非线性小波变换阈值法去噪改进

提出非线性小波变换阈值改进算法,用改进后的阈值算法公式去噪,得到去噪均方误差相对于改进前公式去噪均方误差有明显减小,改进公式更合理。研究一种阈值法去噪修匀算法,去噪后曲线较光滑,基本上已消除了震荡或呈折线即伪吉布斯现象,改进效果明显。     

改进的小波包阈值法去噪的桥梁变形监测数据处理

本文采用改进的小波包去噪方法对桥梁的变形监测数据进行去噪分析。研究了改进的小波包去噪三种不同阈值函数的去噪方法,分别从最优小波基的选取、最大尺度的确定、阈值函数的改进等三个方面进行分析。通过实验分析和去噪后的评价指标分析,结果表明改进的小波包阈值函数去噪效果要优于硬阈值函数和软阈值函数去噪,并且其去噪效果也要优于传统的小波包去噪。因此,改进的小波包阈值函数去噪方法为在高精度的变形监测数据处理分析提供了一种新的方法。     

基于边缘检测的优化算法的小波阈值图像去噪

目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法.但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题.本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软闽值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活.经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入平滑图像中.实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留图像的细节,使图像更加清晰,提高了信噪比.     

小波阈值改进算法的遥感图像去噪

通过对于文献中已有小波阈值去噪方法的研究,结合已有的一些小波阈值去噪函数,提出了相应的小波阈值去噪的改进方法来完善和提高小波阈值去噪的处理能力和可行性。该阈值函数加入了有效的调整系数来控制函数的可变。该函数不但同时保留了相应的传统小波硬阈值、软阈值衍化的优点,也提高了相应精度指标。利用该函数阈值去噪不仅在经典的图像中起到很大的改善,在遥感图像的去噪处理方面也有明显的精度提高。该方法通过去噪评价指标均方差（MSE）,峰值信噪比（PSNR）,信噪比（SNR）,均方根误差（RMSE）进行去噪后图像的评价。该改进的阈值函数方法对于图像的处理后评价指标明显有所改善。     

模平方阈值去噪法在沉降监测中的应用

针对现有去噪方法中存在的噪声信号提取、粗差定位等问题,该文基于小波阈值去噪的原理,提出一种基于软阈值改进的模平方阈值去噪法。通过仿真数据实验对比分析了软阈值去噪法、加权平均阈值去噪法及模平方阈值去噪法的去噪实际效果,并应用于汽车试验场沉降数据预处理。实验结果表明,基于模平方的阈值去噪法能够较好地保留观测信号原始信息,并且可以有效地去除噪声,其去噪效果优于软阈值和加权平均阈值去噪法,能在汽车试验场沉降数据处理中得到较好的应用。     

一种改进小波阈值去噪方法的研究

信号噪声的方差越大,信噪分离越困难,这样会降低小波在去噪方面的性能,使小波去噪得不到充分的发挥.为了解决这一问题,本文介绍一种方法:采用模糊控制滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差;然后用软、硬阈值法分别对处理过的信号进行去噪.仿真实验表明,去噪后的信号的信噪比和均方误差均优于单纯使用软、硬阈值算法,具有很...     

基于灰关联的中值滤波改进研究

在灰色系统以及中值滤波去噪理论的基础上,本文提出基于灰关联的中值滤波改进算法,并用MATLAB编程实现了遥感影像去噪处理,使得去噪后均方根误差相对于改进前减低,信噪比相对于改进前提高,改进效果明显,说明改进方法是一种有效的去噪方法。     

改进小波阈值法在变形监测数据处理中的应用

阈值的选取和小波函数的构造是小波阈值去噪的关键,本文从两个方面分别进行阐述。首先,通过对传统小波阈值去噪方法的分析,提出了确定阈值的新方法;其次,构造出新的小波阈值函数去处理小波系数。然后,通过对一组离散变形监测数据进行去噪处理,验证了改进小波阈值法的优越性和有效性。     

改进的小波阈值函数在变形预报中的应用

阈值去噪法是传统小波去噪最常用的处理方法,主要有硬阈值法和软阈值法,但二者均存在一定的局限性。本文提出了一种新的阈值函数,有效地弥补了硬阈值函数在阈值点处不连续、软阈值函数存在恒定偏差的缺陷。并在传统灰色模型的基础上,推导出了改进的新陈代谢GM(1,1)模型,最后将硬阈值、软阈值和新阈值函数的小波分析用于变形监测原始数据的预处理,结合新陈代谢GM(1,1)模型对去噪后的数据进行阶段性预测,并与实测值进行比较,通过实例计算表明:新阈值的去噪精度更高,通过新阈值去噪后进行预测的数据更加接近真实数据,可应用于变形监测的预报。     

桥梁索塔GPS监测信号的小波分析

针对EMD分解后直接舍去高频含噪信号可能会导致有用信息的丢失,以及小波阈值去噪中采用全局阈值去噪效果不完善等问题,该文提出了一种基于SSA的改进EMD-Wavelet耦合模型运用于桥梁索塔GPS监测信号去噪。即先对原始监测信号进行奇异谱分析,提取信号的趋势项和周期项,分析不同阶段的信号特性从而对其进行合理分段。在对经过EMD分解后的高频信号进行小波去噪时,根据信号的分段结果和给定的阈值计算函数进行分段分层取阈值。结果表明,该方法能很好地对原始坐标序列进行降噪,并且各项评价指标均优于SSA重构去噪法、EMD分解去噪法和EMD-Wavelet全局阈值去噪法,去噪效果更佳,这为索塔监测数据信号提取提供了有意义的参考。     

