基于小波包分解的SAR图像斑点噪声抑制

论述利用小波包分解技术和软门限理论对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(speckle)进行抑制与滤除，首先对SAR图像进行小波包分解，选取最优基，加大小波系数之间的差距；然后应用Donoho的软门限(soft threshold)理论，针对SAR图像斑点噪声的特点，在小波包变换域内选取合适的门限进行滤波；最后，通过小波包重构技术获得去除斑点噪声的SAR图像，实验证明，该方法能有效抑制SAR图像中的斑点噪声。     

超声图像斑点噪声限制的非线性各向异性扩散

结合非线性各向异性扩散和斑点噪声的限制,有效抑制临床超声图像斑点噪声.基于最小均方误差方法得到瞬时方差系数作为边缘检测器去控制扩散方程,并将经过对数压缩的斑点噪声模型限制通过附加能动项引入,通过能量最小化,自动估计附加能动项最优权值.仿真图像和临床超声图像实验证实,该算法能有效抑制斑点噪声、保留纹理信息.     

基于T分布的雷达斑点滤波方法研究

在对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）滤波器的研究状况进行回顾的基础上,介绍了基于T分布的可调节斑点噪声滤波器的算法和特点,通过目视比较和定量分析,将该滤波器与Lee,Frost,Lee-Sigma,GammaMAP等滤波器进行了比较,结果表明该滤波器在斑点滤除和细节保留方面均取得了很好的效果.最后,以1998年马来西亚吉兰丹地区SAR洪水为例,显示了可调节滤波器在水灾监测方面的巨大潜力.     

一种基于双谱的图像噪声去除方法

为了消除或衰减图像上的噪声，同时尽可能地保留图像细节，提出了一种基于双谱的图像平滑去噪法。该方法根据双谱对高斯噪声不敏感(即高斯噪声的双谱为零)的特性，对一个像素点采用其梯度和最小的几个点的灰度平均值来代替其灰度值，以便对噪声进行平滑滤波的同时，最大限度地保留图像的细节信息。仿真结果表明，该方法较好地实现了这个要求。与常用的中值滤波相比，该方法处理后的PSNR可提高1dB。     

星载SAR图像的斑点噪声抑制与滤波研究

根据斑点噪声的来源,分析和比较了抑制SAR图像斑点噪声的Lee滤波、Gamma MAP滤波、Frost滤波算法,并用台湾地区的SAR图像数据验证了不同滤波算法对斑点噪声的抑制效果.结果表明,Lee滤波抑制斑点噪声的综合性能最好.     

调幅波调制噪声的单模激光随机共振

将噪声和调幅波以相乘的形式引入到单模激光系统,用调幅波调制色抽运噪声,采用线性化近似方法计算了由色抽运噪声和色量子噪声驱动下的光强相关函数,通过对相关函数的傅里叶变换,得到光强的功率谱及信噪比.结果表明:信噪比随着抽运噪声自关联时间τ1和载波信号频率ω的变化均出现了广义随机共振;当抽运噪声自关联时间τ1大于某一值时,信噪比R是正值,R随τ1的增大出现一个极大值,即出现随机共振现象;信号和噪声引入形式不同,随机共振的形式也不同.     

合成孔径雷达图像斑点噪声滤波方法研究

探讨了适于合成孔径雷达图像斑点噪声滤波的小波基选择与小波提升问题.在分析了利用马尔科夫模型描述小波系数相关性问题的基础上,提出了一种基于小波系数高斯混合模型和隐马尔科夫模型的雷达图像斑点噪声滤波方法.使用几种典型的滤波处理方法,分别对星载和机载的合成孔径雷达图像进行滤波处理.实验表明,所提出的图像滤波方法能够更好地抑制雷达图像的斑点噪声.     

一种改进小波变换相关法去除机载雷达图像斑点噪声的应用

针对高分辨率机载雷达图像进行相干斑抑制, 首先讨论小波变换的优点, 然后以小波变换为基础, 对一种方法进行复小波改进, 最后由实验结果可以看出使用该方法处理的效果好于其他方法.     

超声图像斑点抑制和边缘增强的异质扩散方法

证明了非锐化掩模滤波等价于具有Huber流导函数的PM异质扩散.基于最小可信尺度和局部尺度控制,提出一种用于对数压缩超声图像斑点噪声抑制的异质扩散(LSCAD)方法.该方法无需假设斑点统计分布,直接从一、二阶方向导数的局部特征估计噪声强度,并利用所估计的局部噪声设计可调扩散过程,能根据图像中斑点程度在任何位置或方向上停止.合成图像和临床B超图像实验证实,本法能有效抑制斑点噪声、增强组织边缘而不丢失特征细节.同时,将该方法与前人方法进行比较以验证其性能.     

