改进的傅里叶变换在红外图像降噪中应用研究

图像降噪处理一直是图像处理领域的重点问题.红外图像容易受噪声的干扰,针对传统的傅里叶变换图像去噪技术由于傅里叶参数选择困难,造成红外图像中噪声无法彻底去除等问题,提出了一种改进的快速连续的傅里叶变换红外图像降噪算法.仿真实验表明,提出的方法能够有效地去除噪声,提高了算法的执行效率.     

基于脉冲耦合神经网络的图像分割方法

为进一步提高脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中的应用水平,本文对PCNN模型作了简化和改进。利用粒子群优化算法实现网络参数优化,从训练图像中提取熵和能量的比值作为PSO的适应度函数,提出了一种参数自适应的PCNN图像分割方法。最后,通过仿真验证所述方法的分割性能,结果表明:与传统PCNN图像分割方法相比,该方法能够有效地实现不同图像的自适应分割,具有一定优越性。     

一种基于脉冲耦合神经网络计算的SAR图像噪声抑制方法

为解决合成孔径雷达图像中存在的相干斑点噪声问题,本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)消除噪声的方法。首先利用PCNN同步点火的特性,结合邻域均值滤波方法 ,对图像进行预处理,然后构造了一个混合滤波器,使用该滤波器进行SAR图像平滑滤波,在有效消除噪声的前提下,尽可能的保护原图像边缘及图像细节。利用计算机仿真实验结果表明,该方法在保持图像边缘及图像细节信息的前提下能有效去除合成孔径雷达图像中存在的相干斑点噪声,优于传统的方法,获得了更好的去噪效果。     

基于仿生原理的数字图像降噪方法

数字图像在成像和处理的过程中,会有于外界因素的介入,数字图像会被沾染上大量噪声信息,而这些噪声信息会使图像的质量退化,严重影响图像后期的处理。而为了解决这一问题,人们提出了大量的降噪方法去减轻噪声对图像的影响。本文提出了一种新型的降噪思想,该思想模仿人眼对噪声的识别过程,通过灰阶提取,降噪和融合三个步骤,对噪声信息进行有效的过滤。通过图像试验,并且通其他几种流行的降噪算法进行比较,得到了比较好的降噪效果。     

基于灰度变化的数字图像降噪方法

数字图像在成像和处理的过程中,会有于外界因素的介入,数字图像会被沾染上大量噪声信息,而这些噪声信息会使图像的质量退化,严重影响图像后期的处理。而为了解决这一问题,人们提出了大量的降噪方法去减轻噪声对图像的影响。本文提出一种基于图像灰度变化的降噪方法,该方法通过对人眼判断噪声方法进行模拟,再将其转化成计算机可以执行的算法步骤,依据灰度值变化范围的区分方法,将图像和噪声进行剥离并还原,最终通过具体的图像对比,获得了不错的降噪效果。     

罗茨鼓风机的噪声特性及其控制

本文介绍了罗茨鼓风机的噪声特性,并采用先进的噪声控制技术和降噪设计方法,有效地降低了罗茨鼓风机及周围环境的噪声。     

图像椒盐噪声处理中的两种滤波方法及比较

本文主要研究了图像椒盐噪声处理中的均值滤波和中值滤波两种降噪算法,详细阐述了其基本原理、实现方法以及具体算法,并通过实例对两种滤波方法的降噪效果加以比较与分析。     

基于小波阈值压缩的运动模糊图像去噪算法

强干扰环境下采集的模糊运动图像通常含有大量的噪声,难以进行有效的细节分析,需要进行图像降噪滤波处理。传统方法采用小波分析的图像细节滤波算法进行降噪,对运动场景下的图像角点偏移部分的降噪效果不好。提出一种基于小波阈值压缩的运动模糊图像去噪算法。构建模糊运动图像的小波分析模型,采用小波阈值压缩方法进行运动模糊图像的角点检测,形成具有角点的图层小波阈值压缩库,实现图像降噪滤波处理。仿真结果表明,采用该算法能有效实现图像去噪滤波,提高图像质量和峰值信噪比。     

水声图像增强技术研究

图像增强是水声图像处理的重要环节,主要侧重于图像降噪、边缘提取和有效目标信息的增强等。本文研究了水声图像处理领域常用的降噪与增强技术,并以海洋中常见的扇贝目标的水声图像为样本进行了试验,分析了该类水下目标声学图像的噪声干扰分布特点。在对比了各类图像增强技术的处理效果之后,本文具体给出了类似水声图像增强时的一般处理步骤,为该类目标水声图像降噪与增强处理方法的选取提供了有力的参考。     

一种基于最大熵的改进型PCNN图像分割新方法

提出了一种基于最大熵的改进型PCNN图像分割算法。该算法对传统的PCNN模型进行了简化,采用线性方式调整动态阈值函数,采用最大熵确定PCNN网络的循环迭代次数,并对神经元反馈输入函数进行了修正,实现了对图像的最优分割。仿真实验结果表明,该方法能获得视觉效果较好的分割效果并具有较强的普适性。     

