去噪算法

摘要： 针对MEMS矢量水听器的噪声去除问题,将集合经验模态分解(EEMD)、小波阈值去噪(WT)和奇异谱分析(SSA)相结合,提出了一种联合EEMD-WT-SSA去噪算法.该算法首先将含噪信号分解为一系列固有模态函数(IMF),然后,用连续均方误差准则(CMSE)对高频和低频进行区分,对高频信号进行小波阈值去噪,再和低频信号进行重构,最后对重构信号利用奇异值分析方法进行恢复,得到目标信号.通过仿真实验和湖试实验的信号处理表明,所提算法在信噪比和均方误差两个评价指标方面,相对于EEMD和EEMD-WT算法,具有明显的优势.

摘要： 为了提高煤矿井下图像采集的质量,通过研究分析卡尔曼滤波的初状态值选取与遗传算法来优化卡尔曼滤波,提出一种新的图像去噪算法——GAK(Genetic Algorithm Kalman)。分析了图像噪声的成因与四种经典滤波;研究设计了卡尔曼滤波的初状态值选取;详细阐述了GAK原理,以及GAK求解步骤;运用MATLAB对GAK的参数值进行整定,并对井下椒盐噪声的图像进行仿真降噪。结果表明:GAK对井下椒盐噪声有着较好的抑制效果。

摘要： 针对光子计数激光雷达数据特点,研究基于泊松分布的点云去噪算法并开展精度评估。首先,将点云投影到二维剖面,划分格网并统计每个格网光子点个数,剔除点数大于平均值部分以计算背景噪声率;随后,从小到大调整格网尺寸,统计各尺寸下格网内的点数,大于阈值时将该网格内的点都标记为信号,并且根据比例大小划分为高、中、低置信度三类;最后,采用分段直线拟合将倾斜点投影到直线上以识别倾斜地形,采用分段二次拟合方法剔除残余孤立噪点,得到优化结果。利用多组不同地形光子点云数据开展实验,结果表明:基于泊松分布的去噪算法在冰盖、海洋场景下效果较好,整体精度优于96%,在植被场景稍差,但能达到识别信号的基本目标。

摘要： 随着高级驾驶员辅助系统(advanced driver assistance systems, ADAS)中对高分辨率光检测和测距(light detection and ranging, LIDAR)技术的需求越来越高,文章提出一种应用于激光测距技术的去噪算法,该算法是一种完整的数字信号处理方法,用时间相关的单光子计数来进行飞行时间(time-of-flight, TOF)测距,该方法的核心是将原始光子存储在一个m×n的阵列中。该算法包括粗滤波、细滤波2个过程,在粗滤波中,将每16个光子作为一个组,首先编程为4×4子阵列,在子阵列块中,将汇总所有光子;然后逐块进行筛选。在细滤波中,对通过粗滤波选择的3个子阵列中的每个子阵列的16个数据进行卷积;然后在每个子阵列中逐个滤波来确定最大数量的光子。与在单光子统计直方图中执行逐条滤波的传统算法相比,该算法的效率提高了10倍以上。仿真实验结果表明,文中提出的方法大大提高了运算速度,同时精度仍然很高,可用于激光雷达芯片的实时信号处理。

摘要： 研究基于能量阈值的二维小波去噪方法,提出选择小波基函数、信噪分离阶数和去噪阈值3个关键参数的方法,避免依赖经验选择参数。分别针对加性噪声和乘性噪声进行模型试验,并对部分区域的实测磁力数据进行处理。结果表明:与线性滤波器和普通二维小波去噪结果相比,所提方法去噪结果相对误差最小,能够保持异常形态不失真,有利于弱异常信号的识别。

摘要： 周期性窄带干扰抑制方法直接影响提取或恢复的真实放电脉冲信号的精度,放电脉冲精度则是局部放电实时监测及识别的关键,对电力设备及其安全稳定运行具有重要意义.按是否利用信号频谱特性将窄带干扰抑制方法划分为两大类,并分别阐述了目前各代表性算法的原理及优缺点,最后展望了未来趋势的新目标.

摘要： 为了更好地利用图像信息和增强图像的视觉效果,图像去噪成为图像处理领域中一个热点问题.针对图像去噪问题,本文在低秩矩阵填充理论的基础上,提出了两种基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法.首先,基于补丁匹配提取相似的补丁组成低秩矩阵;其次,利用相似补丁的性质形成含有缺失项的低秩矩阵;然后,利用加权核范数构建补丁块的去噪模型;最后,基于奇异值阈值分解和优化一最小化奇异值阈值分别求解加权低秩矩阵去噪优化模型,得到基于奇异值阈值分解的加权矩阵填充(SVT-MC)去噪算法和基于优化-最小化奇异值阈值的加权矩阵填充(MMST)去噪算法.实验结果表明,本文所提出的SVT-MC去噪算法和MMST去噪算法对不同程度的混合噪声都具有良好的去噪效果.

