矿山遥感图像自适应加权改进中值滤波算法

矿山遥感图像的质量受成像区域环境的影响较大,加之成像器件固有的缺陷,易导致获取的图像存在一定程度的失真,影响对遥感图像的判读和分析。为此,在中值滤波（Median filtering,MF）算法的基础上进行了加权改进,提出了一种适合于遥感图像处理的自适应加权改进中值滤波算法（Adaptive weighted improved median filtering,AWIMF）。首先将遥感图像划分为多个尺寸为7 ×7的图像块,对每个图像块分别统计像素点灰度极大（小）值,将该类像素点标记为第1类疑似噪声点;其次计算每个图像块的像素点灰度中值,将各图像块中的每个像素点灰度值与对应的像素点灰度中值作差,将较大差值对应的像素点标记为第2类疑似噪声点,将2次检测均被标记为疑似噪声点的像素点确定为噪声点;然后,以每个噪声点为中心选取尺寸为5× 5 的滤波窗口,根据滤波窗口内各像素点灰度值与所在滤波窗口的像素点灰度中值的差值计算权重,分别将各像素点灰度值与对应的权重进行加权计算,实现对噪声点的高效滤波;最后,采用直方图规定化算法（Histogram specification,HS）对滤波后的图像对比度进行调节。采用内蒙古白云鄂博矿区遥感图像进行试验,结果表明,所提算法的性能相对于中值滤波及其已有的几类改进型算法而言,优势较明显。     

矿区塌陷区遥感影像改进自适应维纳滤波算法

遥感影像为矿区开采沉陷研究提供了大量可靠的数据,对于提高矿区开采沉陷监测与预计的精度具有重要作用,但由于遥感影像的获取受到矿区成像环境、成像器件固有的缺陷等因素的影响,易混入不同程度的随机噪声,降低了遥感影像的成像质量,导致难以高精度提取矿区塌陷区域的相关数据。为此,提出了一种针对矿区塌陷区遥感影像的滤波算法。该算法首先对自适应维纳滤波算法添加了噪声图像块检测环节,对其进行了适当改进,将改进后的自适应维纳滤波算法用于对遥感影像进行去噪;然后针对去噪后遥感影像对比度不高的问题,采用动态均值算法进行增强处理,即通过设定某一阈值,将遥感影像像素点灰度值划分为亮度异常和亮度正常2个部分,采用亮度正常的像素点灰度值修正亮度异常的像素点灰度值,实现对遥感影像对比度的动态调整。采用一幅某矿区塌陷区的遥感影像分别对新算法、自适应维纳滤波、中值滤波、非局部均值滤波等算法进行试验,结果表明：新算法对于矿区塌陷区遥感影像的滤波效果相对于其余算法而言有一定的优势,对于提高矿区开采沉陷监测与预计的精度有一定的帮助。     

基于DWT与改进中值滤波的矿井视频监控图像去噪

井下光照不均、煤尘浓度大以及视频图像获取设备电路电压不稳定等各类因素的存在,导致矿井视频监控系统获取的图像存在大量噪声,影响了对矿井各类生产信息的准确判读。为此,将离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)与改进中值滤波算法相结合,提出了一种矿井视频监控图像高效去噪算法。首先,对获取的矿井视频图像进行自适应噪声检测,根据检测结果,对图像采用改进中值滤波算法处理;然后对滤波后的图像进行3层离散小波变换,鉴于图像的噪声信息绝大部分集中分布于高频分解系数中,故对低频分解系数不作处理;最后对高频分解系数采用一种改进软阈值去噪函数模型进行去噪,将去噪后的高频分解系数与原始低频分解系数进行重构,得到去噪后清晰度较高的图像。采用实地获取的山西潞安某煤矿井下视频图像进行试验,并与小波软阈值去噪、中值滤波等算法进行去噪效果对比分析,此外,对各算法的试验结果分别采用信噪比(Signal noise ratio,SNR)以及算法运行时间进行评价,结果表明:新算法对于矿井视频监控图像的去噪效果优于其余2类算法,且算法运算时间也具有一定的优势。     

