基于神经网络的全天时天文导航图像去噪方法

全天时天文导航图像是在大气层内白天的条件下拍摄,因此图像具有强背景,低信噪比等特点,传统星点提取算法对图像星点的提取效果较差。为提高星点识别率,提出一种较准确的全天时天文导航图像模拟方法,并基于模拟星图训练了一种可加入图像降采样结构的卷积神经网络,有效抑制了星图噪声,并提高了星点信噪比。实验结果表明:本文方法得到的峰值信噪比平均提高了11.28 dB;在效果相同的条件下,本文方法的平均处理时间仅为0.2 s,远少于传统神经网络方法的处理时间。利用真实星图对网络进行测试,发现本文方法对星点信噪比的提升效果较常用算法提升了88.9倍。     

提升小波变换与中值滤波结合的红外光谱消噪

在光谱数据的定量分析中,噪声的存在常常会影响结果的准确性。为提高红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪处理。将一种光滑阈值函数和一种分层阈值选取方法应用到提升小波域光谱信号的去噪处理中,并对提升小波重构信号进行中值滤波。对某小麦品种的实测光谱信号,添加信噪比为21.17 dB的噪声后采用该方法进行去噪处理,并利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、峰值平均相对误差(AREPV)以及峰位平均误差(AEPP)四项指标对去噪效果进行评价。结果表明,与软阈值法与硬阈值法相比,该方法能更有效地去除光谱信号中的噪声,保留光谱中的有用信息,提高光谱信噪比,降低均方根误差、峰值平均相对误差以及峰位平均误差,提高光谱的分析能力。     

基于小波域可导阈值函数与自适应阈值的脉冲星信号消噪

脉冲星辐射信号具有极低的信噪比, 传统降噪方法难以在抑制噪声的同时保留其细节信息. 为此, 提出了一种小波域脉冲星信号消噪方法. 在小波域, 利用一种可导的阈值函数和一种自适应阈值选取方法, 对含噪脉冲星信号进行小波域阈值去噪处理, 并利用信噪比(SNR)、 均方根误差(RMSE)、 峰值相对误差(REPV) 以及峰位误差(EPP) 四项指标来对去噪效果进行评价. 实验结果表明, 与软阈值与硬阈值法相比, 该方法能在有效去除含噪脉冲星信号中的噪声、 显著提高其信噪比的同时, 更有效地保留原始信号中的有用信息, 同时可以获得更小的均方根误差、 脉冲峰值相对误差与峰位误差.     

基于小波去噪算法的全天时大气水汽拉曼激光雷达探测与分析

提出了一种基于小波阈值去噪算法的白天太阳背景光滤波抑制方法,实现对拉曼回波信号中真实信号与噪声的分离,并有效滤除白天背景噪声。基于西安理工大学大气水汽探测拉曼激光雷达系统的全天时实测数据,详细讨论了分解层数、小波基函数、阈值函数以及阈值选取方法等因素对白天探测回波信号去噪结果的影响,对去噪前后信号进行分析并对去噪评价函数进行对比,当利用小波基sym6、分解层数为5层,并采用改进阈值函数和改进通用阈值方法的最优条件时,可实现对白天水汽拉曼散射信号和米-瑞利散射信号较好的去噪效果。讨论了小波去噪前后大气水汽混合比反演廓线和激光雷达水汽探测信噪比(SNR)的结果,分析表明利用该去噪系统得到的白天激光雷达水汽探测SNR提高约3.4倍,水汽探测距离可从1.5~2km提高到3km以上。开展全天时激光雷达连续探测实验和去噪处理,获得了24h边界层内大气水汽混合比的连续变化特性,并得到与近地面气象站数据的较一致的结果,充分验证了小波去噪算法应用于全天时大气水汽探测的可行性和有效性。     

