二维中值滤波在电磁测深曲线去噪中的应用

作者针对目前点距较密的电磁测深 (如 CEMP)数据处理问题 ,提出并应用二维中值滤波方法进行数据处理。通过与传统去噪方法相比较 ,该方法对于压制或消除实测数据中的随机干扰以及强工业电磁干扰的效果更好 。

一种快速的二维中值滤波算法及其硬件实现

为了实现实时图像预处理,介绍了中值滤波器的原理,详细研究了一种快速的二维中值滤波算法,给出了Verilog程序流程,并在现场可编程门阵列(FPGA)上用硬件编程语言实现了此中值滤波器。通过对不同算法的仿真结果进行了详细分析和比较,表明此算法大幅度降低了FPGA的资源占用率,能有效控制系统成本,适合用于硬件实现。

一种面向静态图像消噪处理的二维中值滤波方法

提出了一种基于二维中值滤波用于静态图像消噪的改进算法。实验表明,该算法能有效滤除图像中的高斯噪声和斑点噪声,同时能很好地保持图像中的细节部分且比较容易用硬件实现。

基于二维小波域的二维中值滤波法的低信噪比地震信号去噪处理

本文依据二维小波变换与二维中值滤波原理，建立了一种地震信号去噪处理的模型，即首先将地震资料通过二维小波变换分解到不同的尺度空间下，然后对不同尺度空间的信号进行二维中值滤波，最后再进行二维小波重构就得到了去噪之后的地震资料．

1种农产品图像二维多级中值滤波改进算法

农产品图像在采集过程中由于拍摄系统电压不稳定、成像环境的复杂性等因素导致获取的图像中存在一些颗粒噪声点,这些噪声点存在极大模糊了图像中果实复杂的边缘信息。针对该类图像,在对二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering)原理深入分析的基础上,结合农产品图像的特点,提出了一种改进二维多级中值滤波算法(improved two-dimensional multi-stage median filtering)。该算法首先提出一种新型噪声自适应检测方法对图像中的噪声进行检测和标记;然后对检测出的噪声点分别采用8个多方向滤波模板进行处理;最后对8个模板的滤波结果在进行适当取舍的基础上分别进行基于像素点间几何距离的加权滤波,以获得清晰度较高的图像。理论分析和试验结果表明,改进的二维多级中值滤波算法对于农产品图像处理效果优于中值滤波算法、二维多级中值滤波算法、已有的改进二维多级中值滤波算法。

二维谐波频率的频域非线性预滤波估计方法

根据谐波信号在带噪信号的频谱中表现为异常脉冲这一特性,提出了一种新的有色噪声背景下二维频率估计方法。利用二维滑动中值滤波器能够滤除异常点的能力,提取噪声频谱,消除有色噪声对信号的影响。将有色噪声转化为白噪声,然后利用高分辨率的二维ESPRIT方法估计信号频率。在不需要知道有色噪声任何统计特性的情况下,该方法对有色噪声具有很强的普适性,仿真实验表明,在信噪比达到-18dB时,该算法仍然能够准确地估计频率。且由于算法中仅利用了二阶统计量,更便于实现。

导数符号二值图自动提取条纹中心线法的改进

导数符号二值图自动提取条纹中心线法的改进于起峰孙祥一刘肖琳张帆（国防科技大学航天技术系长沙４１００７３）在作者提出的“二维导数符号二值图提取条纹骨架线方法”的基础上，对该方法进行了改进，使之也适用于高密度的条纹图（黑白条纹间距仅有３～５个像素点）和条...