双树复小波变换域矿区遥感图像自适应滤波

矿区遥感图像因受成像环境、成像器件固有缺陷等因素的影响容易出现不同程度的失真,为此,结合双树复小波变换（Dual-tree complex wavelet transform,DTCWT）多尺度图像分析的优良特性,提出了一种矿区遥感图像自适应滤波算法。首先对获取的视觉效果不佳的遥感图像进行直方图均衡化处理,使得增强后的图像灰度分布较为合理,提高图像的对比度;然后对增强后的图像进行双树复小波变换,对获得的高频分解系数采用改进的多级中值滤波算法进行处理;最后,将低频分解系数与滤波后的高频分解系数进行逆双树复小波变换。其中改进的多级中值滤波算法相对于经典多级中值滤波算法进行了2点改进：①将原有的4个方向滤波窗口扩展为7个,更有利于保持图像中信息的多方向特性;②对新增设的3个滤波窗口分别进行加权中值滤波,将上述7个滤波窗口的滤波值采用一种基于图像灰度值相关性的判别方法进行处理,剔除与待滤波像素点相关性不强的滤波值,将剩余的滤波值计算均值输出;MATLAB平台试验结果表明：新算法的总体性能相对于经典多级中值滤波、中值滤波、双边滤波等算法而言,优势较为明显。     

基于BDND的脊波域井下视频图像改进中值滤波算法

井下视频图像总体上色调偏暗,目标信息对比度不高,且由于井下存在大量粉尘,导致图像中存在高密度的随机噪声,增加了图像判读与分析的困难。为此,首先对井下视频图像进行多尺度脊波分解,对分解得到的低频系数和高频系数分别进行系数重构,得到井下视频图像的背景图像和细节图像;其次,根据背景图像灰度直方图的分布特征,采用高斯分布函数进行规定化处理;然后,在分析中值滤波（Median filtering,MF）特征的基础上,采用边界判别噪声检测方法（Boundary discrimination noise detection,BDND）对其进行改进,提出了一种基于BDND的改进中值滤波算法并用于处理细节图像,该算法根据细节图像局部区域灰度值的分布特征,设定2个自适应阈值t₁和t₂,将经过2次噪声检测后处于［t₁,t₂］区间内的灰度值对应的像素点标记为非噪声点,对其余像素点分别进行中值滤波;最后,对于直方图规定化处理后的背景图像和滤波后的细节图像进行叠加。采用C++语言对所提算法进行编程试验,结果表明,该算法对于不同模糊程度的井下视频图像均有较好的滤波效果,其性能相对于中值滤波、加权中值滤波、开关中值滤波等同类算法而言有了一定程度的提升。     

矿井视频监控图像改进模糊中值滤波算法

由于矿井空气粉尘较多且光照不均匀,导致井下视频监控系统获取的图像含有大量噪声且明暗不均,在一定程度上影响了对井下生产状况的实时有效监控。为此,提出了一种改进模糊中值滤波算法。首先设计了一种自适应改进模糊隶属度系数计算方法,该方法将图像滤波窗口内像素点的灰度最小值、最大值、均值等作为阈值来计算不同像素点灰度值的模糊隶属度系数,克服了经典模糊隶属度系数计算时需设置大量阈值的不足;然后根据模糊隶属度系数进行模糊加权中值滤波,并对滤波后图像的灰度直方图进行了均衡化处理。采用C#语言编写算法运算程序,试验数据为2幅某矿井视频监控图像,试验中引入了模糊中值滤波、加权中值滤波、开关中值滤波等算法进行对比分析,并对各算法的试验结果采用峰值信噪比（Peak signal noise to ratio,PSNR）和算法耗时2个指标进行评价,结果表明：改进模糊中值滤波算法相对于其余3类算法而言不仅去噪效果较优,而且耗时较少,对于批量处理矿井视频监控图像有一定的参考价值。     