摘要： 针对电网扰动信号检测中噪声引起的干扰问题,传统的软、硬阈值方法去噪效果不理想,文中提出一种改进阈值函数结合自适应调节阈值的去噪新算法.采用该算法同传统软、硬阈值函数法、软硬阈值折衷算法对Matlab模拟的三相短路故障信号进行仿真实验,定量比较分析后的结果表明:所提算法能够有效地解决噪声干扰的问题,信噪比提升,均方根误差减少,通过对实验信号提取特性曲线,数据分析后显示扰动特征保留较好,波形综合恢复程度较高,能为后续电网扰动信号分析提供有效的信息.

摘要： 数字图像的处理过程中会因为采集传感器和传输信道中的脉冲噪声会形成黑白点状噪声称为椒盐噪声.椒盐噪声是图像处理快速验证平台常见的图像噪声类型,需要采用特定地去噪算法来解决噪声问题.本文针对图像处理快速验证平台中的椒盐噪声进行研究,介绍了图像去噪算法的基本概念,研究3种有效去除椒盐噪声的去噪算法的原理和实现步骤.

摘要： 为了更好地利用图像信息和增强图像的视觉效果,图像去噪成为图像处理领域中一个热点问题。针对图像去噪问题,本文在低秩矩阵填充理论的基础上,提出了两种基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法。首先,基于补丁匹配提取相似的补丁组成低秩矩阵;其次,利用相似补丁的性质形成含有缺失项的低秩矩阵;然后,利用加权核范数构建补丁块的去噪模型;最后,基于奇异值阈值分解和优化一最小化奇异值阈值分别求解加权低秩矩阵去噪优化模型,得到基于奇异值阈值分解的加权矩阵填充(SVT-MC)去噪算法和基于优化-最小化奇异值阈值的加权矩阵填充(MMST)去噪算法。实验结果表明,本文所提出的SVT-MC去噪算法和MMST去噪算法对不同程度的混合噪声都具有良好的去噪效果。

摘要： 三维几何模型(例如网格、点云等)的去噪是计算机图形学领域的一个重要研究问题.对于一个无噪声的模型,其局部区域要么是光滑的,要么包含几何特征.为此,提出一种基于L0稀疏优化的几何数据去噪算法.针对网格模型,首先结合顶点位置和顶点法向给出一种L0稀疏约束来衡量几何特征的稀疏性,从而有效地区分出噪声和特征;其次,给出一个改进的求解框架来处理L0优化问题,在大尺度噪声和复杂模型上表现出更好的收敛性.上述方法具有良好的延拓性,能够被扩展至点云模型的去噪.大量的实验结果表明,文中算法能够处理大尺度噪声,鲁棒地恢复出模型的几何特征,获得令人满意的去噪结果.

摘要： 遥感图像成果获取过程受诸多噪声的影响较大,因此,对遥感图像进行噪声消除显得尤为重要.本文在图像处理理论及传统去噪方法的基础上,选用去噪效果较好的两种方式,即线性滤波和小波阈值去噪法,通过串联方式将这两种方法结合起来,更好地处理了遥感图像的噪声,从而提高了遥感图像的质量.

摘要： 传统的地震采集方式中,相邻震源之间往往有一个较大的时间间隔,以免造成地震记录之间的相互干扰,但是这样就会降低采集的效率,增加施工的周期.通常通过增大震源之间的间距来提高采集的效率,这样会降低地震测量参数(如炮距、道距、方位角、偏移距等)不能达到最佳.观测系统的设计者一直在采集效率和地震数据质量之间寻找一种平衡.针对海上双震源高效采集方式，提出一种稀疏反演的方法，在Seislet域中采用整形正则化的思想实现多震源数据的分离。工业界也在密切关注多震源高效采集技术，Abma介绍了2009年BP公司在墨西哥湾的成功地进行来野外双源高效采集，并取得来良好的效果，同时，BP公司六年来已经积累来大量的野外多震源激发的经验。国内一些学者对多震源高效采集也进行了一些研究，提出一种多时域组合迭代去噪的炮分离技术，通过利用多级中值滤波与Curvelet阈值迭代去噪算法相结合，实现多震源数据的分离。目前，多震源高效采集技术均采用时间延迟激发，这样在某些域中（如共检波点域，共偏移距域等）有效信号是连续的，而混叠噪声是不连续的，利用有效信号与混叠噪声的这个差异实现多震源数据的分离。注意所有数据均为共检波点数据，主震源记录是连续的，而辅震源记录（混叠噪声）是离散的，混叠噪声的存在严重地污染了有效信号，可以发现混叠噪声被分离出了，有效信号得到了很好地恢复。分离完记录与未混叠记录的误差，误差很小肉眼很难分辨，说明分离的效果很好。

