去噪处理

摘要： 交互式遥感热红外图像在边缘区域的像素呈现较强交互干扰,缺少必要区分过程,导致增强后的交互式遥感热红外图像视觉效果差、抗噪性能差、增强效率低。提出基于聚类分割的交互式遥感热红外图像模糊增强方法,采用模糊C均值聚类算法,对交互式遥感热红外图像聚类分割处理,对边缘区域特殊及弱小交互目标分割,进一步区分交互区域的干扰,缩短后期增强所用的时间。采用中值滤波方法去除交互式遥感热红外图像中存在的噪声,结合Sobel算子和二阶微分算子的拉普拉斯算子对去噪后的交互式遥感热红外图像进行锐化处理,通过图像去噪和图像锐化实现交互式遥感热红外图像的模糊增强。仿真实验可知,所提方法进行交互式遥感热红外图像模糊增强所获取的图像清晰度较高、抗噪性能较佳、增强效率较高。

摘要： 由于矿山环境的复杂性、监测传感器的误差和磁场的干扰,实测爆破振动信号不可避免地包含大量高频噪声。为有效去除噪声成分,引入相关均方根误差获得了具有自适应能力的CEEMD算法,对矿山爆破振动信号进行精细化分解,得到频率由大到小排列的固有模态函数(IMF),对各IMF进行MPE随机性检测,将MPE值大于0.6的IMF成分去除,以达到去噪目的。将自适应CEEMD-MPE算法应用于矿山爆破振动信号去噪处理,研究结果表明:该算法具有较好的保真度和去噪效果,有效地去除了信号所含高频噪声成分,同时对真实振动信息影响较小。对比分析表明自适应CEEMD-MPE算法优于EMD-MPE和EEMD-MPE算法,验证了该算法的有效性。

摘要： 传统遥感图像阴影消除方法的图像噪声去除不彻底,导致阴影消除效果不理想。为此提出基于NSCT算法及Retinex理论的遥感图像阴影消除方法。划分阴影类型,从频率、亮度及颜色方面着重分析其属性。结合阴影属性,在两个不同色彩空间中对阴影检测。研究非下采样波轮廓变换分解过程,分别调整低频与高频系数,确定最终噪声阈值,利用NSCT算法完成图像去噪。利用自适应单尺度Retinex方法,经过参数设定、图像均衡化等操作,并在对数域中,将原始图像和滤波后的图像相减,获取阴影消除后的图像。仿真结果表明,上述方法阴影消除效果好,可获取更高质量的遥感图像。

摘要： 传统方法在检测微组件结构异常情况时应用了光学摄影技术,但由于光学镜头存在非线性畸变,导致传统方法对结构异常位置的定位偏差较大、检测时效性较低。为此,本研究引入了图像处理技术,在传统研究的基础上,校正了光学镜头畸变量,从根本上降低镜头非线性畸变的影响,并对其拍摄的微组件图像实施去噪处理,进一步减小对结构异常位置的定位偏差。基于此,在对图像实施卷积操作后,利用高斯差函数构建图像尺度空间,通过对比特征点像素尺度建立模板特征点集,完成对微组件结构特征的提取。然后利用Hu不变矩对特征点进行匹配,与模板特征点集无法匹配的位置即为异常区域。实验结果表明:该方法对异常位置的定位误差最大值仅为4.0mm,在相同重叠度下的检测成功率较高,且其有效提高了检测时效性。

摘要： 船舶运输作为主要的一种海上运输方式,在国家经济发展和国际贸易之间扮演的角色越来越重要。为了减少船舶在海上运输时产生的通信系统失效及通信数据传输不稳定,对船舶的通信系统硬件部分加设了R F捷变收发器及嵌入式处理器,对软件部分进行了去噪处理,以此达到对船舶通信系统的抗噪处理,保证船舶航行的安全性、可靠性和稳定性。

