基于小波分析的CT图像噪声类型识别

对CT图像噪声的类型进行识别,采用相适应的去噪方法提高图像去噪效果,减少去噪中的盲目性。分析小波高频子带系数的能量分布,利用直方图的信噪比和曲线拟合图的积分,对CT图像中最常见的两类噪声,即高斯噪声和椒盐噪声进行识别。直方图的信噪比R为0.2,曲线拟合图积分A为60,可作为高斯噪声和椒盐噪声分界线。对大量含噪CT图像的实验结果表明,该方法对CT图像噪声类型的识别比较准确。     

基于奇异值分解的灰度级数字水印算法

提出了一种新的基于奇异值分解的灰度级数字水印算法。该算法将灰度级水印图像进行位平面分解后的数据从高位到低位分别嵌入原始图像子块奇异值分解后从大到小排列的奇异值中,并在算法中采取了抗亮度、对比度调整修正,使得该算法具备了抗亮度、对比度调整攻击的稳健性。实验结果表明,该算法具有很好的水印透明性,对亮度、对比度调整攻击具有特强的稳健性,并且对其他常见的图像处理攻击(如图像平滑、加噪声、颜色抖动和JPEG压缩等)也具有很强的稳健性。     

复杂磁异常的定量解释方法

本文利用解析函数的罗朗展开式对复杂磁异常进行分解,并指出,分解异常的方法亦能同时用于解决山区的地形校正问题,最后探讨了确定复杂磁异常的延深、倾角和截面积的定量计算方法,并举出某铁矿区的勘探实例来阐明上述方法在磁测资料定量解释中的实际应用。     

DB16小波对哈尔滨地区汛期降水的分析与预测

利用DB16小波对哈尔滨地区近30 a(1981-2010年)汛期(6-8月)降水进行分析,得出该区汛期降水存在明显的4-6 a,11-15 a以及22-26 a的周期变化。进而预测2011-2014年汛期及各月降水变化,并用实况进行验证。汛期及各月降水的预测准确率为75%,表明该方法具有一定的气候预测能力。     

奇异值分解法在病态问题中的应用

用截断奇异值分解法和修正奇异值分解法对大地测量病态问题进行了处理,并与最小二乘的结果进行了比较,最后将两者方法进行结合同样对病态方程进行了处理,得到了结合奇异值分解的解,并与截断奇异值、修正奇异值分解的解以及真值进行比较,发现结合奇异值分解的解即修正奇异值截断法比截断奇异值和修正奇异值的解更加靠近于真值,修正奇异值截断法相比于截断奇异值和修正奇异值法对于病态方程抗干扰能力更强,更具有实际意义。     

多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建

鉴于现有超分辨率重建方法难以突显重建影像细节信息的问题,提出多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建模型框架。首先,通过最小二乘滤波方法将序列影像分解成包含大尺度边缘的平滑信息和包含中小型尺度的细节信息;其次,利用插值方法得到相应的高分辨率细节信息和平滑信息,构造纹理细节增强函数,提升中小型细节的增强幅度;最终,融合细节信息和平滑信息,得到初始的超分辨率重建结果,并利用局部优化模型进一步改善重建影像质量。选取同时相和多时相遥感影像作为试验数据。试验结果表明,本文重建结果与插值方法、TV方法和MAP方法相比,在客观评价指标上均有显著提高,明显改善了重建影像的纹理细节。论文提出的多尺度细节增强的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多高频细节信息,具有较好鲁棒性和普适性。     

广义残差地形模型及其在局部重力场逼近中的应用

研究了残差地形模型中的非调和性问题,比较了基于棱柱体和球冠体的积分模型,提出了基于球冠体积分的广义残差地形模型。以泊松小波径向基函数为构造基函数,结合广义残差地形模型,融合多源实测重力数据构建了局部区域重力场模型。研究结果表明:基于棱柱体积分的残差地形模型精度较低,在山区可能引入毫伽级以上的误差,建议采用更为接近真实地形表面的球冠体积分模型。相比于原始的残差地形模型,基于球冠体积分的广义残差地形模型能更为精确地逼近局部重力场模型中地形因素引起的高频效应。     

局部均值分解与支持向量回归的大坝变形预测

针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。     

基于小波分析的抚松县降水量变化对矿泉水资源量的响应研究

大气降水是抚松县矿泉水资源的重要补给来源,探究其变化规律及极值概率对泉流量是否能够得到持续补给具有重要意义。为此,首先利用1960~2013年的降水资料和1981~2008年部分泉流量观测数据,对抚松县降水量的年内分配、年际变化和不同年代降水量均值变化进行降水特征分析;之后,运用皮尔逊Ⅲ型模型分析最大年降水量的概率分布;接着,利用1981年7月~2008年11月期间降水量和部分泉的泉流量监测数据,采用连续小波分析法对二者周期进行分析;最后,运用交叉小波变换法对同一时段内降水量和泉流量多时间尺度变化的相关性进行分析。结果表明:1960~2013年的54间,研究区内年降水量呈现周期性变化,变差系数为1.017×10-17,降水稳定,未发生异常变化。降水量和泉流量均存在约11个月的主震荡周期,二者属于同相位(即泉流量对降水量的变化产生即刻反应),降水量作为本区矿泉水补给的重要影响因素,可为矿泉水资源得到有效补给提供保证。     

频谱分解技术在泥页岩储层含气性预测中的应用——以柴达木盆地鱼卡凹陷为例

针对柴达木盆地北缘鱼卡凹陷中侏罗统大煤沟组泥页岩,利用地震频谱曲线在不同流体介质储层中的形态、斜率、主频与中心频率的差值等属性参数特征,识别陆相泥页岩层系的地震频谱属性特征,预测含气性。研究结果表明,中侏罗统大煤沟组上部能量系数较低,平均为0.6719,下部能量系数较高,平均为0.7521,结合现场含气量和全烃特征认为,可以以能量系数0.7为界线,作为识别下部和上部含气性的标志,下部明显比上部含气性好。平面上进一步圈定了2个有利目标区,得到柴页1井勘探验证。因此,频谱分解技术可应用于中国陆相页岩气的勘查开发。