基于多级滤波的复杂背景下多尺度小目标检测

针对精确制导系统中目标尺度的不确定性带来的检测问题,在分析原始多级滤波器结构与传递函数频率特性的基础上,适当改进了多级滤波的结构,导出多个滤波结果,并提出了基于融合多级输出滤波结果的多尺度小目标检测算法。实验结果表明,该算法可以在没有目标尺度先验信息的情况下自适应地检测出多个小目标。

FIFO在多级滤波图像处理ASIC芯片中的设计应用

描述了多级滤波图像处理ASIC芯片的体系结构,针对该芯片的数据缓冲存储问题,通过控制模块对一个输入FIFO和三个输出FIFO的协调控制,高效地实现了多路数据的实时处理和传输。结合应用要求,一个异步FIFO对输入数据缓冲存储,使快速数据通道与慢速数据输入相匹配;三个同步FIFO,分别对应单级1×3、两级1×3级联(相当于1×5)和三级1×3级联(相当于1×7)滤波模板的图像数据输出缓存,分时复用一路输出总线。仿真结果表明设计是正确且有效的。

多级滤波算法的ASIC实现

提出红外图像小目标检测多级滤波算法的一种ASIC体系结构实现方案.该结构有三个数据通道,分别级连不同数量的1×3基本滤波模板;每路数据通道采用流水线结构,其中乘法电路由移位相加电路构成以提高运算速度;采用定点运算,计算精度为8位二进制小数,可处理位宽为8~16位的数据,吞吐量5 M pixel/s^10 M pixel/s,支持128×128,256×256,320×240三种帧格式的图像滤波.设计采用SMIC 0.35μm工艺,芯片面积为3.2 mm×2.7 mm,芯片内部工作频率为50 MHz.芯片滤波实现方式相对软件实现的方式,最大绝对误差0.483 3,可满足实际精度的要求.该芯片可以用于同时检测大小不同小红外小目标.

基于多级滤波的感兴趣边缘检测算法

针对边缘检测过程中阈值难确定和提取干扰边缘较多的问题,提出了一种基于多级滤波的感兴趣边缘检测算法。该算法分为四个步骤:首先对图像进行平滑滤波;之后计算水平方向和垂直方向的梯度幅值图像和梯度方向图像;然后根据梯度方向图像对梯度幅值图像进行噪声边缘滤波,并对梯度幅值图像进行非最大值抑制;最后对滤波后的梯度幅值图像进行分割,对得到的边缘映射图进行边缘跟踪,获取所有的边缘段及其特征,并滤除不满足特征约束的边缘,得到感兴趣的边缘。试验结果表明本文算法有很好的适用性。

基于多级滤波器的蛋白质热点区域预测

针对数字滤波技术用于蛋白质热点区域预测时预测结果精度低的问题,提出一种基于多级滤波器的预测方法。依据共振识别模型从一组蛋白质中提取出特征频率,设计一个选通特性良好的多级滤波器对蛋白质序列进行滤波,根据滤波器输出序列的能量谱定位蛋白质的热点区域。实验表明,多级滤波器能提高预测结果的精度。

基于多级滤波的子带信号分析及应用

为有效提取设备的故障征兆信息,提出了一种基于多级滤波的子带信号分析方法,并将其应用于机械设备的状态监测.运用两通道滤波器组来构造多级滤波器,再利用多级滤波器将机械设备的振动信号从高频到低频分解成一组子带信号,对子带信号进行频谱分析、包络分析等处理.结合对子带信号与原始信号的分析,提取出机械设备的故障征兆信息以进行状态监测.仿真分析和应用实例表明该,子带信号分析方法有助于更加完备地提取机械设备的故障征兆信息.