自适应L滤波器在图像复原中的应用与改进

基于信号局部统计性质的线性滤波具有良好的图像噪声压制作用。为了进一步改进滤波器保护图像细节的能力,文中结合加权中值滤波器,对自适应L滤波器进行了改进。通过对同时含高斯噪声和椒盐噪声的图像进行试验处理,验证了方法的有效性。     

一种遥感图像的分割方法

图像分割是遥感图像处理中很重要的一步。因SAR图像通常带有较强的噪声，用传统的边缘检测方法效果不理想。利用数学形态学开闭运算和混合滤波，可据目标的形状选用算法中的探针，取得较好的滤波去噪和目标分割的效果。     

基于小波包理论的自适应滤波算法研究

提出了一种小波包自适应滤波算法。该算法将信号的小波包分解和自适应滤波相结合,先将信号进行小波包分解,然后对子信号进行自适应滤波,最后将信号合成从而达到信号降噪的目的。使用该算法对电压信号进行降噪,结果表明小波包自适应滤波算法具有良好的降噪性能。     

新型煤矿视频监控系统图像增强算法

为了改进煤矿视频监控系统的图像差的问题,提出了一种新型的图像增强方法。在一个滤波窗口内的4个特定方向各自求中值,对4个方向中值组成的集合求均值,把均值作为滤波窗口中心像素点的值,合成新的图像。仿真结果表明,在噪声较小的情况下,该算法的滤波效果优于传统自适应中值滤波,且更好地保护了图像的细节,提高了煤矿视频监控系统的安全监督性能。     

基于X-滤波DCT/LMS算法的自适应逆消噪系统研究

针对挖掘机和装载机等重型工程机械作业时发动机及液压泵振动产生的司机耳边强噪声 ,提出了一种基于自适应逆控制的消除方法。利用X -滤波DCT LMS算法构造控制器 ,使之驱动驾驶室内扬声器的输出声波具有与传播到驾驶室内的噪声相同的频率和振幅 ,且处于反相。当两声波相遇时 ,由于破坏性干扰作用 ,它们相互部分抵消 ,从而降低了司机耳边噪声     

基于噪声检测的矿井视频监控图像投票中值滤波

矿井视频监控由于受到井下光照不均匀、高浓度粉尘、成像器件电压不稳定等因素的影响,导致实时获取的图像对比度不高且含有大量的颗粒状噪声,严重影响对图像的准确判读与分析。为此,对经典中值滤波算法进行了改进,提出了一种融合噪声检测策略与投票统计学原理的改进型中值滤波算法。首先对获取的原始矿井视频监控图像采用双平台直方图均衡化算法(Double platform histogram equalization,DPHE)进行处理,该算法通过对图像各灰度级对应的像素点数目设定2个阈值(平台值)对图像背景信息进行抑制,对图像细节信息进行增强;然后将增强后的图像划分为多个规则图像块,根据各图像块内像素点灰度值的分布特征设计了一种噪声图像块自适应检测方法,若某图像块内的灰度值异常点数目超过一定限值,则该图像块被标记为噪声图像块;最后,对噪声图像块进行投票中值滤波。采用C++语言对所提算法进行了编程,并采用2幅采集于某煤矿井下综采工作面的视频监控图像进行试验,结果表明:所提算法对于不同失真程度的矿井视频监控图像的处理效果优于中值滤波、直方图均衡化等算法,对于最大限度地发挥矿井视频监控系统的作用有一定的参考价值。     

中值空间滤波剔除高密度电法中的随机噪声

提出了一种基于中值空间滤波的去噪技术,该方法可以有效的保护高密度电法资料中的有效信息,去除资料中的随机噪声.先给出了中值空间滤波的算法原理,并给出了一组实验数据和效果图.实验结果表明,本算法有较好的去除噪声和保护有效信息的效果.     

