二维小波在多尺度矿区沉陷DEM去噪中的应用

针对矿区沉陷DEM中含有较多误差的问题,为了能更好地研究矿区沉陷规律,本文提出了一种二维小波分析对多尺度矿区沉陷DEM去噪处理的方法。首先阐述了二维小波去噪的基本过程,并对二维小波的各个特性和参数设定进行了分析讨论,将2期点云通过插值方法得到的尺度分别为0.5 m、1 m、5 m和10 m的DEM做减法,生成矿区沉陷DEM,最终选用bior5.5和coif5小波基函数、分解层数为3,对各尺度下的矿区沉陷DEM进行了分析去噪,为证明方法的有效性,通过分析主断面观测线变化趋势和计算误差指标进行去噪效果的验证。结果表明,运用二维小波去噪方法能够削弱矿区沉陷DEM中的噪声误差,使得去噪后的矿区沉陷盆地接近于真实盆地,对于矿区沉陷监测和沉陷规律的研究具有较高的应用价值。

基于二维小波变换SIFT算法模型的皮革断面图像配准研究

以二维小波变换优化SIFT算法构建了一种针对皮革断面图像配准分析的数学模型,以人工方式、SIFT算法作为对比对象,对该数学模型在皮革断面同层图像配准和序列图像配准两方面的性能进行对比分析。结果表明:融合优化后的数学算法模型在检测效率和检测精度方面具有显著改进。

基于U-Net网络的二维小波域地震数据随机噪声衰减

基于深度学习的地震数据噪声衰减方法比传统去噪方法更加高效,去噪结果具有更高的信噪比。现有基于深度学习的去噪方法通常在时空域对地震数据进行处理,但小波域中有效信号与噪声之间的特征差异更为明显,有利于网络训练学习及噪声衰减。利用二维小波域地震数据的稀疏性和多尺度性,联合二维离散小波变换与U-Net网络,提出了基于U-Net网络的二维小波域随机噪声衰减方法(Dwt-U-Net)。该方法先对地震数据进行二维离散小波变换,再以二维小波系数作为网络输入和输出进行网络训练,获得去噪后的小波系数,最后将该小波系数进行重构得到去噪结果。模拟数据和实际地震数据测试及与不同方法对比结果显示,在不同噪声水平情况下,Dwt-U-Net方法的去噪结果具有更高的信噪比和保真度。此外,相对于传统时空域U-Net网络去噪方法,Dwt-U-Net方法在提高信噪比的同时,网络训练时间减少一半左右。

比较二维小波和二维小波包技术在不同压缩模式下的降噪处理

背景:小波和小波包技术是进行时频信号分析的重要方法。医学图像数字化采集后断层多,数据信息量大,易受噪声影响。采用二维小波技术和小波包技术可以实现肝癌图像的完美压缩和降噪。目的:比较二维小波和二维小波包技术在不同压缩模式下压缩肝癌图像的优劣以及小波降噪的技巧。方法:选用同一幅动脉期肝癌图像,进行4层分解,利用二维小波和二维小波包技术分别进行Balance sparsity-norm、Removen ear0和Bal.sparsity-norm(sqrt)三种模式的压缩处理,再利用小波函数对含噪声信号的图像进行降噪处理。结果与结论:对于同一种压缩模式,二维小波包技术压缩肝癌图像优于二维小波技术,3种压缩模式中Bal.sparsity-norm(sqrt)模式和Remove near0 mode模式压缩比例更小,图像清晰度更好;小波降噪能很好地消除噪声信号。提示利用二维小波技术和小波包技术都可以实现肝癌图像的完美压缩和降噪。

基于二维小波变换的随机噪声压制方法研究

在地震勘探中,随机噪声是一种频带较宽、严重影响有效波的干扰波,常用的一维去噪方法效果不理想。小波变换是一种时频分析方法,根据它的分频和局部分析能力,能有效地消除随机干扰,保留有效波的中、高频成分,经过小波重构,可恢复有效波信号。针对地震信号随机干扰的特点,运用二维小波变换的理论,设计了相应的变换域去噪滤波器。此方法的特点是计算速度快,稳定性好,自适应性强,能对各种地震数据进行去噪处理,模型数据与实际数据的应用效果证明,二维小波变换具有较强的信噪分离能力。

电力负荷数据预处理的二维小波阈值去噪方法

历史负荷数据中的噪声会影响以其为基础所进行的负荷预测的准确性,有必要对负荷数据进行去噪处理。考虑到负荷数据的横向连续性和纵向连续性,可以先把负荷数据按照日期排列成二维数据集,经归一化处理后形成灰度图像矩阵,然后用基于图像的二维小波阈值去噪方法进行去噪处理,最后通过反归一化得到去噪后的负荷数据。实例分析结果表明这种方法可行且有效。

二维小波变换在去除面波干扰中的应用

在原始地震记录中,面波干扰往往会掩盖有效信号,降低资料的信噪比。常规的一维滤波和F-K滤波方法在去除面波时,会损害有效信号,丢失一些有用的地质信息。小波变换是一种时频分析方法,具有分频和局部分析能力,可以从地震资料中将面波分离出来,而不伤害有效波。二维小波变换去除面波的基本原理是:首先依据面波和有效波视速度的范围,在时间-空间域把原始单炮记录分成没有面波和含有面波的记录;然后应用二维小波变换对含有面波的记录进行时频分析,将其变换到时间、频率、空间和波数四维域中,利用有效波与面波在频率域和波数域上的差异进行面波分离,去除面波,提取有效波,并进行信号重构;最后将重构的信号与没有面波的记录叠加,即可得到去除面波干扰的资料。实际资料处理结果表明,二维小波变换去除面波的方法具有良好的应用效果,有效信号得到了加强,信噪比得到了提高。