基于多带谱减法的生物雷达语音增强方法研究

传统麦克风采集语音信号存在一定的局限性,如不能长距离获取语音、抗噪声性能弱、方向性差等。为了克服传统麦克风存在的缺点,采用一种新型的雷达式麦克风来获取语音。然而采用生物雷达获取的语音信号存在着较强的电磁噪声和环境噪声;因此,采用多频带谱减法对生物雷达语音信号进行了增强。与传统语音增强方法的对比结果表明,这种多带谱减法针对性强、效果较好。     

改进的非相参导航雷达探测有效浪高算法

针对X波段非相参导航雷达对海杂波的成像,研究了利用信噪比和布拉格散射探测有效浪高的方法,提出一种用最大流速带通滤波来分割信号与噪声获取信噪比的算法。结合信噪比与有效浪高的关系,经相关定标处理,得到探测区域连续的有效浪高。与传统的X波段导航雷达测高方法相比,该算法不需要得到雷达探测区域精准的流速,简单高效,占用资源少。与舟山浮标有效浪高数据的对比,表明其有效提高了雷达测浪高的便捷性和稳定性。     

基于高阶谱时延估计的波速估算方法

研究了基于高阶谱的时间延迟估计原理及其算法,并将其应用到基于冲击反射法的双传感器测量应力波波速方法中,解决了传统的直接观察法中人为误差的影响和噪声对测量精度的影响问题,降低了测量误差,波速数据具有更好的一致性．     

正态噪声调频雷达信号分析

该文利用自相关函数功率谱的付里叶变换对关系来研究正态噪声调频雷达信号,提出了一种高效的功率谱分析计算方法。     

一种用于噪声估计的改进最小值搜索方法

含噪语音短时功率谱的最小值搜索是噪声估计的基础。为了提高非平稳噪声估计的准确性,减小噪声水平上升时的噪声估计延时,提出了一种同时使用大、小两个搜索窗进行并行搜索的方法,最小值搜索的最终结果由两个并行搜索结果和基于噪声分类的语音存在二值判决共同决定。实验结果表明:对于高度非平稳的噪声,该方法能够有效地减小噪声估计的延时问题,显著提高增强后语音的质量。     

海洋内波对辐射噪声传播的影响

应用抛物方程(PE)方法，对选定内波和覆盖舰船辐射噪声谱范围的不同声源频率所形成的水声场，用差分步进的方法进行了计算，采用了复变量、带状矩阵、在声源所处的断面利用Gaussian源的表达式和对网格大小的分析，使计算顺利进行。结果表明，内波的存在降低了声场强度，增大传输损失，因此内波对舰船辐射噪声的识别具有不可忽略的影响。     

基于波叠加的噪声源识别方法

将波叠加方法引入了噪声源识别领域,结合基于传声器阵列的测量技术和可视化的结果表示方法,提出了一种新的噪声源识别方法,并通过仿真和实验验证了该方法的正确性.根据波叠加方法的原理,声源产生的空间声场可以用其内部的一系列虚源点来等效代替,而虚源源强可以通过匹配场点的声压来获得,进而由这些虚源重构任意场点的各种声学量.声压可通过阵列测量技术获得,计算结果可显示成等高线图、矢量图或动画,便于直观地判别出声源的位置、大小、传播路径.仿真和实验都取得了良好的分辨效果,表明该方法可对任意形状物体进行噪声源识别.     

色散关系带通滤波器设计

为消除X波段雷达海杂波图像谱中非海浪能量,设计了色散关系带通滤波器（DRBF）.其带宽由测量海域主导波波数和估计的最大相对流速共同确定.根据主导波波数调节滤波器带宽,能使算法较好地适应海浪的特点;DRBF带宽由估计的最大流速调节,解决了传统上依赖实测流速构造DRBF不准确的问题.使用岸基实测雷达图像实验,将DRBF提取海浪谱反演得到的有效波高与现场传感器获得的有效波高进行比较,两者具有很高的相关性和很小的误差,可见设计的DRBF具有良好的性能和较高的可行性.     

TH-PPM UWB信噪比的估计方法

TH.PPM UWB(Time Hopping.Pulse Position Modulation Ultra Wide Band)系统利用基于能量比较的TOA(Time of Arrival)估计算法可以提供很高的定位精度,但该算法需要知道准确的信噪比.针对此问题,提出了一种在多径条件下利用相关器的输出信号进行信噪比估计的方法.仿真结果表明,该方法具有很高的估计性能,并且数据量越大,估计的性能越好.