基于改进中值滤波和提升小波变换的阈值去噪方法研究

对于实际拍摄的一些图像信噪比低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只能去除单一噪声的问题。针对混合噪声中含有的脉冲噪声和高斯噪声,提出基于改进中值滤波和提升小波变换去噪相结合的方法。去噪过程中,使用中值滤波器提取脉冲噪声并采用中值滤波算法滤波后,构造提升小波,采用改进阈值函数提升小波阈值去噪方法去除高斯噪声。实验结果表明,当噪声值(,)=(0.4, 20)时,采用本文去噪方法,峰值信噪比（PSNR）为34.002 1,平均绝对误差（MAE）为2.365 3。     

基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器星图去噪方法

提出了一种基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器(APS)星图去噪方法。该方法利用短时静态背景噪声与随机噪声阈值构建动态序列噪声模板,实现了对APS星图数据的去噪处理。以ZY-3卫星的APS原始星图作为实验数据进行研究,结果表明所提方法能很好地剔除条带和边缘噪声。与传统去噪处理方法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约12.98″;与全局阈值分割法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约2.16″;与静态背景噪声方法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约9.64″。这充分表明所提方法可有效提升APS恒星质心定位精度,适用于事后姿态处理。     

剪切波变换在星点提取中的应用

为了实现高精度和高准确性的星图识别和姿态确定,本文对星点提取算法进行了研究,将剪切波变换应用到星点提取技术中。首先,通过利用剪切波变换对星图进行分解,得到不同尺度、不同方向的系数;然后,对剪切系数进行阈值处理并重构得到去噪后的星图,再对重构星图进行顶帽变换和自适应阈值处理,完成星图滤波;最后,通过质心误差补偿法提取星点的坐标,有效地完成星点提取。实验结果表明,采用剪切波变换的星图滤波对噪声去除非常有效;质心误差补偿法的误差在0.003左右,明显优于传统的质心法,基本满足星敏感器的精度高和抗干扰能力强等要求。     

用于近红外宽带腔增强吸收光谱的小波去噪

为了有效抑制检测系统的噪声,提高气体浓度的反演精度,研究了近红外宽带腔增强气体传感系统的小波去噪方法。小波去噪方法的优化分析结果表明,选择db2小波函数作为小波基对含噪信号进行6级分层处理,并选择heursure阈值估计方法,采用局部阈值方式对噪声部分小波系数进行置零处理,可达到最优去噪效果。将近红外宽带腔增强吸收光谱技术与高分辨率傅里叶变换红外光谱仪相结合,建立了用于甲烷检测的气体传感系统,使用最小二乘拟合算法对去噪前后的甲烷吸收系数进行反演。结果表明,采用小波去噪后,反演浓度更接近真实值,反演精度提高7%,信噪比提高90%,系统检测下限降低45%,证明小波去噪算法可以有效提高系统的检测精度。     

采用不同小波母函数的阈值去噪方法性能分析

以用于测定汽油辛烷值的红外吸收光谱分析为背景,评估采用小波去噪方法时各种小波和阈值组合的去噪能力。文章构造了一个理想的原始光谱信号,考虑到小波去噪后信噪比以及原始光谱信号保留率这两者之间的协调关系,基于信噪比(SNR)定义了一个评价去噪优劣的评估系数η,在此基础上采用三种小波族系(Symlets,Daubechies,Coiflet)、四种阈值选取方法(Rigrsure,Sqtwolog,Heursure和Manimaxi)和三种阈值重调方法(One,Sln,Mln)对理想原始光谱信号进行了基于小波变换的信号去噪处理实验,以评价各种小波函数和阈值选取及重调方法的优劣。通过一系列的试验表明,对于该类型的信号,在实验所考察的小波族系和阈值选取及重调方法的范围内,采用Daubechies9或Symlet7,11,14,15小波,Rigrsure阈值选取规则和Sln阈值重调方法,可以得到最优的去噪性能。     