摘要： 针对涉铁监测工程自动化变形监测信号中存在粗差和噪声的问题,提出基于时频分析的自动化监测信号粗差探测和去噪方法。原始监测信号通过时频分析方法局部均值分解(LMD)得到一系列乘积函数分量(PF),利用PF分量瞬时幅值函数极大值的位置定位粗差发生的历元,利用支持向量回归机(SVR)对信号进行预测修复处理,实现粗差探测修复的工作;通过连续均方误差准则定位噪声信号与有用信号的分界点,然后经小波阈值去噪法处理得到去噪后信号,实现信号去噪的工作。利用本文方法对涉铁工程监测信号的处理结果表明:本文方法可定位粗差发生的历元并修复,在去除监测信号中噪声的同时亦可保留变形细部特征。

摘要： 为实现对风电机组叶片表面缺陷检测的智能化,该研究应用无人机技术、图像视觉技术和深度学习算法,建立风电机组叶片缺陷检测系统,提高了对叶片上开裂缺陷的检测精度;系统使用sobel算子计算图像横向和纵向的梯度,并对图像进行阈值分割和去噪处理;构建深度学习模型提取图像缺陷的特征信息,加入了SPP-Net网络进行卷积操作,增加了模型的输入数据尺度,得到特征图后在利用PRN网络筛选特征图;实验结果显示该研究系统能够去除大量无用的背景信息,开裂缺陷部位的特征信息保留完整,对验证集中的图像进行测试后,该研究系统识别出的开裂缺陷数最高可达到50个。

摘要： 考虑到传统方法在捕捉异常心电多频段弱信号时存在准确率低、灵敏度低和特异性差的问题,提出一种基于融合模糊聚类算法的异常心电多频段弱信号快速捕捉方法。利用归一化处理方法,去除原始异常心电多频段弱信号的变化幅度;采用微分方程提取出电极干扰噪声的高频分量,根据电极干扰噪声高频分量的重叠阻塞,检测出异常心电多频段弱信号;根据异常心电多频段弱信号具有的形态特征,选取合适的小波基函数;利用连续小波基函数分解并重构了异常心电多频段弱信号,完成异常心电多频段弱信号的去噪处理;利用融合模糊聚类算法对输入的异常心电多频段弱信号进行聚类;结合平均采样处理聚类后的信号,通过差分相关算法将异常心电多频段弱信号捕捉过程中的损耗去除,实现异常心电多频段弱信号的捕捉。实验结果表明,文中方法可以提高异常心电多频段弱信号捕捉的准确率、灵敏度和特异性,从而提高异常心电多频段弱信号的捕捉能力。

摘要： 由于我国幅员辽阔,地形测绘中所得的遥感影像维度往往与实际维度具有误差,且测量时间较长,这给估计效率和结果造成极大影响.因此,本文立足于遥感影像维度估计算法对地形测绘的现实意义,分析遥感影像维度估计算法,以期提高测绘结果准确性.

摘要： 为了提高微弱光电信号检测效果,针对当前微弱光电信号检测过程存在的一些问题,提出基于嵌入式技术的微弱光电信号自动检测系统.分析了当前微弱光电信号的研究进展,采集微弱光电信号,并采用小波分析方法对微弱光电信号进行去噪处理,神经网络对微弱光电信号进行分析,建立微弱光电信号检测模型,通过仿真实验分析了微弱光电信号检测效果.结果表明,系统可以高精度实现微弱光电信号检测,减少了微弱光电信号误检率,同时缩短了微弱光电信号检测时间,提高了微弱光电信号检测效率.

摘要： 在现场厅堂音质测量过程中,声信号不可避免地受到环境噪声的干扰.为保证测试的精度和可靠性,需要对测试信号进行去噪处理.本文利用信号和噪声在时频联合域上分布特征的差异性,对含噪信号做时频分析,在含噪信号时频分析图上将有用信号和噪声辨别开来,选择并保留有用信号的时频分析系数,而将噪声部分的系数置零,然后重构信号,从而实现信号去噪.实验表明:在环境噪声为平稳白噪声,信噪比大于15dB的条件下,利用时频分析的方法对含噪信号进行去噪处理,可取得令人满意的测试精度.

