海洋SAR图像小波Speckle滤波及边缘信息提取

以海洋SAR图像的speckle滤波和边缘信息提取为研究目标，构造了以低通带通窄和时域冲击响应系数分布呈左右对称为特征的小波滤波器。这些特征使该小波滤波器在处理突变信号方面具有优良的特性。应用该小波滤波器，采用Wiener滤波算法，对海洋SAR图像进行了speckle滤波及采用Prewitt算子对边缘信息进行提取。用几种经典小波函数采用相同的滤波算法和边缘增强算子进行了处理，并将它们的结果进行了对比分析。结果表明，虽然小波基函数在用于speckle滤波方面，稍逊其它几种经典小波基函数，但是在边缘信息保留方面，效果要明显优于其他小波基函数。     

一种数值稳定的次优并行Sage自适应滤波器

提出了一种新的次优Sage自适应Kalman滤波算法。该算法通过对滤波器发散的综合抑制，有效提高了滤波器的数值稳定性，针对经典次优Sage滤波器经常存在结果偏移现象，设计了一种附加伴随滤波器的并行滤波结构，消除了结果偏移，提高了滤波精度。     

信息分配系数的自适应滤波在GPS/DR组合导航中的应用

在组合导航中常采用联合滤波器进行多源传感器的信息融合,其中信息分配系数的取值直接影响着联合滤波器的性能。在详细分析子滤波器状态变量估计协方差阵特点的基础上,文中提出了采用两组信息分配系数的自适应联合滤波模型,并将设计的自适应联合滤波模型应用于车载GPS/DR组合导航中。仿真实验表明,导航的位置精度提高约为40%;速度精度提高约为10%。同时也提高了组合系统的容错性和可靠性。     

基于分数阶滤波器的遥感图像处理

在研究分数阶微积分的基础上,提出了一种基于WLS误差准则的滤波方法,该滤波器的系数可通过调节其阶次来改变; 给出了该滤波器的原理,分析了其幅频特性.通过用Riemann-Liouville定义验证,并将此滤波器运用于遥感图像处理,结果表明,该方法在抗干扰和提取更多细节方面取得了很好的平衡,具有较好的滤波效果.     

自适应滤波器的神经网络生成及遥感图像处理新应用

图像自适应滤波是非线性的图像变换，有广泛的应用场景。传统的图像自适应滤波器均是专家设计的，如双边滤波器和形状自适应滤波等。CNN作为特征提取和非线性能力表达的有效工具，可用于学习构造图像自适应滤波器。本文首先介绍了图像自适应滤波器的生成网络，继而介绍了图像自适应滤波的两个图像处理的新应用：不同时相间的图像变换用于图像插值、不同波段间的图像变换用于图像融合。从这两类应用中，可以窥见图像自适应滤波在构建图像非线性变换方面的应用能力。     

树结构混合滤波算法

本文总结了中值滤波、均值滤波在滤除图像噪声中的不足，给出了树结构混合滤波器。理论分析和试验表明：树结构混合滤波器具有抑制图像噪声能力强，保持图像几何结构信息，算法结构化，易于计算机软件、硬件实现的特点。     

基于小波分析的SAR图像斑点滤波及其性能比较评价

进行斑点噪声滤波是对SAR图像进行分割、分类和信息提取处理前不可或缺的处理步骤。该文首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点滤波算法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上，对SAR图像进行对数变换，将乘性噪声转变为加性噪声，然后在对图像进行小波分解，采用软门限方法进行典型SAR图像斑点噪声滤波。归纳SAR图像斑点噪声滤波效果评价的5个指标，并将文中基于小波分析的滤波效果与传统的自适应局部统计斑点滤波器、Gamma-Map滤波器的滤波效果进行了全方位的比较。结果表明，该方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点抑制能力，边缘、细小特征和点目标等结构信息的保持方面都优于传统的斑点滤波器。     

改进的函数滤波器及其在航空重力测量中的应用

本文构造了一种函数滤波器,该滤波器由一个参数化的高斯函数与一个尺度化的香农函数构成,可实现对时间序列的低通、带通和高通滤波处理。该滤波器的频率响应函数在滤波波段平坦且过渡带光滑。滤波器的截断频率与过渡带长度分别由香农函数的尺度参数和高斯函数的窗宽参数独立调节,这使得滤波器具有较好的设计灵活性,这也是本文的创新之处。由于滤波器是连续可导的,因此它可以适应于任意采样率序列的滤波,并且能够对原始时间序列进行求导滤波。模拟算例显示该滤波器具有很好的滤波准确度。应用该滤波器到航空重力测量数据滤波处理中,得到了分辨率7 km的航空重力测量结果。该滤波器使得滤波(低通、带通和高通)工作变得简明且高效。     

影象纹理分析的现状和方法评述(二)

2.8 模板滤波法滤波法是通过一组滤波模板与原始影象卷积的纹理分析方法,这些滤波器可用来对影象相应纹理特征的检测。 (1)Frei和Chen提出了9个滤波器,4个边缘滤波器,4个直线滤波器和1个平滑滤波器。     