人脸表情识别中滤波算法的研究

去噪滤波技术是数字图像处理中的一个重要内容,是计算机视觉技术、模式识别、图像数据分析的基础,因而受到广泛的研究;并在人脸识别、表情识别、遥感成像等领域获得广泛的应用。通过对多种去噪滤波算法进行比较,选定了一种改进的二维中值滤波快速算法将其应用到表情识别中,得到较好效果。

黑龙江板块构造地球物理研究基本进展

位于东北亚的黑龙江板块由额尔古纳—兴安、松嫩—张广才岭、佳木斯、兴凯微板块和完达山地体拼贴组成。自中国满洲里—绥芬河地学断面(GGT)地球物理综合研究以来,东北地区进行了大量的地电、重磁、地震探测工作,得到的成果对研究东亚地球动力学、探查矿产资源具有极为宝贵的基础作用。这些成果包括:1)地震波速指示松辽盆地石炭—二叠纪(C—P)基底地层至少在松辽盆地北部和南部都存在,这里成为油气探查的新领域;松辽盆地滨北地区面积约7万km2,具有良好的油气远景。2)解释MT资料发现,组成黑龙江板块的几个微板块之间都存在陆间洋的俯冲,并时有洋壳残片伴生;而黑龙江板块与其南部的华北板块之间则存在古亚洲洋向黑龙江板块的俯冲。3)对大兴安岭—太行山—武陵山大型重力梯级带的成因机制提出了'三结点模型'。利用近垂直反射地震剖面,发现了松辽盆地一带莫霍(Moho)界面大型近南北向的'断开带'。4)油气地震成像、去噪、波场与信息方面,建立了三维条件下的有限孔径偏移理论;在提出消减随机噪声的一维时变中值滤波基础上,又建立了二维中值滤波技术;把时频峰值滤波引进到地震勘探消噪领域,建立了Ricker子波核最小二乘支持向量机回归滤波方法;提出了Seislet变换重建技术,以及扩展的高阶Seislet变换方法。由迹变换理论出发建立了消减地震面波的Co-Core迹变换方法。用伪谱法模拟黏弹各向异性介质中波的传播特征,发现黏弹各向异性介质中准S(qS)波比准P(qP)波衰减程度大;通过建立的混沌振子系统,检测出淹没在强随机噪声背景中的地震同相轴,并建立了时空域双曲滤波方法。系统研究了地质雷达的理论和方法,建立的地质雷达偏移成像系统成功地用在了地雷成像中。

一种新的目标图像自适应阈值分割算法

提出了一种新型的用于目标图像识别与跟踪的自适应阈值分割方法,并对其进行改进,同时给出了它与其他两种阈值分割方法的比较实验,定性和定量分析结果证实了该方法在精度和速度方面都具有明显的优势。最后给出了在噪声干扰和复杂背景的情况下的实验,说明该方法具有较强的适应性。

基于自适应混合高斯模型的火焰识别方法

为了提高早期火灾的识别准确性和快速性,基于对火焰动态特性、面积变化率等特征的分析,设计火焰识别系统。系统采用RGB模型、HSI模型对火焰图像进行分割预处理,经过二维中值滤波、形态学分析实现对真实火焰的识别,应用自适应混合高斯背景模型差值处理滤除静态火焰的干扰。实验表明,该方法可以高效的识别出动态火焰,滤除静态火焰和伪火焰,在复杂背景下仍具有好的抗干扰能力和识别效率。

一种起伏背景下的红外小目标检测算法

提出了一种用一维中值滤波进行背景估计的方法。首先分析了红外小目标、噪声及其杂波特性 ,提出了用小窗口的二维中值滤波进行背景估计 ;然后进一步根据红外扫描系统的特点 ,把二维中值滤波简化为一维中值滤波 ,使去背景效果提高 ,并且运算量大幅下降 ;最后对预处理后的图像采用自适应门限进行目标分割。实验表明该算法可以达到较高的检测率 。

浅地层探地雷达回波倒相的自适应处理

针对浅地层探地雷达目标回波相位倒置造成的垂直距离判别不准的问题,提出了一种探地雷达对目标回波相位倒置的自动识别、纠正并统一成像的方法。讨论了均匀平面波对理想导体和理想介质平面垂直入射情况下,反射平面对反射波相位的影响。介绍了探地雷达信号处理的算法,对实测的成像数据进行处理,证明了该算法的有效性,提高了浅地层探地雷达在存在相位倒置情况下的检测能力。