摘要： 随着煤矿综合采煤技术的推广,需要利用三维地震对地质异常体做出更精细描述以满足开采要求,煤田三维地震勘探在煤田构造探查方面已经是一种非常成熟的方法,但由于客观条件的原因,在地震采集过程中受到客观因素的影响,导致采集到的数据中有许多噪音干扰,因而经过处理后得到的叠后地震数据体信噪比相对较低;为了保证三维地震的解释效果,需要对叠后地震数据体进行一些去噪处理,而像素滤波则是一种比较好的选择.rn 使用图像滤波技术对地震叠后数据进行处理，可以提高地震数据的图像清晰度。图像滤波技术分为空域滤波和频域滤波两种，常用于地震解释的是空域滤波。空域滤波主要是针对像素进行操作，所以也称为像素滤波。rn 像素滤波是在图像空间通过邻域操作完成的，滤波方法都是“基于邻域的操作”，像素及其邻域中的像素所参与的运算，完全可以用所谓的“滤波器”来刻画。实现的方式基本都是利用滤波器进行卷积来进行，实现的基本步骤为:(1)将滤波器中心与图中某个像素位置重合;(2)将滤波器的各个系数与滤波器下各对应像素的灰度值相乘;(3)将所有乘积相加，再除以滤波器的系数个数;(4)将上述运算结果赋给图中对应滤波器中心位置的像素。rn 中值滤波和扩散滤波在在地震解释中最常用的两种滤波方法。中值滤波是一种非线性滤波，主要用于对于实值离散信号的滤波，可以在最小绝对误差条件下，给出信号的最佳估计。扩散滤波是一种基于偏微分方程的图像处理方法，在滤波时考虑了图像的边缘信息和很多细节信息，它在去噪的同时兼顾了图像的特征。

摘要： 随着油气勘探技术的发展,复杂断块油气藏在中国油气勘探领域的地位也越来越重要.这类油气藏小断裂非常发育,同时断裂也在各油藏单元的形成过程中起着重要的作用.但小断层在空间上具有纵向间距小、断点不干脆等特点,在地震剖面上难以识别.本文利用构造导向滤波技术,对叠后地震数据体进行特殊的去噪处理,使得地震剖面变得"干净整洁",并突出小断层等精细构造,使小断层的识别能力得到有效增强.

摘要： 炮控系统内部结构复杂,机理建模很难建立其较为客观的数学模型,针对这一问题,提出用递推最小二乘法对某型战车炮控系统辨识建模.首先对试验进行了设计,测得了某种工况下的炮塔速度阶跃输出曲线,并用跟踪微分滤波器对所得曲线进行了去噪处理,找出了被控对象的输入输出数据;其次运用递推最小二乘法对假定模型进行了模型参数估计,得到了被控对象的模型参数;最后用阶跃响应性能指标误差评价法对模型的有效性进行了验证.结果表明,该方法能准确地实现炮控系统的模型辨识,所建模型是有效可行的.

摘要： 由于不同震源的激发方式、激发接收环境不同,影响资料的信噪比、能量等各方面属性,从而影响最终成像精度.通过对不同震源采集的地震资料进行精细分析,总结出以下三个难点:第一,同类型噪音在不同震源采集的资料中发育特征各不相同,不同震源发育的特殊噪音更是千差万别;第二,不同震源激发、接收、记录的方式和原理不同,会造成不同震源采集的资料在振幅、频率、相位、极性、时差和覆盖次数等方面存在差异;第三,混合震源交替采集时,部分震源激发能量较弱,导致深层复杂构造地区有效信号难以识别,给精细建模带来困难.通过总结分析,针对上述三个难点确定了保真精细去噪、精细一致性融合处理和多维度约束速度建模三个研究方向,开发了多套技术系列及相应的质控手段,并应用于辽河盆地佟二堡等地区,取得较好的效果.