行人自主导航定位的多级滤波方法

针对携带式IMU对行人进行导航定位时,惯性器件的误差随时间增长累积变大,影响导航准确性的问题,研究了一种多级滤波的方法:零速检测并利用扩展卡尔曼滤波进行零速校正后,再通过室内几何布局特征划分矢量区,利用投影匹配算法判定位置的最优解,来确定人行走轨迹。用自主研制的MIMU行人导航模块做了场地实验,结果表明:该方法相对目前单级卡尔曼滤波的惯性导航方法,能够很好地抑制惯性导航误差积累,且不会出现行人轨迹穿墙问题,定位精度为0.9%,具有理论和实际的意义。

可变带宽的多级滤波器数字下变频设计

介绍了一种基于多级滤波器结构、带宽可变的数字下变频设计。通过对数字下变频结构原理的说明和Matlab仿真验证,得到不同带宽下的FIR滤波器系数组;进一步通过Xilinx的FPGA芯片实现了整个数字下变频结构设计。

基于形态学的多级滤波背景抑制算法

传统的形态学单一结构元素,对云杂波背景滤波常留下强云层边缘及类似于目标的噪声,增加了后续处理的复杂程度。针对这一问题,提出了一种多级滤波思想。采用不同方向的线性结构元素进行形态学滤波,通过滤波尽可能准确地保留图像背景,然后与原图差分,将得到的图像再用矩形结构元素进行形态学开运算。仿真结果表明,该算法对云杂波背景抑制效果好,提高了图像的信噪比。

基于高斯金字塔的多级滤波

设计了一种用于检测红外图像小目标检测的多级滤波器。采用级联不同级数的滤波器可以将不同大小的候选目标从复杂背景中分离出来。通过图像高斯金字塔的多分辨率处理,能够改善多级滤波器的滤波效果。

基于多频带选择的毫米波成像设备并联型多级滤波器的设计

为满足毫米波三维成像设备的数字采集与处理系统能够采集到不同频段回波信息,研究提出了一款基于多频带选择的并联型多级滤波器,旨在有效滤除系统噪声干扰,降低高速A/D转换后的数据速率,减少回波数据有效数据量,满足以太网传输带宽传输速率的要求,实现回波数据的实时传输,且同时满足多个频段的采样要求。根据具体频段信号的实际特性,使用MATLAB设计确定滤波器参数,并将其加载在FPGA;通过测试与比对分析,结果表明本研究所设计的滤波器灵活便捷、高效实用,可有效去除毫米波图像背景噪声,显著提升毫米波图像质量。

基于多级中值滤波的电力扰动数据分离建模

电力数据中存在着大量噪声,导致正常数据与扰动数据难以分离,因此提出了基于多级中值滤波的电力扰动数据分离建模方法。选定多级中值滤波窗口,利用该窗口对电力数据进行滤波处理,保留电力数据的细节特征,实现噪声抑制。分析扰动源数据激发的问题,结合干扰源的延迟时间编码搭建电力扰动数据感知模型。根据电力扰动数据感知结果以及稀疏约束范数项,构建电力扰动数据分离模型,实现正常数据和扰动数据的分离。由实验结果可知,该方法的电力扰动数据分离效果好,且最大信噪比为41 dB,达到了研究预期。

海量机载LiDAR点云改进滤波算法研究

为了提高机载LiDAR点云滤波算法在点云滤波中的精度与效率,本文在已有的多级移动曲面拟合滤波算法的基础上提出一种多级多窗口移动曲面拟合算法(WHMCFA)。该改进滤波算法能够有效解决HMCFA滤波算法中存在的曲面拟合精度低、粗差率高等问题。同时,为了提高LiDAR点云数据的滤波效率,在WHMCFA的基础上设计并实现PWHMCFA并行滤波算法。将本文改进滤波算法应用于机载LiDAR点云数据滤波处理中,结果表明,与传统滤波算法相比,本文提出改进滤波算法的滤波精度更高,滤波效果更好。

模糊嵌套多级中值滤波方法及其在地震数据处理中的应用

多级中值滤波器在地震数据处理应用中,其滤波长度越大,消噪效果越好,但同时也会破坏有效信息.如果为了保护有效信息而减少滤波长度,又会造成大量的噪声不能消除.本文提出一种新的模糊嵌套多级中值滤波器,设计一个阀值作为判断参数,使滤波器能够在消除随机噪声时采用长滤波器滤波,而在保留有效信息时采用短滤波器滤波,从而既能很好地消除随机噪声,又能最大限度地保护有效信息,保留有效信息的细节结构.经过模型分析和实际资料处理都取得了很好的效果.