基于Otsu算法的木材缺陷图像分割

提出了基于Ostu算法的木材缺陷图像分割。该方法借助于二维中值滤波器对木材图像进行平滑处理,将平滑过的图像用Otsu算法确定图像分割阈值。实验结果表明,该方法可以有效地实现木材表面缺陷图像分割。

基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别

碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络(CNN)技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。

激光制导武器目标光斑检测系统设计与实现

为了实现激光制导武器目标光斑检测系统对远距离的来袭激光光斑的捕获与定位,采用机器视觉检测技术设计并实现全数字化、实时、高精度的激光检测系统。对CMOS探测器采集到的激光光斑图像,系统的硬件实现改进的快速二维中值滤波算法进行图像滤波处理,最大类间方差算法进行灰度图像阈值分割,灰度重心法进行中心提取,实现了精确中心定位。实验验证和误差分析表明,该系统具有很强的抗干扰性及精确的坐标定位,坐标误差在1 mm以内。

基于改进的混合高斯模型背景建模在运动目标检测中的实现

混合高斯模型方法广泛应用于现代智能视频监控系统中的运动目标检测，但受制于不可改变的客观环境影响---尤其是光照、背景对象的轻微扰动等影响，往往检测效果不佳，为了解决该问题，使运动目标检测工作可以更好地适用于多种环境，笔者提出了基于改进的混合高斯模型背景建模方法，利用二维中值滤波和形态学原理对强点干扰噪声进行有效过滤，同时保护好信号变化的边界。实验表明：该方法可有效提高抵制噪声干扰效果，具有准确的目标检测效果。

基于双重离散小波变换的遥感图像去噪算法

结合离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)与二维多级中值滤波(two-dimensional multi-stage median filtering,TMMF)算法,提出了一种遥感图像自适应去噪(de-noising)算法。该算法首先对噪声图像进行单层DWT,分出低频子图像和高频子图像,由于其中的低频子图像包含了大量背景信息,几乎不受噪声的污染,因而变换后仍保持原样无需再处理;对于高频子图像继续执行单层DWT,获得多方向分布的次低频子图像和次高频子图像;然后对次高频子图像采用改进的TMMF算法进行去噪,对次低频子图像采用改进的小波硬阈值函数模型进行噪声抑制;最后对上述去噪后的子图像进行二次小波重构,得到去噪后的遥感图像。采用3景细节信息丰富的遥感图像进行算法性能测试,并与TMMF算法、改进的TMMF算法以及小波变换硬阈值去噪算法进行比较,结果表明,基于双重离散小波变换算法的去噪性能有所提升。

一种非下采样轮廓波变换域水果图像预处理方法

水果图像在获取过程中受到拍摄系统自身的缺陷、复杂多变的成像环境等多重因素的限制,导致图像被掺杂进一些噪声,降低了图像的清晰度。结合非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),提出了该类图像的有效预处理方法。该方法首先对图像进行多尺度NSCT分解,获得低频分解系数和高频分解系数;然后对低频分解系数进行模糊增强处理,对高频系数采用二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering algorithm)进行处理;最后进行分解系数重构,获得清晰度较高的水果图像。分别将此算法与已有的几类同类型算法对水果图像进行去噪处理,并引入峰值信噪比(peak signal noise to ratio,PSNR)作为处理效果评价指标,结果表明,此算法性能明显优于已有的同类型算法。

视频中实际影子长度计算

利用视频中的影子分析视频的拍摄地点和时间在视频数据分析领域占有重要地位,而计算视频中影子的实际长度则是视频数据分析的关键所在,它的精度制约了视频数据分析的准确性。实际影子长度可以通过图像中直杆与影子的像素点的比例来求解,以往图像中影子的像素点是直接通过灰度值矩阵读取的,但由于拍摄角度的偏差,这一方法的精度是不可控的,为此,建立了一种数值模拟的方法来提高计算精度。