多通道增强的干涉仪测向方法

针对干涉仪测向性能受多通道相位不一致性影响特别严重的问题,提出了一种多通道增强干涉仪测向方法,利用未校正的多通道信号辅助部分校正后的通道信号进行干涉仪测向;仿真实验结果表明:与仅利用校正后的双通道干涉仪测向方法相比,提出的相位不一致的多通道增强的干涉仪测向方法具有更高的测向精度。

基于多通道增强融合的自适应液晶屏图像分割

液晶屏电子仪表因其示数精确,抗干扰能力强的特性,逐渐取代了指针式仪表,在工业生产中得到了广泛的应用。针对液晶屏的自身的显示特性和显示原理,提出一种利用信息熵进行自适应彩色形态学预处理且基于HSV空间和色调映射V通道增强液晶屏区域分割方法,并结合了双通道图像加权融合的区域图像增强算法研究,实现液晶屏位置区域的分割。对多种液晶屏图像的分割实验的结果表明,较之传统液晶屏分割方案,该方法对单色液晶屏的分割准确度提升8.6%,对彩色液晶屏分割准确度提升了12.4%。

水下单边带语音多通道增强技术

船舶噪声是影响水下语音通信质量的主要因素。为了提高单边带语音信号的信噪比和语音质量,采用多通道自适应增强算法对语音信号进行研究。该算法运用自适应信号增强技术,具有运算量小、易实时实现、消噪效果显著等优点,并且能够有效利用不同换能器接收到的信息。从理论上对该算法进行了分析,并结合海试数据进行验证。结果表明,低信噪比、非平稳噪声环境下,该算法有效抑制了接收信号中的尖锐噪声,并且当系统收敛时,使其趋于白化,明显提高了系统的输出信噪比,显著改善了语音质量,在性能上明显优于传统的信号相干叠加算法。

降低多通道维纳滤波语音增强方法计算复杂度的新策略

提出三种改进的多通道维纳滤波算法。其中,每帧信号相邻多个频点共用一个相同线性滤波向量。跟传统算法比,所提出的三种算法有较低的计算复杂度。实验结果表明,以三种经典的客观评价为标准,所提出的三种算法在一些情形下比传统的多通道维纳滤波算法具有更好的去噪性能。

双通道局部处理的自适应图像增强方法

为了在无需人工干预的情况下自适应地处理多种不同特征的降质图像,有效恢复图中的细节信息,提出一种双通道局部处理的图像增强方法.首先在HSV色彩空间内分别在亮、暗双通道对亮度分量进行局部分析,计算出与之相适应的增强函数,对图像进行增强;然后对双通道的增强结果进行混合高斯加权合并,得到增强后的亮度分量;最后分析增强前后亮度分布的差异,计算色彩补偿函数,矫正增强过程中引入的色彩失真.此外,还提出一种快速滑窗技术,以有效地降低运算的时间复杂度.实验结果表明,该方法能够灵活地处理如曝光不足、曝光过度、逆光以及雾霾影响等不同种类的图像,甚至是综合了以上多种特性的复杂图像,在处理效果和自适应能力上优势明显.

一种基于图后置滤波的多通道语音增强方法研究

结合图信号处理与波束形成,提出了一种新的图后置滤波(Graph Post-Filtering,GPF)方法来实现多通道语音信号增强。首先,提出了多阶自旋的图拓扑结构来构建语音图信号。然后,针对复杂散射噪声场下维纳后置滤波(Wiener Post-Filtering,WPF)方法的局限性,结合波束形成提出了一种新的图后置滤波方法,基于输入各路语音图信号的自相关和互相关功率谱密度,推导出增益函数,进而预测源语音信号的图频谱。实验结果表明,所提出的GPF方法在信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)和主观语音质量评估(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)方面,性能均优于传统的WPF方法。另外,实验结果也表明,各路信号时延补偿偏差会影响基于GPF的多通道语音增强性能。

基于HSI的改进Retinex水下图像增强算法

针对水下采集的彩色图像会出现细节丢失、边缘模糊和颜色衰减等现象,将原始水下图像变换到HSI(Hue-Saturation-Intensity)色彩空间,在小波分解和多通道滤波基础上对传统Retinex算法进行了改进。利用小波变换将彩色图像分解为高频与低频部分,针对其不同频带上图像的特征,分别用多通道滤波和Retinex两种处理方法对图像进行处理。实验表明:该算法不仅能够有效消除光晕伪影现象,增强图像的亮度和对比度,同时也还原了图像原本的特征细节,并有效去除了图像噪声,图像的视觉效果与客观评价结果也都取得了较大提升。与传统的Retinex算法和直方图均衡法对比,该算法能够显著有效增强水下图像,主观和客观评价指标有大幅度的提升。