Curvelet变换在位场数据去噪中的应用

为了解Curvelet变换在位场数据去噪处理中的效果,从Curvelet 变换的原理着手,通过对多矩形棱柱体模型进行Curvelet变换去噪和普遍应用的小波阈值去噪试验对比,验证了Curvelet变换去噪的有效性问题。将其应用于实测位场数据的处理中,取得了较好的效果。理论和实测数据的处理结果都表明, Curvelet变换在位场数据的去噪处理中是可行有效的。     

基于双树复小波变换图像融合方法

基于离敞小波变换的图像融合算法在特征表达上存在不足,将双树复小波变换引入到彩色图像融合中,对彩色图像的3通道分别进行融合,各通道低频取加权平均,高频去较大值的方法.融合效果评价除了使用均方根误差、峰值信噪比和熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法.实验结果表明,获得的融合图像效果较好,优于离散小波融合算法.     

宽城台定点形变气压干扰小波分析及干扰排除

通过小波分解对宽城台定点形变仪器受气压干扰的典型事件进行分析,得出气压干扰在不同频段对不同仪器的干扰特征,并通过小波阈值去噪对各测项受气压干扰的观测数据进行干扰排除,取得较好的效果。     

一种基于双树复小波的低频融合算法

近年来小波变换在图像处理中得到了广泛的应用,在图像融合中最常用的经典二维离散小波变换,即Mallat算法,不具有位移不变性,容易引入虚假信息,如振铃和混叠现象。为克服这些缺点,将双树复小波变换引入到图像融合中。采用高频取较大值,低频通过像素点匹配规则取值的方法,获得比较清晰的聚焦图像。实验结果数据表明,基于双树复小波的图像融合要优于离散小波融合算法。     

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Random seismic noise attenuation by learning-type overcomplete dictionary based on K-singular value decomposition algorithm

The transformation of basic functions is one of the most commonly used techniques for seismic denoising,which employs sparse representation of seismic data in the transform domain. The choice of transform base functions has an influence on denoising results. We propose a learning-type overcomplete dictionary based on the K-singular value decomposition( K-SVD) algorithm. To construct the dictionary and use it for random seismic noise attenuation,we replace fixed transform base functions with an overcomplete redundancy function library. Owing to the adaptability to data characteristics,the learning-type dictionary describes essential data characteristics much better than conventional denoising methods. The sparsest representation of signals is obtained by the learning and training of seismic data. By comparing the same seismic data obtained using the learning-type overcomplete dictionary based on K-SVD and the data obtained using other denoising methods,we find that the learning-type overcomplete dictionary based on the K-SVD algorithm represents the seismic data more sparsely,effectively suppressing the random noise and improving the signal-to-noise ratio.     

小波阈值法在JCZ系列超宽频带地震仪记录的地震数据中的应用及探讨

为了对JCZ系列超宽频带地震仪采集到的地震数据进行有效去噪,探讨小波阈值法在不同地震数据中去噪的实际效果.首先介绍小波法的基本理论与去噪标准,探讨不同小波基的选取、不同分解、重建尺度与阈值的选取及处理方式对小波阈值法最终去噪效果产生的影响;使用控制变量法,选取武汉水院地震台的记录数据,探讨如何获得较好的去噪效果.为了比...     

Multi-scale separation of aeromagnetic abnormality based on dual-tree complex wavelet

Bit-field separation is an important part of gravity and magnetic data processing.In order to extract different levels of anomaly information better,this paper introduces the dual-tree complex wavelet multi-scale separation to the processing of bit-field data firstly and uses the geological model of different buried depth to ve-rify its feasibility.Finally,the dual-tree complex wavelet is applied to the aeromagnetic anomaly in Jinchuan copper nickel mining area.The results show that the method can effectively separate the anomaly information of different scales and analyze the output results with relevant geological data.     

基于经验小波变换的GNSS多路径误差改正

多路径误差是影响GNSS测量精度的主要因素及误差改正难点。将经验小波变换(EWT)算法在分解复杂信号上的优势与GNSS多路径误差的周日重复特性相结合,提出基于EWT的多路径误差提取及改正新方法。将能量熵与相关系数相结合来定义筛选系数,并将其变化显著的点作为含噪分量及信息分量的分界点;通过对含噪分量进行去噪并与信息分量重构的方式建立基于EWT的去噪新方法。模拟和实测数据实验表明,EWT能较好地提取及改正GNSS多路径误差,并且其效果显著优于EMD及小波分析方法。     

基于小波去噪和图像分割技术的改进NAS-RIF盲图像复原算法

针对非负和支持域受限递归逆滤波算法(NAS-RIF)的缺点,提出了一种改进方案.首先,应用小波去噪技术,保持了退化图像边缘特征,抑止噪声,提高退化图像的信噪比;其次,在每次迭代中,利用图像分割技术找到准确的目标支持域,并用背景的均值取代非均匀背景;还采用重置共轭梯度法加快了算法的收敛速度.实验结果表明,改进后的算法具有更好的复原效果和更快的收敛速度.     