基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外-可见光谱数据的去噪研究

消除噪声影响对提高直接光谱法水质检测系统的测量稳定性和精度都具有重要意义。直接光谱法在线水质检测系统通常采用长寿命、无需预热的脉冲氙灯和适用于复杂检测环境的工业级光谱探测装置。针对整个光谱探测系统受到光源、光路和光电转换器件的严重影响,测定的光谱数据含有大量噪声这一实际问题,提出了基于小波变换的压缩感知去噪算法,并与传统小波阈值去噪方法进行了比较实验。针对化学需氧量为200 mg·L-1的邻苯二甲酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪处理,采用压缩感知去噪算法,将信号在小波域内分解,得到含噪高频系数;采用随机高斯矩阵作为压缩感知算法的观测矩阵,压缩比设置为2,对高频系数进行观测;选择正交匹配追踪算法恢复高频小波系数的稀疏性,从而达到去噪目的。同时针对传统的小波阈值去噪,采用daubechies4作为小波基的软阈值滤波方法对光谱数据进行去噪处理。为验证去噪算法的可行性,采集某溪水和城市生活污水的光谱信号分别采用以上两种方法进行去噪处理,实验结果表明：基于小波变换的压缩感知去噪算法适用于紫外-可见光谱法在线水质检测系统,该方法能在保留水样原始光谱信号的吸收特征的前提下有效地去噪,且去噪效果优于小波阈值去噪算法。与小波阈值去噪算法相比,信噪比提高了12.201 5 dB,均方根误差减小了0.009 3,峰值信噪比增加了5.299 dB。不仅避免了小波阈值去噪过程中阈值的选取依靠主观判断问题,而且在重构过程中有效地抑制了噪声,为直接光谱法检测水质参数提供了一种新的解决方案。     

基于小波变换的体内外酒精含量近红外光谱检测与分析

应用小波分析对体外和体内的酒精近红外光谱信号进行去噪分析,通过体外光谱分析确定酒精吸收峰特征范围,为体内近红外光谱分析确定有效区间。软阈值和硬阈值下,分别采用缺省阈值、Birge-Massart阈值和最大最小值阈值,比较酒精光谱去噪,信噪比(signal noise ratio,SNR)和均方根误差(root mean square error,RMSE)去噪效果。结果表明:缺省硬阈值方法对酒精近红外光谱去噪的效果较好;小波变换可以有效去除酒精近红外光谱的噪声,提高信噪比,保留有用真实信号。在不同的酒精浓度下,去噪后的近红外光谱能够较好的显示浓度变化规律。小波分析在近红外光谱法对人体酒精无创检测及定量分析方面有较好的应用前景。     

电力设备红外图像的小波阈值去噪方法研究

对于电力设备的红外图像自动检测系统,图像去噪是非常关键的。针对传统的小波硬、软阈值函数在去噪时存在的不足,在传统小波硬、软阈值函数的基础上对其进行了改进。改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺陷,改善了软阈值函数具有恒定偏差的不足,并引入了两个变量,具有一定的灵活性。同时还使用了一种新的分层阈值选择函数代替统一阈值方法,以改善实际应用的效果。实验结果表明:改进的小波阈值去噪方法在视觉效果、峰值信噪比和均方误差方面都优于传统的硬、软阈值去噪方法;改进的小波阈值去噪方法可以运用到红外图像自动检测系统中,使系统具有更好的去噪效果。     

激光主动探测中回波信号的小波去噪方法

在分析激光主动探测中回波信号的噪声特性和小波变换去噪原理的基础上，提出了一种基于最大信噪比准则的小渡阈值去噪方法。首先用最大信噪比准则对小波变换系数进行阈值选取，然后采用软阂值方法对小波系数进行量化处理后再重构。仿真结果表明最大信噪比准则小波去噪方法改善信噪比效果十分显著，检测下限达到-16．2dB。证明了该方法在激光主动探测系统回波信号检测中的有效性。     