基于二维小波变换的遥感分类研究

对于遥感影像的植被特征直接进行计算机智能提取、分类,不同的理论下有着不同的方法。但是由于受到各种因素的影响,传统方法的提取精度还不是很高。在对研究区内的试验区图像运用小波理论,对图像进行二维小波变换处理并提取NDVI的基础上,再进行分类,将得到的结果与直接进行计算机自动分类结果相比较,得到如下结论:1经过小波变换后的图像,其相同地物内部的土壤亮度噪声得到削弱,不同地物的边缘差异得到增强,有利于进行图像的计算机智能分类;2对图像进行小波变换后试验区植被特征的分类精度明显高于没有经过小波变化的图像分类精度;3由于小波函数的多样性,小波系数的不确定性,二维小波变换用于遥感图像的植被特征分类技术还不是很成熟,这种技术还有待进一步改进。

二维小波变换在地震勘探面波消除中的应用

在深层油气勘探中,针对深层地震数据的特点,我们利用二维小波变换技术易于分离信号和噪声的特点,将其应用于东部深层地震资料的处理中,对面波的消除取得了令人满意的结果,大大提高了深层地震资料的信噪比.

紧支撑二维小波多尺度融合图像效果评价

针对图像融合的效果评价标准以及小波函数选择等热点研究问题,文中采用了紧支撑二维小波db3对图像进行了多尺度分解及重构的融合研究,并且通过亮度参数、细节参数和光谱信息参数等对融合尺度不同的图像进行了客观质量评价。实验证明,经过该方法融合后的图像能把源图像各自具有的信息融合在一起,亮度适中、信息熵增加、清晰度提高。理论分析结果、融合图像的视觉效果与所采用的客观质量评价标准的数值分析结果是相一致的,表明了该方法客观而有效。

基于二维小波变换的双彩色图像数字水印算法

在一般水印研究的基础上,提出了一种基于离散小波变换(DWT)的双彩色图像水印算法(DCIW).通过不同色彩空间的相互转换,利用二维DWT变换对图像进行多尺度分解,将彩色数字水印图像植入彩色图像中,并通过滤波过程,能将彩色水印图像完整地抽取出来.通过多项实验证明,该算法对剪切、有损压缩、平滑、放缩等操作均具有较强的鲁棒性.

二维小波变换在成像测井识别裂缝中的应用研究

本文首先对电成像测井资料进行水平方向和垂直方向的电导率曲线的小波变换,然后在小波变换后的高频段寻找与裂缝对应的分解信号,再将水平方向和垂直方向的分解信号进行绝对值叠加,再转换成二值信号(即裂缝为1,非裂缝为0)成图,从而增强成像测井中的裂缝信息,为成像测井的人机交互解释中的裂缝识别提供依据。实际应用结果表明,该方法可以准确、直观地显示出裂缝,效果很好。

二维小波变换及其在医学图像处理中的应用

介绍了二维离散小波变换的一般形式 ,在图像分解的基础上 ,分析了二维小波变换在医学图像消噪和图像增强中的应用 ,同时给出应用实例。结果表明 ,应用小波分析进行医学图像处理 ,能够有效地改善图像质量 。

具有紧支撑的非张量积形式二维小波有限元

分析论述了构造非张量积形式二维Daubechies小波的几条定理,在此基础上着重构造了具有紧支撑的非张量积形式二维小波,随后用具有紧支撑的非张量积二维小波有限元去解弹性薄板挠度问题,给出了误差阶,最后列举了一个数值例子·

基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法;对虹膜图像预处理后,将二维小波变换与积分图像相结合,实现虹膜纹理的特征提取;实验检验了算法的有效性.

基于二维小波变换的图像边缘检测方法

在不同尺度下图像突变点可以通过它的小波变换局部极大值来检测．该文给出了一种基于二维二进小波变换的图像边缘提取方法．这种方法通过对二进尺度下二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息．文中给出的实验结果表明该检测方法是十分有效的．

基于二维小波分析的焊缝坡口边缘检测

提出一种基于二维小波进行边缘检测的方法。基数B样条函数可以说是对于软件或硬件实现都是比较有效的具有小支撑的最简单的函数,文中采用B样条小波进行焊缝坡口边缘检测。分析了不同方向小波对同一图像处理后的不同效果及尺度对图像小波变换结果的影响。最后提取出焊缝坡口边缘信息。该方法可一次处理较大视觉范围的信息。

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

边沿作为图像视觉的最主要特征 ,成为图像信息获取的重要内容。小波变换具有检测局域突变的能力 ,而且可以结合多尺度信息进行检测 ,因此成为图像信息边缘检测的优良工具。根据二维小波变换的特点 ,分析了利用二维小波进行图像边缘检测的基本原理 ,并设计了利用二维小波变换进行多尺度边缘匹配的检测算法。基于研究结果 ,编写了计算机应用程序 。

二维小波分析在图像处理中的应用研究

分析了二维离散小波可分离情况分解与重构的实际算法，研究了算法在图像压缩、图像消噪、图像增强和图像融合中的应用方法并分析了应用实例。结果表明，应用该算法可以获得较大的图像压缩比，有效去除图像中的高斯白噪声。

二维小波变换对水平切片进行图象处理方法研究

本文提出用二维小波变换对水平切片进行图象处理的方法，通过把水平切片分解为不同尺度的图象，根据解释需要，提出在某尺度下的隐含信息，以便提高解释精度。