一种3D各向异性PM方程及其在压制地震噪声中的应用

针对常规方法较难实现保边缘随机噪声压制的问题,引入了一种各向异性PM方程扩散滤波算法,构建了3D形式的数学离散计算公式,详细分析了扩散函数曲线与梯度门槛值之间的关系。以实际地震剖面为例,并与各向同性扩散滤波方法处理效果进行对比。通过合理选择梯度门槛值和迭代次数大小,所提算法有效压制了地震噪声,保持了同相轴的连续性和能量变化特征以及小断层的边缘特征,有效提高了地震剖面的信噪比,有助于提高实际地震资料的处理质量。

一种基于改进PM方程的虹膜预处理算法

提出了一种新的虹膜预处理方法.该方法使用基于改进PM方程构建的扩散滤波器对虹膜进行平滑预处理,利用其保边光滑的特性提取虹膜内边缘点.仿真结果显示,该算法的稳定性、速度和精度已经达到较高程度.

基于PM方程的指纹扫描仪图像增强算法研究

为降低产品成本,在采用低端CMOS图像传感器的指纹扫描仪中,采集的图像易出现通道不均衡、清晰度不高、噪声大等缺点,为了提高图像质量,提出了基于PM偏微分方程的增强指纹图像的综合算法,通过USM锐化算法和偏微分方程噪声滤波算法的有效结合,同时对USM算法和偏微分噪声滤波算法进行了优化,能显著改善图像质量,通过标准测试程序检测达到国际通用的认证标准。

基于改进PM扩散方程的NSST域声呐图像融合

针对声呐图像边缘特征信息模糊丢失等问题,为使图像尽可能包含更多边缘和纹理特征等信息,提出一种基于改进PM扩散方程非下采样剪切波变换声呐图像融合改进算法。采用非线性扩散滤波对NSST多尺度分解进行改进,将多幅源图像分解为高频系数和低频系数,并且结合局部能量及PCNN方法对高低频系数进行融合,经过逆变换重构为融合图像。经过实验验证与其他算法相比,所提方法能够较好地保留源图像中的边缘特征信息,在含噪声声呐图像上表现较为明显。

基于PM扩散方程的SAR图像变化检测

为了提高图像变化检测的准确率,缩短图像变化检测的检测时间,文章提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的变化检测算法。首先对实验图像进行对数变换,把图像中的乘性噪声转化成加性噪声。然后利用非线性各项异性扩散方程(PM扩散方程)的去噪算法对变换后的图像进行去噪,在对数域利用差值法获取差异图像。考虑到差异图像统计特性复杂,难以建立准确的模型,文章利用FCM算法对差异图像进行聚类,得到变化检测结果。实验结果表明,文章提出的检测算法具有较高的准确率和较短的检测的时间。

基于PDE的线条痕迹图像去噪算法研究

由于金属表面的锈蚀,使得线条痕迹图像易受噪声影响,造成图像特征提取、比对和分析困难等问题。常用的去噪方法如高斯滤波易破坏边缘特征,形成边缘偏移,均值滤波不能够有效区分边缘与背景。为此,提出一种新的图像去噪算法。在以PM方程为扩散模型的偏微分方程滤波算法中,根据条纹的纹理特性,在不同扩散方向系数中引入不同权值,同时在迭代中依据图像的灰度直方图选取扩散门限。实验结果表明,线条痕迹图像降噪效果优于PM模型和林石算子,在处理线条痕迹图像中有较好的应用价值。

基于三次B样条函数的SEM图像处理

SEM图像由于其独特的实际测试意义,需要在去噪的同时突出边缘和准确的边缘提取定位,所以提出采用能够保持边缘的偏微分方法去噪和广泛应用的多尺度小波提取边缘,基于三次B样条函数作为核心算子,对用于线宽测试的SEM图像进行处理,获得了较好的去噪并保持边缘的效果以及清晰的图像边缘检测效果。

青海东部农业区ET_0与NDVI的响应分析

ET0是国际通用的评价水资源和计算作物需水量的基础数据,但是根据理论公式计算ET0需要很多气象数据,因此ET0数据不易获得。利用青海省东部农业区2003年卫星植被指数数据(NDVI),与通过遥感技术用PM方程计算的ET0进行响应分析。实验结果表明单站点的ET0与NDVI线性关系较为显著,可以用来进行ET0反演,而多站点随着距离和站点数的增加,由于地域及气候差异等因素使得两者显著性下降,需要引入更多的参数进行反演。

基于机器视觉的超声相控阵缺陷检测研究

超声相控阵检测是一种常用的无损检测(NDT)技术,用于工件缺陷检测与评估。为实现现代工业大数据化和自动化,解决缺陷检测过程中产生的超声相控阵图像信息缺失和散斑噪声问题,并实现对各类型缺陷的准确识别,提出了一种基于机器视觉的缺陷识别方法,该方法在利用改进PM微分方程对图像进行去噪处理后,提取图像特征作为粒子群优化的BP神经网络的实验数据。实验结果表明,所提方法的训练集精准率为99.543%,相比传统的BP网络模型提高了1.833%,能够在准确实现缺陷识别的同时,保持模型良好的性能。