基于方向的自适应多级中值滤波

针对传统多级中值滤波在所能保护的线特征方向上的不足,提出了一种基于方向的自适应多级中值滤波方法。该方法通过对小窗口内线特征走向的判断在大的窗口中选择不同的多级中值滤波方式,使滤波子窗口方向与线特征走向相一致。实验证明与传统的多级中值滤波相比,该方法能够在各个方向上更好地保留图像地线特征,同时与传统的多级中值滤波一样能够有效抑制噪声。

利用自适应迭代多级中值滤波法分离海上多震源混合波场

多震源激发技术可提高海上地震勘探作业效率,但其混合波场的分离是影响成像的关键因素。伪分离记录中次震源波场在共炮集域之外的其他时域中呈现与主震源波场不同的随机分布特征。本文采用自适应迭代多级中值滤波去噪法以实现海上多震源混合波场的分离,迭代过程中通过自适应减小中值滤波窗口逐步提取波场细节信息。海上实际多震源采集混合炮集记录的波场分离结果表明,分离后的各震源单炮记录清晰,频谱特征相近,证实本文方法具有很好的实际应用价值。

基于多级中值滤波的小波去噪方法

经典图像去噪方法中,多级中值滤波有良好的保护细节的特性,近年来在小波域中对信号的处理,能使噪声抑制更加有效。结合两者的特点,提出了基于多级中值滤波的改进算法,利用最大最小中值之差判断平坦及边缘区域,实现了在小波域中平滑噪声的同时还可以保护图像细节不受损失。实验表明该方法与Donoho的软门限方法相比较,可以得到更好的去噪效果。

动态方向加权二维多级中值滤波的图像处理

在图像解译和识别过程中,经常需要对图像进行增强处理,以提取重要的信息。结合机器视觉、图像处理等图像增强方法,根据二维多级中值滤波原理,改进该算法,由于二维多级中值滤波在图象处理中是对图像进行固定的中值滤波处理,不能随着图像的复杂性进行变化处理,方向性不强,窗口大小不变,利用动态方向加权二维多级中值滤波方法进行图像增强处理,根据图像复杂的变化动态调整窗口大小和权值,该动态加权处理增强方法突出了视觉处理目的,达到了满意的视觉增强效果。图像处理前后的相似系数达到0.868 3,在原始图像比较复杂的情况下,可以改善后期图像处理过程,提高图像分析(解译)的正确性和有效性。

一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法

针对传统中值滤波算法不能很好保护图像细节以及受较严重噪声污染时性能急剧下降的情况,提出了一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法。算法采用开关策略,判断N×N窗口内像素点。对于噪声点,先求出以该点为中心的纵横2 N个窗口中每个窗口像素点的中值,再计算出这些中值点的中值,以替换噪声点像素值。对于非噪声点,保持原值不变,从而实现了噪声的去除。仿真结果表明,纵横窗口关联的多级中值滤波算法具有较好的细节保护能力和较强的去噪声能力。

利用二维多级中值滤波去除遥感图像随机噪声

遥感数据在采集、传输和处理过程中会产生各种噪声,为了滤除这些噪声同时增强图像的有用信息,针对遥感图像的随机噪声和坏线问题,采用二维多级中值滤波方法进行图像处理。对遥感图像随机噪声和坏线进行不同大小窗口的二维多级中值滤波进行处理,通过相关系数的计算,得出了窗口模板大小和随机噪声之间的关系。