行去噪,然后使用L-R算法进行图像恢复。这种改进算法通过使用基于自适应稀疏表示的去噪算法有效地减少了噪声对L-R算法的影响。实验数据的成像结果表明:该文的改进算法提高了L-R算法的性能,可用于低信噪比的图像复原。     

磁共振图像阀值去噪方法研究

磁共振成像已成为脑功能病理和解剖研究的主要手段，是医学影像学领域中最活跃的技术。由于在成像过程中复杂的电磁场环境容易受到人体热噪声干扰，使得磁共振图像去噪成为很重要的研究热点。小波分析具有多尺度分辨和去相关性等特点，在去除被白噪声污染的磁共振图像方面得到了广泛应用。但磁共振图像经传统的小波分析去噪后，细节信息部分丢失，图像的边缘变得模糊．针时这些问题，时经典的小波阀值去噪方法进行了改进，将关键参数取值与预估计联系起来，将阀值的选定与图像的局部特征结合起来，提出一种灵活的、自适应的去噪新方法。与经典方法相比，采用本方法处理的噪声图像去噪后图像的细节更丰富，边缘信息完善，视觉效果更好。     

基于小波变换的结构光光条图像去噪方法

结构光光条图像通常受到大量噪声的干扰,会对光条图像分析的造成影响。本文通过对结构光光条图像的噪声特点的分析,结合中值滤波和小波去噪特性,提出基于自适应中值滤波和改进小波重构的去噪方法。用本文提出的方法对结构光光条图像进行去噪处理,并与传统小波软阈值去噪法等其他去噪方法结果进行对比。使用客观的评价标准对两种方法去噪效果进行评价,结果表明,本文提出的去噪方法对结构光光条图像有更好的去噪效果。     

基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究

针对实际拍摄的背景复杂、目标对比度和信噪比低的图像,在综合考滤图像去噪平滑效果、图像清晰程度和时间复杂度的基础上,提出一种基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法.首先对含噪图像进行提升小波分解,再在图像高频部分进行中值滤波以改善图像的消噪效果,最后采用信噪比(SNR)与均方根误差(RMSE)和图像灰度曲面图作为图像去噪效果的评估,将提升小波变换和中值滤波相结合的图像去噪方法与小波去噪、小波与中值滤波结合消噪等进行对比实验.实验结果表明,该方法既能消除图像噪声又能达到保持其图像边缘要求,且时间度较低.     

MR image denoising method for brain surface 3D modeling

The goal of Optoelectronics Letters is to rapidly report original, new and important results in the fields of photonics and optoelectronics in English, to advance the international academic exchanges. Optoelectronics Letters pays a particularly attention to the cross topics between photonics and electronics.     

基于天然气组分红外光谱图的数据预处理方法研究

利用红外光谱分析仪对天然气组分进行组分分析时所获得光谱信号往往会受杂散光、噪声、基线漂移等因素的干扰,从而影响最终定量分析结果,故需要在建模前对原始光谱进行预处理。为解决仪器测量光谱图的噪声干扰问题,本文提出一种Savitzky-Golay平滑法结合sym6小波函数软阈值去噪法对光谱图进行预处理。将传统的预处理方法与SG平滑法结合小波函数法进行对比分析。结果表明,以SG平滑法结合sym6小波函数软阈值去噪法对光谱图进行预处理,其拟合优度数值最高为0.98652,残差平方和数值最低为5.50694,证明使用该方法后的函数分峰拟合效果最佳,处理效果优于传统方法。     

小波降噪对TDLAS 干涉抑制的研究

基于多光程吸收池的可调谐半导体激光吸收光谱 (TDLAS) 系统在检测过程中容易出现噪声干扰, 影响着其 实际检测性能。针对这种干扰的特征进行分析, 提出利用小波降噪法来改善 TDLAS 系统的探测性能。首先依据理论 研究结果选择合适的小波函数和分解层数, 然后通过这种小波对叠加干扰的仿真信号进行滤波, 结果表明这种降噪技 术具有良好的去噪效果。最后利用小波降噪技术处理了实验采集的不同浓度气体的直接吸收光谱 (DAS) 和二次谐波 信号, 相比于原信号, 降噪后信号的信噪比从 0.4 增加到 259, 系统的检测限也达到 7×10−6, 表明小波降噪方法在气体 光谱检测中具有较高的应用价值。     

基于残差编解码器的通道自适应超声图像去噪方法

超声图像去噪对提高超声图像的视觉质量和完成其他相关的计算机视觉任务都至关重要。超声图像中的特征信息与斑点噪声信号较为相似,用已有的去噪方法对超声图像去噪,容易造成超声图像纹理特征丢失,这会对临床诊断的准确性产生严重的干扰。因此,在去除斑点噪声的过程中,需尽量保留图像的边缘纹理信息才能更好地完成超声图像去噪任务。该文提出一种基于残差编解码器的通道自适应去噪模型(RED-SENet),能有效去除超声图像中的斑点噪声。在去噪模型的解码器部分引入注意力反卷积残差块,使本模型可以学习并利用全局信息,从而选择性地强调关键通道的内容特征,抑制无用特征,能提高模型去噪的性能。在2个私有数据集和2个公开数据集上对该模型进行定性评估和定量分析,与一些先进的方法相比,该模型的去噪性能有显著提升,并在噪声抑制以及结构保持方面具有良好的效果。     

时空自适应的分焦平面偏振视频PCA去噪

分焦平面式（DoFP）偏振成像探测器通过集成式微偏振阵列实现偏振信息的实时获取。然而由于成像过程中存在噪声,对后续的偏振图像去马赛克超分辨、场景偏振信息解算产生了严重影响。基于主成分分析（PCA）提出一种时空自适应DoFP视频数据去噪算法,对于每个待去噪的DoFP图像块,在其局部时空邻域内选取相似的图像块,然后利用主成分分析对其去噪。该算法充分利用DoFP视频数据的时空信息构建训练样本,且块匹配过程无需采用运动估计,可直接用于DoFP视频数据去噪。进一步提出基于双边滤波的残余噪声去除算法,从而得到更好的去噪效果。通过模拟与真实数据对所提算法进行实验验证,结果证明:所提算法可有效抑制噪声,在相同测试条件下,所提算法优于现有算法。     

改进LMMSE的弥散加权磁共振图像Rician噪声复原

弥散加权磁共振图像(DWI)由于其本身扫描成像和应用特点,易被噪声干扰,且其噪声一般呈Rician分布,需要有效去噪以保证后续应用.目前使用较多的局部去噪方法缺乏对噪声统计信息的综合应用,缺乏针对DWI图像特殊Rician噪声分布的针对性应用.本文提出一种DWI图像Rician噪声的线性最小均方误差(LMMSE)复原方法,使用局部信息的统计特征,对DWI图像的Rician噪声进行有效估计,并引用各向异性滤波的原理改进使用LMMSE进行递归复原.在合成模拟DWI数据和真实人体脑部DWI数据上进行的仿真和实验表明,本文方法较之现有常用局部性去噪方法能够更好地去除DWI图像中Rician噪声,改善计算获得的DTI图像标量和方向信息的有效性和准确性.