构建阈值模型改善TurboEdit实时周跳探测

在比较现有各类TurboEdit改进算法的基础上,选取了一套适合实时周跳探测的组合方法,并针对其缺陷进行优化改进,加入阈值模型。在滑动平均滤波MW（Melborne-Wubbena）组合周跳探测方法中加入了自适应观测序列均方根变化的阈值模型,有效减少了周跳探测的误判和漏判;在相邻历元求差的GF（geometry-free）组合周跳探测中加入了随采样率及卫星高度角变化的加权阈值模型,显著提升了采样率较低时周跳探测的可靠性。大量数据测试检验表明,该组合方法有效可行,相比其他改进方法不仅在探测精度上有一定提高,在避免周跳误判、漏判上也有较大改善。     

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展

海岸带是人类活动集中且容易受到破坏的区域之一,快速而准确地实现海岸线的提取对海岸带管理及海岸带演化研究具有十分重要的意义。遥感技术因其大范围、高效率、低成本等突出优势逐渐成为一种实现海岸线提取及监测其动态变化的方式,克服了传统海岸线测绘方法的时间周期长、劳动强度大等缺点。本文综述了近些年提出的基于遥感影像的海岸线自动提取方法的研究进展。首先给出了海岸线的定义与分类,阐明了瞬时水边线及真实海岸线提取两个阶段及具体的提取流程,重点论述了通过提取瞬时水边线,进而获取真实海岸线的阈值分割方法、边缘检测算子方法、活动轮廓模型方法、数据挖掘方法、多分辨分析方法、面向对象方法、极化方法及其他方法,分析和比较了各种方法的优缺点,阐述了海岸线校正原理及精度评价方式,并对下一步的研究工作进行了展望。     

NOAA-AVHRR数据在吉林省东部林火信息提取中的应用

概述了利用NOAA-AVHRR数据进行林火监测的原理和4种方法。针对吉林省东部的森林火灾,运用4种方法进行了火点信息提取与分析,最后对阈值法进行了改进,提取精度达到了89.2%。分析了NOAA-AVHRR应用于林火遥感监测的可行性和不足。     

基于 CCD 方法的超高层建筑周日摆动监测研究

对超高层建筑塔体进行周日摆动监测,为施工投点纠偏和选择合适投点时机提供科学依据,是施工控制网竖向传递的核心问题。文中针对现有方法在自动化采集及实时表达方面的不足,基于自适应阈值激光光斑中心定位方法,自主研发基于CCD的塔体摆动监测系统,并采用倾斜仪方法与之做同步比较研究。两种方法在广州市东塔施工第三方监测中互为检核验证,具有借鉴意义。     

基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法

当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据进行提取的实证研究——以福州为例

DMSP/OLS数据能够观测到夜间灯光,因而被广泛应用于人类活动与城市扩展研究。本文以福州市为例,分析比较现有夜光数据的城区提取方法。通过实例分析,从阈值设定方面进行讨论,比较各方法的优缺点,可为夜间灯光数据在提取城市区域方面提供借鉴。     

遥感影像融合的自适应变化检测

提出一种基于影像融合和自适应阈值选择的遥感影像变化检测方法。首先利用经过改进的融合技术对原 始数据的差值影像和比值影像进行处理, 构造融合影像, 在该融合影像的基础上进行自适应迭代运算得到初步变 化阈值范围, 然后通过分析阈值范围两侧影像像元的离散程度, 求解最终的阈值范围, 从而得到更优变化阈值, 提 取变化区域。实验结果表明, 本文方法的检测精度优于传统的变化检测方法, 同时具有一定的稳定性和智能性。     

高山冰川遥感提取方法研究

遥感的应用使得对冰川大尺度全覆盖、多时相变化的监测成为可能,然而冰川信息遥感提取方法的误差大等难题成为影响冰川监测的障碍。本文综合分析比较了目前已有的多种冰川提取方法的有效性,得出提取冰川范围精度最高的是面向对象的目视判读方法,其次是最大似然法监督分类、面向对象的自动分类、比值阈值法、雪盖指数法等。各自动方法提取冰川面积均有较大误差,且误差主要出现在冰舌末端、阴影区、薄冰区和云层遮盖范围等区域。本文将面向对象的目视判读法应用于冰川提取中,在保证信息提取精度的同时提高了传统解译的效率。     

面向影像匹配的SUSAN角点检测

在分析比较现有角点提取算法的基础上,将SUSAN算法用于提取高分辨率影像的角点及影像匹配。针对试验中原算法在不规则纹理区提取大量冗余角点及对强边缘敏感等问题,提出按照影像局部和整体对比度的关系自适应计算灰度差阈值,使用矩形模板从边界上确定USAN区域(核值相似区)可能的范围,再检测角点的改进思路。试验证明改进后算法提取的角点位置更为准确,有效剔除了原算法检测结果中的冗余角点,提高了影像匹配速度。