变步长自适应滤波算法探讨与改进

对自适应滤波器变步长算法进行了研究和仿真,并对算法进行了改进,使改进后的变步长算法控制效果更好。     

矿井视频监控图像改进非局部均值滤波算法

矿井成像条件较为复杂,导致视频监控系统所获取的图像往往具有对比度低、且参杂大量随机噪声的特点,给实时监控矿井生产状况带来了不便。为此,采用灰色关联度法改进非局部均值滤波算法,提出了一种矿井视频监控图像改进非局部均值滤波算法。该算法首先对原始矿井视频监控图像采用均值滤波算法进行预处理,得到预滤波图像,分别对原始矿井视频监控图像和预滤波图像划分为5×5大小的图像块,将该2幅图像中对应位置图像块的像素点灰度值集合分别记为待比较序列和参考序列,计算其灰色关联度值,将较小的灰色关联度值对应的原始矿井视频监控图像中的图像块标记为疑似噪声图像块;其次对每个疑似噪声图像块分别统计其像素灰度极大、极小值,并将该类像素点标记为噪声点;然后以每个噪声点为中心取大小为3×3的图像块,进行非局部均值滤波;最后对滤波后的矿井视频监控图像采用直方图均衡化方法进行对比度拉伸,改善图像的视觉效果。试验结果表明：本研究算法无需对图像中每个像素点灰度值进行逐一滤波,提高了图像处理效率,有助于实现矿井视频监控图像的高效处理。     

利用自适应正交滤波法消除InSAR干涉图相位噪声

干涉图滤波是In SAR数据处理的关键步骤,滤波结果的好坏直接影响In SAR解算结果的可靠性。针对现有滤波方法的不足,文章研究了自适应正交滤波目标函数的构造,通过广义交叉验证对平滑参数进行选择,并将构造的函数运用于In SAR干涉图中,通过与其他方法进行对比,证实自适应正交滤波能有效地去除相位噪声的影响,且能最大程度地保持In SAR干涉相位中的有用信息。     

一种改进的白化滤波求解模糊度算法

在仔细分析经典模糊度快速解算方法的基础上，结合白化滤波和LAMBDA方法的优点，提出了一种改进的白化滤波方法.该算法首先对整周模糊度及其协方差阵进行整数白化滤波处理，求得模糊度初值，进而结合LAMBDA方法中的条件最小二乘搜索技术对模糊度进行搜索，最后根据Ratio值，来确定整周模糊度最优解.概述了改进的白化滤波算法的数学模型，通过算例验证了本方法的可行性和有效性.     

滚动轴承振动信号小波域自适应滤波方法

针对滚动轴承故障特征的提取问题,提出一种振动信号小波域自适应滤波方法。小波自适应滤波是一种新的非线性滤波方式,可以有效地提取出信号的边缘轮廓及信号的形状特征。计算机仿真证实小波域自适应滤波具有抑制信号噪声、保留信号非线性特征方面的作用。工程实验结果表明,利用小波域自适应滤波可以从滚动轴承振动信号中成功提取隐藏在噪声中的冲击故障特征。     

遥感成像噪声分析及基于PCNN的滤除方法

遥感图像噪声的来源比较复杂，在遥感成像和图像传输过程中都有噪声的影响，所以，遥感成像噪声分析及滤除在遥感图像处理中占据非常重要的地位．CCD(电荷耦合器件)噪声是成像过程中最主要的噪声，它主要有暗流、零响应偏移和响应不一致等特性．滤除CCD噪声中暗流的直流分量以及消除零响应偏移和响应不一致后，可以认为所剩CCD噪声为高斯噪声和椒盐噪声的叠加．针对CCD噪声的特点和脉冲耦合神经网络(PCNN)中神经元间捕获特性的滤波作用，提出基于PCNN的CCD噪声滤波方法，并进行了仿真计算，验证了该方法的有效性．