一种改进的遥感图像去噪自适应中值滤波算法

遥感图像在其获取、传输的过程中,受多种因素的影响,会含有大量噪声而使图像降质。文中在分析标准的中值滤波算法和自适应中值滤波算法的基础上,结合均值去噪提出了一种改进自适应遥感图像去噪方法。通过MATLAB实验证明:在噪声密度较大时,该算法能有效的滤除遥感图像椒盐噪声,同时可更好的保存原始图像的细节和边缘信息。与其它传统方法相比,文中介绍的方法更具有一定的优势。     

基于双边滤波与小波阈值法的矿区遥感图像处理

矿区遥感图像为开采沉陷监测与预计提供了大量的精确数据,对于实现矿区开采沉陷高精度监测与预计发挥了重要作用。由于矿山遥感图像受到矿区复杂的自然环境、成像系统电压不稳定等因素的干扰,导致实地获取的矿山遥感图像在很大程度上受到噪声干扰,图像整体较模糊,难以准确提取有用信息。为此,将双边滤波算法与小波阈值去噪算法相结合,提出了一种矿区遥感图像去噪算法。鉴于双边滤波算法具有较好的边缘保持性能,故首先采用该算法对矿区遥感图像进行处理,以滤除一部分噪声;然后对初次滤波后的图像进行3层小波分解,对分解得到的低频分解系数不作处理,对高频分解系数提出了一种小波域指数型阈值去噪模型进行滤波;最后通过低频分解系数与滤波后高频分解系数重构,获得了高清晰度的矿山遥感图像。采用某矿区2幅遥感图像进行试验,并采用双边滤波算法、小波软阈值去噪模型与新算法进行试验对比,结果表明:新算法在去除噪声的同时,能够最大限度地保持图像细节信息的完整性,其性能总体优于其余2类算法,对于高效处理矿山遥感图像,进而提高矿山开采沉陷监测与预计精度有一定的参考价值。     

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。     

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。     

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CT成像的煤岩孔裂隙结构重建及渗流模拟研究

为了探索煤层压力注水在不同渗透率裂隙条件下的渗流特性,采用CT成像技术对煤样扫描,获得原始图像,利用MATLAB软件中值滤波函数对其噪声点进行滤除,获得二值化孔隙骨架图像,最后采用COMSOL数值分析软件中的插值函数重构煤体二维模型,建立煤体渗流过程的液体流动模型,数值模拟分析压力水的渗流演化过程。研究结果表明:利用MATLAB分析软件处理CT扫描图像,可准确的描述煤岩的孔隙结构;经过COMSOL插值函数对煤的二维模型做出精细表征;水在煤体中流动主要受孔隙结构的影响,在主裂隙水流动衰减速度很小,而在煤基质和次裂隙夹杂区域部分流动,在基质部分基本不流动。     

矿山遥感图像小波域模糊隶属度阈值去噪算法

矿山遥感图像作为一类重要的矿山测量数据,其质量在很大程度上受到矿区成像环境的影响。鉴于小波变换的图像多尺度分析特性,提出了一种小波域遥感图像模糊隶属度阈值去噪算法。该算法首先对失真的矿山遥感图像采用均值滤波算法进行预处理,消除一部分图像噪声。然后对预处理后的图像进行3层小波分解,对于基本不受噪声污染的低频小波分解系数不作处理,根据高频小波分解系数的噪声分布特征,设计了模糊隶属度阈值去噪模型用于去除其中的噪声,该模型对小波软阈值去噪模型进行了2点改进:1根据图像局部区域噪声信息与非噪声信息难以有效区分的情况,设计了模糊隶属度因子,通过设定特定的小波阈值,对不同的高频小波分解系数是否含有噪声进行自适应判定;2顾及到图像小波分解层数以及各高频小波分解系数的幅值,对经典小波贝叶斯阈值计算方法进行了改进。最后将原始低频小波分解系数与去噪后的高频小波分解系数进行重构,得到高清晰度的矿山遥感图像。采用山东兖州矿区的1幅遥感图像进行试验,并引入了边缘保持指数(Edge protection index,EPI)、信噪比(Signal noise to ratio,SNR)进行去噪效果评价,结果表明:所提算法对于失真的矿山遥感图像的去噪效果明显优于小波硬阈值、软阈值去噪模型,并且相对于已有的2类改进型去噪模型,优势也较显著。     

基于非下采样Contourlet变换和PCNN的煤矿图像融合

针对煤矿图像的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的新的煤矿图像融合方法,此方法充分利用了非下采样Contourlet变换的多分辨率、多方向性、平移不变性及PCNN的全局耦合性,取得了不错的融合效果。     

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。     

岩石高边坡开挖爆破振动信号处理与振动响应分析

通过对高边坡开挖实测爆破振动资料进行预处理和滤波处理，消除了其中多种干扰成分，并比较不同测点的振动数据、不同振动预测公式和不同滤波方式的分析结果，得到了该高边坡的爆破振动响应规律。结果表明：对于该实测振动资料，地表测点的振动特性与内部测点不一致，删去数量较少的内部测点振动数据进行分析更为合理；采用由量纲分析推导出的公式能较准确地反映高程对高边坡爆破振动的影响；选取高通15 Hz滤波可以有效地滤除实测振动信号的干扰信号，进一步提高爆破振动的预测精度。     

Removal of noises from electromagnetic radiation of coal or rock with EEMD-adaptive morphological filter

The electromagnetic radiation (EMR) signal collected by monitoring system during coal or rock dynamic disaster may be interferred easily by electromagnetic noises in mines. The noises have a direct influence on the recognition and analysis of the EMR signal features during the disaster. With the aim of removing these noises, an ensemble empirical mode decomposition (EEMD) adaptive morphological filter was proposed. From the result of the simulation and the experiment, it is shown that the method can restrain the random noise and white Gaussian noise mixed with EMR signal effectively. The filter is highly useful for improving the robustness of the coal or rock dynamic disaster monitoring system.     