基于PCNN的手腕骨图像自动分割方法研究

在骨龄自动评价系统研究过程中,对X射线图像中的手腕骨有效分割是一项艰巨的工作。为了解决棘手的手腕骨分割问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的自动分割方法。该方法在合理简化传统PCNN模型的基础上,利用图像的灰度迭代阈值确定PCNN的迭代次数,实现了对手腕骨有效分割,分割结果优于OTSU算法、分水岭分割算法、阈值迭代算法。     

控制交通噪声声屏障的发展历程及发展趋势

随着交通运输业的发展,交通噪声污染越来越严重。研究经验表明,声屏障作为一种降噪设施,能有效地控制交通噪声。文中介绍了声屏障的降噪机理和发展历程,并综述了声屏障的研究现状和发展趋势。     

基于相位重组近邻点建构的虚拟成像索引技术

提出一种考虑相位重组近邻点建构的虚拟成像索引技术。针对强脉冲噪声污染下的虚拟成图像进行图像降噪滤波模型构建,求取噪声像点的近邻点,通过对数字图像的像点的近邻点噪声序列进行高斯伪随机数排序,以近邻点为中心进行相位重新建构,实现对虚拟成像的降噪滤波和检测索引。仿真实验证明,新的图像索引技术能有效强脉冲噪声污染虚拟成像进行高精度低均方根误差索引,滤波效果卓越,比传统算法性能有大幅提高,其优越的图像降噪处理和索引性能将在医学成像处理、空间探测等虚拟成像处理领域有较好的工程实践价值。     

浅议声纹鉴定中噪声对语音频谱特征的影响及降噪处理

在介绍噪声特性的基础上探讨声纹鉴定中噪声对语音频谱特征的影响,及常用降噪方法。噪声对语音的基音频率、共振峰频率等会产生不利干扰,干扰程度与噪声强度有关。正确认识噪声对语音的影响,能便于在声纹鉴定中合理判断检材语音与样本语音的差异是本质差异还是噪声影响差异。     

基于复合吸声结构的电力电容器降噪设计

近年来,高压直流换流站中电力电容器塔架的振动噪声问题逐步引起关注,对于如何降低电力电容器的噪声,学者从结构内部减振以及外部隔声等方式开展了研究应用,但或多或少存在一些降噪效果不佳或者对系统本身安全性带来威胁等问题。文章基于一种新型的环保复合降噪材料,通过外部吸声隔声的方式,提出一种新型的电容器降噪结构设计方案,可有效地降低电容器的传播噪声,也为换流站中其他电力设备的噪声控制提供一定的参考意义。     

基于盲源分离的智能图像和语音信号去噪方法

采用传统图像降噪方法对智能图像和语音信号进行降噪处理后,智能图像清晰度较低,语音信号信噪比过大,降噪效果差。针对上述问题,本文提出了一种基于盲源分离的智能图像和语音信号去噪方法。首先通过信号采集装置采集智能图像和语音信号,然后进行均匀化和白化的预处理,最后利用对称分量提取独立分量实现降噪。结果表明,采用该方法降噪后,智能图像的清晰度更高、语音信号的信噪比更大(达到26d B),证明该方法较传统方法具有更好的降噪效果。     

基于Gabor特征分解的高斯混合非线性图像滤波

通过图像滤波提高图像的分辨和识别能力,传统的图像滤波算法采用小波降噪方法,由于受到背景色噪声的干扰,小波分解中对低频图像参量的滤波性能不好。提出一种基于Gabor特征分解的高斯混合非线性图像滤波算法。首先进行图像平滑和小波分解预处理,沿梯度方向求得图像边缘信息,在尺度平移平面上进行小波特征分解,得到图像滤波过程中的Gabor小波变换系数,采用高斯混合非线性滤波算法实现图像滤波方法改进。仿真结果表明,采用该方法进行图像滤波,能有效抑制图像斑点噪声,提高图像的分辨性能,对边缘特征和细节的保持能力方面性能有优越,特别适用于对合成孔径雷达成像的滤波处理。     

小波包降噪在工业信号预处理中的应用

针对工业过程数据含有噪声干扰的特点,本文提出了基于小波包分解的阈值降噪方法进行数据的降噪处理。以化工过程数据为例,通过MATLAB仿真实验,对比了小波包降噪、小波降噪、中值滤波三种方法的降噪效果。结果表明:小波包降噪具有明显的优越性。     

封闭空间噪声主动控制次级声源布放位置的研究

通过对三维封闭空间稳态声场噪声的主动控制进行了研究,选取全空间时间平均声势能为降噪的目标函数,获得最优次级强度和最优降噪量。并以三维矩形空间为例,基于sysnoise分析有限元模型,通过仿真计算进行主动控制研究,分析次级声源放置在不同位置时,系统取得的降噪量,得出次级声源的布放位置。     

浅析封闭空间噪声主动控制误差传感器的布置

通过对三维封闭空间稳态声场噪声的主动控制进行了研究,选取全空间时间平均声势能为降噪的目标函数,获得最优次级强度和最优降噪量。并以三维矩形空间为例,基于sysnoise分析有限元模型,通过仿真计算进行主动控制研究,分析误差传感器放置在不同位置时,系统取得的降噪效果,从而得出误差传感器的布置规律。