摘要： 由于不同震源的激发方式、激发接收环境不同,影响资料的信噪比、能量等各方面属性,从而影响最终成像精度.通过对不同震源采集的地震资料进行精细分析,总结出以下三个难点:第一,同类型噪音在不同震源采集的资料中发育特征各不相同,不同震源发育的特殊噪音更是千差万别;第二,不同震源激发、接收、记录的方式和原理不同,会造成不同震源采集的资料在振幅、频率、相位、极性、时差和覆盖次数等方面存在差异;第三,混合震源交替采集时,部分震源激发能量较弱,导致深层复杂构造地区有效信号难以识别,给精细建模带来困难.通过总结分析,针对上述三个难点确定了保真精细去噪、精细一致性融合处理和多维度约束速度建模三个研究方向,开发了多套技术系列及相应的质控手段,并应用于辽河盆地佟二堡等地区,取得较好的效果.

摘要： 由于不同震源的激发方式、激发接收环境不同,影响资料的信噪比、能量等各方面属性,从而影响最终成像精度.通过对不同震源采集的地震资料进行精细分析,总结出以下三个难点:第一,同类型噪音在不同震源采集的资料中发育特征各不相同,不同震源发育的特殊噪音更是千差万别;第二,不同震源激发、接收、记录的方式和原理不同,会造成不同震源采集的资料在振幅、频率、相位、极性、时差和覆盖次数等方面存在差异;第三,混合震源交替采集时,部分震源激发能量较弱,导致深层复杂构造地区有效信号难以识别,给精细建模带来困难.通过总结分析,针对上述三个难点确定了保真精细去噪、精细一致性融合处理和多维度约束速度建模三个研究方向,开发了多套技术系列及相应的质控手段,并应用于辽河盆地佟二堡等地区,取得较好的效果.

摘要： 由于不同震源的激发方式、激发接收环境不同,影响资料的信噪比、能量等各方面属性,从而影响最终成像精度.通过对不同震源采集的地震资料进行精细分析,总结出以下三个难点:第一,同类型噪音在不同震源采集的资料中发育特征各不相同,不同震源发育的特殊噪音更是千差万别;第二,不同震源激发、接收、记录的方式和原理不同,会造成不同震源采集的资料在振幅、频率、相位、极性、时差和覆盖次数等方面存在差异;第三,混合震源交替采集时,部分震源激发能量较弱,导致深层复杂构造地区有效信号难以识别,给精细建模带来困难.通过总结分析,针对上述三个难点确定了保真精细去噪、精细一致性融合处理和多维度约束速度建模三个研究方向,开发了多套技术系列及相应的质控手段,并应用于辽河盆地佟二堡等地区,取得较好的效果.

摘要： 由于不同震源的激发方式、激发接收环境不同,影响资料的信噪比、能量等各方面属性,从而影响最终成像精度.通过对不同震源采集的地震资料进行精细分析,总结出以下三个难点:第一,同类型噪音在不同震源采集的资料中发育特征各不相同,不同震源发育的特殊噪音更是千差万别;第二,不同震源激发、接收、记录的方式和原理不同,会造成不同震源采集的资料在振幅、频率、相位、极性、时差和覆盖次数等方面存在差异;第三,混合震源交替采集时,部分震源激发能量较弱,导致深层复杂构造地区有效信号难以识别,给精细建模带来困难.通过总结分析,针对上述三个难点确定了保真精细去噪、精细一致性融合处理和多维度约束速度建模三个研究方向,开发了多套技术系列及相应的质控手段,并应用于辽河盆地佟二堡等地区,取得较好的效果.