矿井视频图像小波域改进非局部均值滤波

由于井下粉尘较多,光照不均匀,易导致矿井视频图像中含有大量噪声,实时获取的矿井视频图像整体较模糊,影响了对其进行分析判读。对此,基于小波变换,提出了一种小波域矿井视频图像滤波算法。该算法首先对矿井视频图像进行2层小波变换,对获得的低频和高频小波分解系数分别进行逆小波变换,得到空间域原始图像的低频图像和高频图像;其次根据低频图像对比度较低、基本不受到噪声干扰的特点,对其采用同态滤波算法进行增强处理;然后,在对非局部均值滤波（Non-local means filtering,NLM）算法特点分析的基础上,分别从相似性权重计算、图像块搜索范围自适应确定等方面对其进行了改进,提出了一种改进型非局部均值滤波算法（Improved non-local means filtering,INLM）,采用该算法对高频图像进行去噪处理;最后将增强后的低频图像和去噪后的高频图像进行叠加,得到质量较高的矿井视频图像。采用一幅贵州省兴仁县王家寨煤矿井下视频图像进行试验,并将文中所提算法与非局部均值滤波算法及其2类改进型算法进行性能对比,采用结构相似度指数（Structure similarity,SSIM）、均方根误差（Root mean square error,RMSE）等指标对各算法性能进行评价,结果表明：新算法对于矿井视频图像的处理效果优于其余算法,对于高效处理矿井视频图像有一定的参考价值。     

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。     

基于小波域极大似然方法的光纤陀螺随机噪声参数估计

光纤陀螺随机噪声主要包括1/fγ分形噪声和白噪声,估计光纤陀螺随机噪声的参数就是估计分形噪声的强度、白噪声的强度以及分形参数。由于分形噪声在小波变换域的特殊性质,在小波变换域处理分形噪声比较方便;同时极大似然参数估计方法是一种鲁棒性很强的方法,因此本文采用小波变换域极大似然估计方法估计光纤陀螺随机噪声的参数。通过仿真对算法进行了检验,证明了这种方法用于光纤陀螺随机噪声参数估计的有效性。     

煤的DTG曲线不同消噪方法分析

分别将傅里叶低通滤波器方法、21点平均法和小波方法用于一种贫煤DTG信号的消噪中，发现小波法效果较好.当小波基为bior 6.8，sqtwolog阈值规则时，其消噪效果最优.通过对滤除噪声的特性分析发现，小波方法和21点平均法滤除的噪声具有独立分布特性，且类似高斯分布.     

地球曲率对地球同步卫星影像的像移影响研究——以面阵CCD为例

地球曲率导致了地表点与地球切平面之间存在投影距离,从而引起CCD像点的偏移。本文以能够进行不同倾角拍摄的地球同步卫星面阵CCD相机为研究对象,结合其成像模式与几何原理,分析了地球曲率对像点造成的影响,理论推导出了地球同步卫星面阵CCD变形的一般公式,并根据模拟数据进行了定量分析,给出了不同倾角下地球曲率的影响值。实验结果表明,随着倾角的增大,地球曲率引起的像点偏移量越大,当倾角为8°时,像点偏移最大值达到了430.064 4个像素,因此,必须改正地球曲率的影响。实验结果为今后该类型卫星影像的应用提供一定的指导意义。     

带式输送机纵向撕裂数字图像检测系统设计研究

 带式输送机是煤矿生产中重要的运输设备,其纵向撕裂事故会造成巨大经济损失。设计了一种数字图像自动识别系统,通过CCD工业摄像机对输送带实时拍摄并转化为数字图像信号,传输给计算机,针对撕带图像的特征对图像进行帧间差分、线性点运算、中值滤波、边缘检测及Otsu算法阈值分割,并基于裂缝特点设计了一种自适应的裂缝识别算法,实验证明,系统具有良好的实时性及鲁棒性。     

煤岩微弱电磁信号的噪声源识别及去噪方法

煤岩破坏可以产生电磁信号,分析其信号特征对于准确预测煤岩动力灾害有着重要作用,然而当破裂信号较为微弱时,外界干扰因素会对结果分析产生极大影响。为此,在分析实验条件下煤岩受载电磁信号的噪声来源及其各自特征的基础上,提出了循环带阻滤波、基于白噪声统计特征及经验模态分解(EMD)的均值滤波、基于模态分量自相关函数频谱的准周期特征识别及带阻滤波等方法,对不同源头的噪声进行了自动识别及去噪,同时,在信号源未知的情况下提出了评估去噪效果的噪噪比(NNR)方法。结果表明:基于分源去噪方法而得出的型煤电磁信号噪噪比仅为0.136 6,明显优于单一的小波及EMD去噪方法,表明分源去噪方法在煤岩受载微弱电磁信号去噪中有着良好的应用效果。