改进阈值函数的提升小波在人工震源数据处理中的应用

针对由于软阈值函数存在恒定偏差及硬阈值函数存在不连续,从而导致信号去噪精度较低及出现伪吉布斯现象的问题,提出一种改进的阈值函数,并从数学上证明其连续性、渐进性及偏差性.将本文阈值函数用于加入了高斯白噪声的4种仿真信号中发现,其不仅可提升信号的信噪比,还可弥补由软、硬阈值函数引起的信号失真、震荡等缺点.将本文提出的阈值函...     

基于小波变换和矢量量化的图像压缩

基于小波变换将一幅图像分成4个频带，根据不同频带的系数所包含能量的大小，分别对其量化压缩，力寻一个压缩比较大，失真度较小的图像压缩方法。     

基于小波变换和混沌映射的数字水印算法

介绍了一种基于小波变换和混沌映射数字水印技术。首先利用混沌映射将水印信息进行加密，接着利用小波变换得到图像的近似分量，然后对陔近似分量做离散余弦变换，把经过加密的水印信息嵌入到DCT系数最大分量中。实验结果证明：算法具有良好的视觉效果和鲁棒性，能够抵抗种类的攻击。     

基于离散小波变换的数字水印技术

提出了一种基于小波分析的简单有效的数字水印嵌入和盲检测的算法。先将嵌入的水印信息加密，然后将加密后的水印信息嵌到相应DWT系数的有效嵌入位中，并使用适当的保真技术，减小图像因嵌入水印引起的失真。通过实验验证，该算法在对嵌入水印后的图像进行有损压缩、剪切、污染、添加各种噪声等处理后，提取出的水印仍表现出了较好的鲁棒性。     

基于小波变换的二值图像水印嵌入与检测方案

介绍一种基于小波变换的静态图像水印算法,算法将一个二值图像内嵌到原始图像经过小波多分辨率分解后的低频子带上,实验结果表明:该算法较好地保持了图像的质量,并且对常用的图像处理有较强的稳健性.     

基于关联规则与随机森林的地震多属性砂体厚度预测

地震属性技术是砂体厚度预测的重要手段,由于目前可从地震数据中提取的地震属性种类较多,在利用地震属性技术前,必须优化出对砂体厚度最敏感的地震属性组合,以减少地震属性信息的重复与冗余。为此提出了一种联合关联规则与随机森林回归算法的地震多属性砂体厚度预测方法。随机森林回归算法能够建立地震多属性与砂体厚度之间的非线性关系,并能进行属性选择,但是该算法无法识别地震多种属性中的冗余特征。关联规则能够发现地震属性之间的非线性关联,并能借助卡方检验消除地震属性间的冗余性。分别采用了随机森林回归算法（RFR）、联合关联规则与随机森林回归（AR-RFR）及BP神经网络回归的算法（AR-BP）对滩坝砂岩合成模型和某实际工区进行了砂体厚度预测。对比结果表明,基于关联规则的属性优选得到的属性间相关性低,关联规则与随机森林算法的结合提高了砂体厚度的预测精度。数值实验证明了该方法的有效性。      

基于二维小波自适应阈值的海洋磁场资料去噪方法

构建海洋三维磁空间背景场模型时,解析延拓是实现不同高度磁场数据相互转换的关键。针对向下延拓数据中的高频信息极易被延拓算子放大,并包含在延拓后的磁场资料中,降低了三维磁空间背景场模型的构建精度,引入二维小波自适应阈值去噪方法,在不同小波分解阶层中设定自适应阈值,在向下延拓前去除磁测数据中的高频噪声,改善向下延拓结果。理论模型试验与实例分析表明,在不同噪声条件下,二维小波自适应阈值法可有效提高数据的信噪比,去噪效果优于传统的快速傅里叶（FFT）平滑法,从而有效改善频域迭代向下延拓结果,为三维磁空间背景场模型构建提供基础。     

基于MATLAB的HIS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法.在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量Ⅰ与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合.融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择.通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coit5作为小波基函数,进行三层小波分解.小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数.从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好.实验表明,将ETM 多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征.     

基于MATLAB的IHS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法。在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量I与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合。融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择。通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coif5作为小波基函数,进行三层小波分解。小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数。从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好。实验表明,将ETM+多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征。     

基于EWT-分量阈值与SVD的微震信号降噪方法

针对微震信号采集过程中存在大量不同频率的干扰信号,导致信号初至拾取难度大的问题,提出一种经验小波变换(EWT)结合分量阈值重构规则及奇异值分解(SVD)技术对微震信号进行降噪的方法.该方法利用EWT自适应分解和抗模态混叠的特点分解微震信号,得到各分量信号.对于高信噪比信号,选取相关系数大于0.3且方差贡献率大于15％的...