摘要： 针对中值滤波在去除图像噪声时会造成图像边缘细节模糊的问题,提出了一种改进的中值滤波方法,首先利用数理统计中算数均值将小区域内某像素点确定为信号点和可疑噪声点,然后用标准差将可疑噪声点进一步确定为信号点和噪声点;对判断出的噪声点进行中值滤波处理,而对于信号点则保留原来的像素值.并将该方法用于数值实验,实验结果显示应用本文所提方法对图像进行去噪,能有效避免图像中因纹理等细节的丢失而模糊,得到了相对清晰的图像,去噪后的图像很好的保留了图像的边缘信息,提高了峰值信噪比.

摘要： 目的：为了改善低剂量CT图像的质量,本文提出一种自适应去除图像中泊松噪声的算法.rn 方法：首先,用基于剪切波的复合方差稳定变换,将泊松噪声转化为具有渐近稳定方差的近似高斯噪声.进而,利用剪切波邻域系数的相关性,用最大后验估计法(MPA)估算出阈值,并基于阈值判断出非噪声剪切波系数的位置.然后,基于该非噪声剪切波系数的位置,利用混合梯度下降法迭代重构出去除噪声的图像.其创新点是通过结合基于相关性的自适应去噪方法和混合梯度下降法来提高非噪声系数的估计精度.rn 结果：对多幅加入泊松噪声的CT图像进行一系列仿真实验,实验结果验证了提出算法的有效性.与传统的基于剪切波的去噪算法相比,其SNR值提高了6％,MSSIM值提高了2％.rn 结论：本文算法的视觉效果和定量评价指标都优于基于剪切波的传统去噪算法.

摘要： 文章通过对SAR图像相干斑噪声特点分析,提出了一种基于贝叶斯模型的Shearlet域SAR图像去噪算法.首先将SAR图像变换到Shearlet域,再根据变换后的系数分布特点,构建贝叶斯模型进行信号与噪声的检测,根据不同方向下Shearlet系数具有不同的相关性,选取被检测点的相应邻域对该系数进行更新,最后将更新后的系数通过Shearlet逆变换重构SAR图像.实验结果表明,文中算法不仅能够很好的抑制相干斑,而且具有较强的边缘保持能力.

摘要： 文章针对复杂场景下的遥感图像去噪问题,提出了一种基于自适应学习超完备字典的遥感图像去噪方法.在满足最小均方差意义下采用逐个原子更新的方法,对初始超完备字典进行训练更新得到自适应超完备字典,进而得到遥感图像的稀疏表示,采用阈值法恢复原始图像.实验结果表明,该方法能更好地去除遥感图像噪声,保留图像细节信息,获得更高的PSNR值.

摘要： 在处理心电信号采集过程中混入的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等噪声的过程中，小波变换取得了广泛的应用。针对小波算法的缺陷及不足，提出了一种基于数学形态学和小波阈值的混合算法。该算法利用非线性形态学滤波器滤除基线漂移，将获得的含高频噪声心电信号通过小波阈值算法进行处理，最后获得无噪声的ECG(心电)信号。采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的数据对算法进行了验证，实现了三种主要干扰的滤除，本算法效果良好，为后续特征点的识别奠定了基础。

摘要： 对数字脉冲的处理是空间辐射探测器数据离线处理的必要内容.由于实验环境及电子学误差等因素的存在,实验数据中不可避免的混有噪声信号.讲述了C++语言环境下对于噪声信号的常规处理方法,包括平滑、拟合、离散傅里叶变换与反变换,对实验数字脉冲"去噪"进行了算法和程序上的探究和实现.

摘要： 对数字脉冲的处理是空间辐射探测器数据离线处理的必要内容.由于实验环境及电子学误差等因素的存在,实验数据中不可避免的混有噪声信号.讲述了C++语言环境下对于噪声信号的常规处理方法,包括平滑、拟合、离散傅里叶变换与反变换,对实验数字脉冲"去噪"进行了算法和程序上的探究和实现.