基于提升小波变换的阈值改进去噪算法在紫外可见光谱中的研究

在紫外可见光谱定量分析中,由于分光光度计内部的光学系统、光源、检测器、电子元器件,电路设计以及外部环境干扰等因素产生的随机噪声,严重影响光谱定量分析结果的准确性,为提高紫外可见光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪预处理。由于小波分析具有多分辨率,低熵性、去相关性等特点,基于小波分析的去噪算法优于传统的去噪算法,目前基于小波去噪的方法主要有模极大值去噪算法,系数相关去噪算法,阈值去噪算法,工程实际应用以Donoho的阈值去噪法最为常用。根据Donoho阈值消噪原理,提出一种基于提升小波变换的阈值改进算法,一方面使用提升小波变换,提升小波变换是第二代小波变换,继承了小波的多分辨率特性,并且不需要进行傅里叶变换,从而具有算法简单,速度快,实现简单的优点;另一方面提出了一种新的阈值函数,克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的问题,同时对阈值估计进行了调整,有利于信号小波系数的保留和噪声小波系数的剔除。对三组多金属离子混合溶液的实测紫外可见光谱信号,添加随机噪声后使用该方法进行去噪处理,并使用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)进行去噪性能评价。试验结果表明,提出的算法优于Donoho的软硬阈值去噪算法,能够有效提高光谱信噪比和降低均方根误差,从而更好地消除光谱信号中的噪声和保留光谱信号中一些重要的细节特征,比较适合用于紫外可见光谱数据建模之前的去噪预处理,在紫外可见光谱信号分析中具有较好的应用前景。     

基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪

提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明：该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.     

基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪

提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明:该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.     

小波阈值去噪法在农药荧光分析中的应用

在农药荧光分析中，最大峰值波长对应的荧光强度的信息直接关系到检测的精度。该文提出用小波变换法对测得的农药荧光光谱进行消噪处理。鉴于软阈值和硬阈值2种方法均存在一定的缺陷，介绍一种新的阈值处理方法——软硬阈值折衷法，并将使用该方法进行小波去噪后的荧光光谱图与用传统模拟低通滤波器去噪后的光谱图进行了比较。结果表明，经小波去噪后的荧光光谱图更多地保留了原信号的信息，有助于提高系统的检测精度。     

基于改进阈值函数的光纤分段小波去噪算法

危险化学品立体仓库火灾预警系统采用光纤传感技术测量仓库内各位置温度值,在处理光纤测温数据时,传统小波去噪算法易产生人为振荡。针对此问题提出了基于改进阈值函数的分段小波去噪算法。将数据中易引发伪吉布斯现象的部分划分为准高温段采用平移不变法处理,其他部分采用传统小波去噪算法。采用阈值法处理小波系数时,设计了改进阈值函数以减小数据失真和数据波动。实验结果表明,与传统小波去噪相比,算法在不同信噪比情况下都能有效消除数据震荡,具有良好的去噪效果。     

小目标识别的小波阈值去噪方法

为改善小目标识别的滤噪效果并提高其信噪比,构造了新的阈值函数并采用局部方差估计法来计算阈值对小目标进行去噪处理。对小波分解层次中各高频子带选取不同的阈值,其中大于阈值的小波系数采用改进的双曲线函数作为阈值函数,小于阈值的小波系数采用指数函数与对数函数相互组合的方式作为阈值函数。对采用的阈值函数进行了理论推导,并与软、硬阈值法进行了实验对比。计算机仿真结果表明：经本文阈值法处理后,信噪比相对于含噪图像提高了70.8%,而软、硬阈值法分别提高了49.8%和59.7%。光学实验进一步证实：该方法能更有效地提高信噪比,增强联合变换相关器对于小目标的识别能力。     

基于小波包分析二次阈值去噪图像复原方法

提出了基于小波包分析的二次去噪复原的图像复原新方法。利用小波包分析在信号去噪中对图像信号高频部分更加灵活、更加精确的局部分析能力,针对低信噪比模糊图像,通过选取较小的阈值,交替地进行了两次预去噪处理和复原。采用PML算法,实验比较了小波包阈值一次去噪法和二次去噪法。实验表明,二次去噪法由于阈值取值较小,对退化图像信息的能量分布改变较小,可以获得比一次去噪法更加良好的复原效果。