ARMA滤波在加速度法反演地球重力场中的应用

探讨了根据ARMA模型构造白化滤波器对卫星加速度进行去相关滤波的方法。给出了加速度法和去相关最小二乘解算的基本原理,推导了基于加速度法整体求解加速度计尺度因子、偏差参数和重力场位系数的计算公式。在此基础上,讨论了利用ARMA去相关滤波法抑制卫星加速度有色噪声的具体处理方案。实验结果验证了所提方法的有效性。     

一种次优并行Sage自适应滤波器

提出了一种新的次优Sage自适应卡尔曼滤波算法，该算法针对经典次优Sage滤波器经常存在的结果偏移现象，设计了一种附加伴随滤器的并行滤波结构，消除了结果偏移，提高了滤波精度。     

小波-维纳组合滤波算法及其在InSAR干涉图去噪中的应用

为了提高InSAR干涉图的滤波质量,在分析小波变换和维纳滤波各自优势的基础上,提出并构造了一种小波-维纳组合滤波器,实现了相应的滤波算法并开发了一套计算程序.为验证该算法的功效,选取美国Phoenix局部地区作为实验区域,使用ERS-1/2 C波段干涉图作为滤波原数据,以视觉效果、相位导数标准偏差、奇异点个数以及数字高程模型精度作为评价指标,并与其他两种典型滤波算法即小波软阈值法和Goldstein法进行了比较,证实了小波-维纳组合滤波算法在干涉图去噪、保护边缘信息和精度等方面具有明显的优势.     

航空重力测量中低通滤波器参数的优选

从含有大量噪声的航空重力仪测量值中提取重力场信息，最常用的方法是使用低通滤波器，欲获得性能优良的滤波器，必须合理地选择滤波器的设计参数。文中利用一组实测GPS数据，讨论了滤波器长度，截止频率，权函数等参数对滤波效果的影响，给出了航空重力测量应用中滤波器参数的若干选择原则。     

数字滤波器的频谱窗和噪声压缩度

根据傅里叶理论导出了数字滤波器的频谱窗，根据随机过程理论导出了数字滤波的噪声压缩度。通过对二项式系数数字滤波器和多项式系数数字滤波器和频谱窗和噪声压缩度的分析，发现前者对噪声具有较强的压缩作用，同时能保持信号的凹凸性，是一种优于后者的数字滤波器。     

双星定位/SINS组合系统的滤波方法及一致性研究

根据北斗双星定位系统（简称双星定位）的特点，提出了北斗双星与SINS组合的最优预测模型。为了验证该滤波方法对状态估计的一致性，研究了滤波器一致性的准则，并给出了检验的统计量。试验证明，本文提出的滤波器与系统是匹配的。     

一种次优并行Sage自适应滤波器

提出了一种新的次优Sage自适应卡尔曼滤波算法,该算法针对经典次优Sage滤波器经常存在的结果偏移现象,设计了一种附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了结果偏移,提高了滤波精度.     

2维对称小波与多尺度影像边缘特征提取

针对Mallat Gaussian小波和Bubble小波用于解决遥感影像中多变和不确定尺度目标检测中存在的不足，基于一般高斯核构造了2维对称小波和张量积2维对称小波。给出了5组有关空间滤波器响应系数和快速算法。实验表明给出的2维对称小波用于影像中多变尺度目标的边缘检测效果显著。对于遥感影像空间不同尺度目标的检测，可以通过在对称小波中选择适当的σ值以得到相应的空间滤波器响应系数，实现最佳边缘特征检测。由于遥感影像中存在2种类型的边缘，采用对称小波的过零点检测和极值检测获取的边缘特征间存在明显差异，在遥感影像目标特征的自动探测以及数字摄影测量研究中应引起重视。     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。     

干涉复小波复数域双变量滤波算法

针对复小波双变量滤波模型仅考虑小波复系数实部,忽略了系数的虚部,导致信号相位噪声的增加而影响滤波效果的问题,提出基于复小波变换的复数域双变量模型干涉图滤波算法。该算法将双变量贝叶斯估计算法从实数域推广到了复数域,用噪声复系数概率密度函数刻画了小波复系数实部与虚部的相关性,根据小波分解复系数来估计噪声方差和信号方差,建立了复小波复数域双变量滤波模型,求得了干涉图复系数的贝叶斯估计。试验结果表明,本算法对干涉图噪声有较强的抑制能力,保留了干涉图的边缘及细节信息,滤波性能优于传统的实数域复小波双变量滤波、Goldstein滤波、单小波滤波和最优化融合滤波方法。     

一种使用剪切波变换的干涉图滤波算法

干涉图小波阈值法滤波未考虑干涉相位统计特性, 导致在低相干区域得到的滤波效果不能令人满意。针对这一问题, 提出了一种剪切波变换与干涉相位标准差相结合的相位滤波算法。该算法将干涉相位统计特性与剪切波阈值滤波结合起来, 利用相位标准差改正滤波阈值以提高滤波效果。此外, 为了评价干涉图的滤波效果并为实测数据选择合适的滤波方法提供参考, 将模拟干涉图解缠结果的局部均方差分布作为滤波质量评价指标。将此算法与Goldstein滤波、小波滤波、最优方向融合滤波和剪切波软阈值滤波进行比较, 结果表明所提算法能更有效地削弱干涉图噪声, 同时保留干涉图的细节信息, 避免了低相干地区弱滤波问题。