摘要： 本发明涉及导航定位技术领域，尤其涉及一种基于RLS改进算法的导航定位去噪方法及去噪系统。该方法包括以下步骤：接收基带信号输出数据；提取出导航电文信息、广域差分和完好性信息、观测伪距信息；计算得到卫星位置、地球自转误差和相对论误差；判断其是否为广域差分定位，得到自体完好性监控数据；将自体完好性监控数据输入内设有RLS改进算法的自适应滤波器，得到并输出导航定位数据。本发明通过导航电文信息、广域差分和完好性信息、观测伪距信息进行一系列的处理，最终利用内设有RLS改进算法的自适应滤波器，得到导航定位数据，能够有效的去除噪声。

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： 一种基于小波去噪算法的最大似然估计器的小波域值去噪方法，有：在固定导频上插入已知信号；数据经IDFT，并串转换并添加循环前缀后离散成型并送入射频信道；对接收数据匹配滤波并提取接收导频数据；得到导频点的频率响应，进而估计信道时域，频域冲击响应，完成最大似然估计，得到hMLE；对最大似然估计进行小波分解；对每级分解的小波系数进行阀值量化、重构；当小波最大似然估计与传统最大似然估计的差值最大程度的近似服从高斯分布时，得到小波最大似然信道估计；将信道估计值应用于时空解码。本发明无需已知信道的分布函数，估计准确性的提高带来了STBC解码误码率的下降；在实现上无需信道的先验统计信息，易于实现，且不受限于某一信道环境。

摘要： 本发明涉及一种基于Demons算法的图像去噪算法，该方法首先在Demons算法的基础上，将扩散过程看作图像配准，建立一种新的基于图像配准的Demons去噪算法，该算法去噪性能较经典的PM算法更优越；其次，考虑到在图像去噪过程中，仅靠梯度信息表征图像的局部特征是不够的，而二阶微分量含有更丰富的信息，将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到图像配准去噪算法中，建立了一种梯度与曲率双重驱动力的图像去噪算法，双驱动算法；最后，采用加性算子分裂算法(AOS算法)对上述算法进行处理，得到去噪后的图像。本发明不但去噪性能优越，而且图像的整体结构保持完好，去噪后的图像信噪比较其他Demons算法提高了15dB左右，较PM算法提高了25dB左右，清晰度也大幅度提升。

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： 本发明提供了一种油浸式变压器局部放电信号去噪方法，输入待去噪信号，利用VMD算法将待去噪信号分解为K个分量；根据能量损耗系数确定最终分解分量个数K；根据各分量翘度与排列熵筛选含噪较多分量；利用小波包去噪算法对含噪较多分量去噪；将处理后的分量重构为局部放电信号。本发明可以实现对局部放电信号中含有的两类噪声的有效去除，更大程度地保留了局部放电信号的有用信息。

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： 一种基于小波去噪算法的最大似然估计器的小波域值去噪方法，有：在固定导频上插入已知信号；数据经IDFT，并串转换并添加循环前缀后离散成型并送入射频信道；对接收数据匹配滤波并提取接收导频数据；得到导频点的频率响应，进而估计信道时域，频域冲击响应，完成最大似然估计，得到hMLE；对最大似然估计进行小波分解；对每级分解的小波系数进行阀值量化、重构；当小波最大似然估计与传统最大似然估计的差值最大程度的近似服从高斯分布时，得到小波最大似然信道估计；将信道估计值应用于时空解码。本发明无需已知信道的分布函数，估计准确性的提高带来了STBC解码误码率的下降；在实现上无需信道的先验统计信息，易于实现，且不受限于某一信道环境。

摘要： 本发明公开了自动视觉检测技术领域，具体的说是一种基于BM4D去噪算法和KNN算法的苹果分类方法，该方法包括以下几个步骤：S1：使用双目机器视觉提取固定位置下苹果的空间坐标集；S2：通过摄像头将拍照后图片转化为数字图像，并对图片进行归一化处理；再通过MATLAB软件对数字图像进行一系列操作；S3：对得到的图像进行预处理，采用方法是对图像进行彩色空间选择，之后对得到的图像进行频率增强，并对该图像进行BM3D滤波；基于机器视觉的苹果分类系统能够代替传统的人工目测方法，通过提高苹果分类效率、减少人工分类存在明显的客观和误差问题，提高分级效率和精度，同时来达到减少人力物力的目的。

摘要： 本发明涉及一种基于Demons算法的图像去噪算法，该方法首先在Demons算法的基础上，将扩散过程看作图像配准，建立一种新的基于图像配准的Demons去噪算法，该算法去噪性能较经典的PM算法更优越；其次，考虑到在图像去噪过程中，仅靠梯度信息表征图像的局部特征是不够的，而二阶微分量含有更丰富的信息，将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到图像配准去噪算法中，建立了一种梯度与曲率双重驱动力的图像去噪算法，双驱动算法；最后，采用加性算子分裂算法(AOS算法)对上述算法进行处理，得到去噪后的图像。本发明不但去噪性能优越，而且图像的整体结构保持完好，去噪后的图像信噪比较其他Demons算法提高了15dB左右，较PM算法提高了25dB左右，清晰度也大幅度提升。