基于小波阈值算法的海杂波信号降噪

为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于小波阈值算法对实测海杂波数据去噪。在噪声水平未知条件下,提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证小波去噪效果,将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪,采用均方差和降噪信号信噪比两项指标衡量去噪效果,并与均值和中值等去噪方法对比,小波算法在这两项指标均优于其他算法;此外,实验结果还表明,db2小波在双曲线阈值函数和HeurSure阈值模式下优于其他小波去噪效果。     

基于拉依达准则的自适应小波阈值选取方法

根据潜艇磁异常目标信号持续时间短、海浪磁场噪声依赖于时间和位置的特性,应用拉依达准则提出了一种有效区分海洋背景磁噪声和磁目标信号的自适应小波阈值选取方法。采用不同小波阈值选取法对含有海洋背景噪声的潜艇磁目标信号进行降噪处理,通过对比各阈值法降噪后的峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE),验证了本文提出的自适应小波阈值选取方法的有效性。     

利用小波变换降低环境噪声对测深数据的影响

针对测深数据在环境噪声处理中存在的问题,利用海底信号和环境噪声小波变换模的极大值在不同尺度下具有下同的传播特性,提出了利用多尺度小波变换分折测深数据的方法,从而达到降低环境噪声对测深数据影响的目的,通过计算表明该方法具有较好的效果。     

基于边缘检测的小波阈值图像去噪

小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中小波阈值法图像去噪算法简单、计算量小,得到了广泛的应用。在小波阈值去噪的基础上,提出了基于边缘检测的小波阈值图像去噪算法,把高频中的边缘细节与噪声更好地分离开,在主观和客观上去噪效果都比单纯的阈值去噪有所改进。     

基于交叉证认的海洋磁力测量数据小波去噪研究

针对海洋磁力测量数据中存在的高斯噪声,采用基于交叉证认的小波阈值去噪方法进行噪声去除。首先对磁力数据进行小波分解,利用交叉证认方法自动识别小波分解的信号层与噪声层,然后对噪声层小波系数进行阈值处理,进一步提取噪声层中的有用信息,最后进行小波重构得到去噪信号。同时提出了一种改进阈值处理函数,能够改善传统软、硬阈值函数存在的缺陷,提高重构信号的精度。实验分析表明,当噪声水平小于1.5nT时,相比于传统软、硬阈值函数的小波阈值去噪方法,该方法可更好地去除海洋磁力数据中的高斯噪声,并可较好地保留数据中的有用细节信息,使数据质量得到提高。     

尺度自适应分层多阈值热红外遥感舰船检测

针对热红外遥感图像由于低对比度、条带噪声、低空间分辨率等特点而导致的检测效果不佳问题,提出了一种近岸舰船目标尺度自适应选择分层多阈值检测方法。采用舰船模板图像尺度归一化高斯拉普拉斯函数取极大值准则进行尺度自适应选择,利用所选的高斯多尺度空间差分多阈值筛选进行近岸舰船检测,并根据不同类型舰船模板图像尺度和分块数选择对热红外图像舰船目标检测的影响进行验证实验。实验结果表明:所提方法能根据模板尺度特征滤除相似区域,通过设置合理尺度和阈值参数能实现有效检测,且具有一定的抗噪能力。     

改进的WOA-VMD算法在水声信号去噪中的应用

本文提出一种针对非平稳水声信号的改进WOA-VMD小波阈值去噪方法,首先,引入余弦收敛因子和自适应权值提升鲸鱼优化算法(WOA)的精度,然后利用WOA选取水声信号变分模态分解(VMD)的最佳参数组合。引入一种可调阈值函数克服传统阈值函数量化过程的缺陷,考虑到不同分解尺度下噪声小波系数的衰减特性,采用分层阈值法对有效信号分量进行去噪处理。通过仿真实验和实测数据的降噪分析,证明了该方法的有效性和应用价值,新方法的去噪性能优于其他方法。     

一种基于平稳小波变换的海底管线边缘检测方法

海底影像存在着对比度低、噪声污染严重、图像质量差等问题，采用传统算子的海底管线边缘图像中含有大量的无用和断裂边缘信息。文中将多尺度边缘检测和匹配跟踪相结合，提出利用平稳小波变换的海底管线边缘检测方法；在提取边缘的同时利用匹配跟踪手段对噪声干扰进行抑制，提高图像目标边缘检测质量。通过对海底管线和测试图像边缘检测实验表明，文中所提出的方法在抑制图像噪声的干扰、提高水下目标边缘完整性方面明显优于传统的边缘提取算子，证明该算法的有效性。     

联合小波和NLM滤波的侧扫声纳回波信号降噪

为进一步降低侧扫声纳回波信号中非高斯分布的乘性噪声,获取更佳效果的侧扫声纳图像,提出了一种利用小波和NLM(nonlocal means)滤波的组合降噪方法.首先采用同态变换将侧扫声纳回波ping信号中的乘性噪声转换为加性噪声,然后利用小波阈值和NLM滤波对侧扫声纳每ping回波数据实施降噪处理,最后经过小波反变换和指...     