摘要： 水力压裂是一项有广泛应用前景的油气井增产措施,水力压裂法是目前开采天然气的主要形式.本研究首先通过数值模拟实验和大量的实际地震记录分析证实了井下水压裂微地震信号具有稀疏分布的特征；与信号成分相比背景噪声成分独立、形式未知、属于非稀疏分布；并且与信号为加性混合。为此，本文选择Daubechies系列小波基将原始含噪地震信号进行分解；估算各阶细节系数的噪声水平并根据“minimaxi”原则进行调整；然后利用Hyvarinen根据最大似然原则得到的小波阈值去噪准则对细节系数进行改造；最终利用最高阶近似系数和各阶被处理后的细节系数重构地震信号，得到去噪结果。

摘要： 一种处理部件(122)，其基于利用正则化的迭代重建算法和/或去噪算法处理图像。所述处理部件包括设定点确定器(224)，所述设定点确定器基于指示感兴趣图像质量的质量变量(228)，来确定在预定质量上限和质量下限(226)之间的质量设定点(216)。所述处理部件还包括比较器(214)，所述比较器在每次处理迭代，将当前生成的图像的质量度量与所述质量设定点进行比较，并生成指示所述质量度量与所述质量设定点之间的差的差值。所述处理部件还包括正则因子更新器(220)，所述正则因子更新器响应于所述差值指示所述质量度量在关于所述质量设定点的预定范围之外，而基于所述正则因子的当前值(222)和至少所述质量度量，来生成针对下一处理迭代的更新的正则因子。

摘要： 本发明提供了一种处理SCADA系统数据的实时小波阈值去噪方法。该方法通过采用滑动窗口实现了在线小波阈值去噪，采用自适应函数阈值对小波系数进行处理，不同信号长度下进行不同层次的小波分解。本发明提供的一种处理SCADA系统数据的实时小波阈值去噪方法，计算简单，去噪效果好，可以实时对SCADA系统数据进行处理，为长输管道在线仿真技术提供基础数据。

摘要： 本发明公开了一种图像去噪模型的建立、处理方法、系统、设备和介质，该方法包括：构建异步网络；同步主网络的与子网络的网络参数；得到当前训练轮次下预设图像去噪算法的新的调试参数；确定原始噪声图像经过当前训练轮次去噪后的图像纹理损失参数；获取当前训练轮次下子网络对应的累计梯度参数；采用子网络对应的累计梯度参数更新得到新的主网络参数，并执行下一个训练轮次，直至训练轮次达到预设迭代轮次，以训练得到图像去噪模型。本发明中通过构建异步策略梯度模型，提出图像噪声自动化去除技术，有效提高了图像噪声去除处理的精度与效率；且能够自适应不同的调试环境，进而在图像噪声去除环节上有效地节省了时间和人力成本。

摘要： 本发明属于测量数据处理领域，具体涉及光谱滴定方法的色度值信号去噪和平滑处理方法。本发明提供了一种基于小波分析和平滑滤波相结合的化学光谱滴定分析中CIELAB色空间信号去噪和平滑处理方法，该方法利用小波算法进行一次滤波，提高信号细节部分的分辨率，清晰体现信号的特征；然后，利用平滑滤波算法对信号进行二次滤波，降低信号的高频噪声含量。与现有技术相比，本发明实现了化学光谱滴定仪在化学滴定过程中CIELAB色空间信号的有效去除背景噪声的干扰，提高了检测信号的信噪比和准确性，并为后续的滴定终点的确定提供更准确的依据。

摘要： 公开了闪存去噪的方法、存储器控制器和数据处理系统。本公开的系统和方法可用于改进用于NAND单元读取信息的均衡模块架构。例如，本公开的实施例可使用多浅层阈值专家机器学习模型(MTM)均衡器来提供NAND单元读取信息的去噪。MTM均衡器可包括多浅层机器学习模型，其中，每个机器学习模型被训练为专门解决与给定NAND单元读取操作的两个可能的读取信息值之间的弱决策范围对应的分类任务(例如，二值分类任务)。因此，在推断期间，具有在弱决策范围内的读取值的每个读取样本经过与特定的弱决策范围相关联(例如，针对特定的弱决策范围被训练的)的对应的浅层机器学习模型(例如，对应的阈值专家)。