水下极低频电磁信号探测中的海流感应电磁噪声压制

水下极低频电磁信号探测在深远海探测领域应用前景广阔,然而极低频电磁信号易受海流运动感应电磁噪声影响,为了拓展极低频电磁探测在海洋中的应用,需要通过信号处理的方式压制噪声,提高信号信噪比。小波分析具有多分辨率分析及时频局部化的优势,适于处理海水运动感应电磁噪声等非平稳信号,本文将海流感应电磁场特征引入小波分析中,基于正演模拟及小波系数分析确定阈值的小波阈值去噪方法压制噪声,利用合成的包含大地电磁信号、海流感应电磁噪声的极低频信号进行实验,并利用南黄海海域电磁信号探测试验数据进行验证。研究结果表明,噪声压制后的极低频信号信噪比明显提高,信号在时频域识别能力得到改善。     

海洋磁力测量中不同小波母函数的阈值消噪方法性能分析

首先介绍了小波阈值消噪的基本原理,认为小波阈值消噪的性能受三方面因素的影响:(1)小波母函数的选择;(2)阈值方法的选择;(3)阈值函数的选择.为了寻找小波母函数、阈值估计和阈值函数的最优组合,文中以实测海洋磁力测量数据为背景,采用小波阈值法进行消噪,把得到的磁异常值作为"真值".仿真了波浪噪声和随机噪声并加入到"真值"磁异常中,作为噪声磁异常.在此基础上采用两种小波族系(Symlets,Daubechies)、四种阈值选取方法和软、硬阈值函数对噪声磁异常进行了基于小波变换的消噪计算,客观分析了不同组合方法的消噪精度和可靠性.实际计算结果表明:对磁异常突变点较多且分布杂乱的测线进行消噪,Sym6、软阈值函数、混合阈值或基于Stein无偏似然估计消噪效果最好;对磁异常突变点少且大部分光滑的测线进行消噪,db7、基于Stein无偏似然估计和软阈值函数的消噪效果最好.     

一种海岸带高分辨率遥感图像椒盐噪声滤波的新方法

椒盐噪声是常见的图像噪声,典型的图像平滑算法不能区分海岸带高分辨率遥感图像中的噪声点和信号点,常造成图像平滑后海岸线等细节损失。提出先识别噪声点再进行去噪的新方法,通过统计关联参数用双阈值识别噪声,然后用中心权值为零的模板平滑噪声点。实验表明,该方法在滤除椒盐噪声的同时,较好地保持了海岸线等细节。     

基于非抽取小波变换贝叶斯估计的水下红外图像去噪

利用非抽取小波变换的平移不变性和冗余性的特点,在贝叶斯估计下,结合广义高斯分布(GGD)对小波系数进行建模,构造了一个基于拉普拉斯分布的MapShrink子带自适应图像去噪算法和阈值函数。对HH1子带小波系数进行2j抽取,并估计噪声方差,该算法有效地抑制了伪吉布斯现象。仿真结果表明,利用新算法进行水下红外图像去噪,在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的Bayesian去噪方法。     

基于经验模态分解和小波阈值的自适应降噪方法

针对全波形三维激光测绘雷达(LiDAR)在数字地形测量中如何降低背景噪声问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值的自适应降噪方法。在扫测的地形信号经EMD分解后,计算内蕴模式函数(IMF)与经过2/3阶重构的扫测信号之间的互相关函数,从而改善小波阈值自适应地对IMF中的高频噪声成分进行滤除。实验结果表明,与EMD重构降噪法、小波阈值降噪法和传统的EMD-小波联合降噪法比较,这种方法在对全波形LiDAR回波信号的噪声剔除和地物信号保留方面具有明显的优势,降噪后信号的误差能缩小10%~20%,波形相关性能提升5%~20%,信噪比能提升20%~40%。     

水陆边界模糊条件下的水边线精确提取方法研究

为达到在水陆边界模糊条件下自动提取淤泥质海岸水边线的目的,试验了一种基于样条二进小波àtrous小波变换和自动阈值获取相结合的方法,基于高分影像自动提取水边线。同时将Sobel算子,Log算子,Canny算子提取的水边线结果和本方法提取的水边线结果进行定性和定量比较,结果表明,本方法可以有效去除水陆边界模糊条件下高分影像中的噪声,快速自动地提取水边线。从方法学上解决水陆边界模糊条件下的水边线自动提取困难的难题,为进一步确定海岸线奠定坚实基础,大量节省人力、物力和财力。     

一种基于小波变换的SAR海洋图像数据增强系统

提出了一种基于小波变换的SAR海洋图像数据增强系统,并进行了试验.本系统包括小波变换、Speckle及Pepper-Salt噪声抑制、船等目标提取、内波提取、目标数统计和图像图形显示放大等功能.该图像增强系统可以对含有常见的高斯噪声及Speckle和Pepper-Salt非高斯噪声的污染图像数据进行增强处理,可对SAR等微波成像传感器数据、光学成像传感器数据进行增强处理,具有广泛的应用前景     

基于小波变换和高斯函数的影像去噪方法研究

提出了小波变换与高斯函数相结合进行影像去噪的方法,在去除高斯白噪声的同时能够有效去除椒盐噪声。此方法是在小波域内结合小波变换的特点对高频子带分别进行高斯低通滤波,将滤波后的小波系数经过反变换后即可得到经过去噪后的影像。实验表明该方法不仅对高斯噪声和椒盐噪声去噪效果明显,而且保留了影像的细节信息,其滤波效果优于中值滤波和小波软阈值法。