摘要： 本发明公开了一种三维滤波去噪算法的去噪处理系统及方法，包括图像缓存单元、块匹配单元、三维滤波单元及聚合单元、图像缓存单元、块匹配单元、三维滤波单元及聚合单元依次连接；其方法是：将原始图像部分划分为N个4x4的参考块；每个参考块在各自7x7的搜索区域内进行全搜索块匹配；选择SAD最小的8个候选块作为匹配块；对8个匹配块进行3维哈达玛变换；根据噪声估计参数进行硬阈值处理；对得到的8个矩阵进行3维哈达玛逆变换；然后再映射回其在图像中的原始位置，并对相同位置上估计值求平均。本发明根据噪声估计参数进行滤波去噪，具有较好的去噪效果，同时系统资源占用率低，可以达到高速实时去噪处理。

摘要： 本发明公开一种卷积网络运算单元及可重构卷积神经网络处理器和实现图像去噪处理的方法；本发明所公开的可重构卷积神经网络处理器，包括总线接口、前处理单元、可重构硬件控制器、SRAM、SRAM控制模块、输入缓存模块、输出缓存模块、存储器、数据存储器控制器和卷积网络运算单元；其资源少、速度快、能适用于常用的卷积神经网络架构。本发明能够实现卷积神经网络，处理速度快，易于移植，资源消耗少，能够恢复被雨滴、灰尘污染的图像或者视频，还能作为前处理操作为后续的图像识别或者分类提供帮助。

摘要： 本发明公开了一种三维滤波去噪算法的去噪处理系统及方法，包括图像缓存单元、块匹配单元、三维滤波单元及聚合单元、图像缓存单元、块匹配单元、三维滤波单元及聚合单元依次连接；其方法是：将原始图像部分划分为N个4x4的参考块；每个参考块在各自7x7的搜索区域内进行全搜索块匹配；选择SAD最小的8个候选块作为匹配块；对8个匹配块进行3维哈达玛变换；根据噪声估计参数进行硬阈值处理；对得到的8个矩阵进行3维哈达玛逆变换；然后再映射回其在图像中的原始位置，并对相同位置上估计值求平均。本发明根据噪声估计参数进行滤波去噪，具有较好的去噪效果，同时系统资源占用率低，可以达到高速实时去噪处理。

摘要： 本发明公开一种卷积网络运算单元及可重构卷积神经网络处理器和实现图像去噪处理的方法；本发明所公开的可重构卷积神经网络处理器，包括总线接口、前处理单元、可重构硬件控制器、SRAM、SRAM控制模块、输入缓存模块、输出缓存模块、存储器、数据存储器控制器和卷积网络运算单元；其资源少、速度快、能适用于常用的卷积神经网络架构。本发明能够实现卷积神经网络，处理速度快，易于移植，资源消耗少，能够恢复被雨滴、灰尘污染的图像或者视频，还能作为前处理操作为后续的图像识别或者分类提供帮助。

摘要： 本申请提供一种图像去噪处理方法及装置、计算机设备和可读存储介质，涉及图像处理技术领域。本申请通过目标深度相机获取待处理深度图像及其对应的参照置信度图像，并根据参照置信度图像确定待处理深度图像中每个像素点在目标滤波器处的像素置信度，接着计算待处理深度图像中每个像素点在目标滤波器处的与像素置信度呈正相关关系的中心像素影响因子和与像素置信度呈反相关关系的边缘像素影响因子，而后基于中心像素影响因子和边缘像素影响因子约束目标滤波器对待处理深度图像的图像滤波去噪操作，从而在对深度图像进行去噪的同时，有效降低深度图像在去噪后的图像模糊程度，保留更多的深度图像细节，提升去噪深度图的图像质量和深度值准确度。