基于Demons算法改进的图像去噪模型研究

在Demons算法的基础上, 将扩散过程看作图像配准, 建立一种新的基于图像配准的Demons 去噪模型. 实验表明, 该模型去噪效果优于经典的Perona-Malik模型, 排除了模型的病态性. 考虑到新模型在图像去噪过程中仅靠梯度信息表示图像的局部特征还不完善, 故将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到此模型中, 提出了一种新的梯度和曲率双重驱动力的图像去噪模型. 分析和仿真结果表明, 两种新模型都可有效抑制噪声, 清晰度也有明显的提高, 其中双重驱动力的图像去噪模型去噪效果更具优越性.     

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。     

高光谱遥感图像的小波去噪方法

高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。普通的去噪方式通常是分别对空间信息或光谱信息进行去噪,其主要缺点是忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点。针对这些特点,文章提出一种基于小波变换的高光谱遥感图像去噪方法。该方法对各波段高光谱图像逐一进行二维小波变换,根据含噪声大的波段与噪声小的波段的波长关系,对小噪声波段的高频系数加权求和,代替噪声大的波段的高频系数,通过小波逆变换得到去噪后的重构图像。该方法运算速度快,能有效地降低噪声。对机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明,与经典的BayesShrink图像去噪方法相比,方法重构图像的信噪比(SNR)高出3.8～10.6 db,节省运算时间一半以上。     

基于中值滤波和提升小波分析的图像去噪方法研究

针对现有算法大多对单一高斯噪声或脉冲噪声进行图像滤波的问题,在对二维图像平滑去噪的过程中,采用基于中值滤波和提升小波变换相结合的图像去噪方法。在中值滤波基础上,构造基于脉冲检测的中值滤波器,找出混合噪声中脉冲噪声并进行滤波;与此同时,对原始小波进行提升,构造提升小波,然后采用提升小波阈值去噪方法抑制高斯噪声。实验结果表明:采用本文方法,混合噪声得到有效抑制,去噪效果好。     

一种工程化适用的高精度数控矢量调制器设计

本文针对干扰抵消器等电磁兼容、抗干扰系统的工程应用实际需要,通过建立基于压控电调衰减器的前端模型,结合系统的高精度设计要求,制定了可调衰减器控制系统数字化的方案,利用DAC和运算放大器等设计了控制系统关键电路,从而完成了一种工程化适用的高精度数控矢量调制器的设计。     

低信噪比通信信号的自适应调参随机共振方法

参数调节随机共振系统中参数的选择对输出信号的效果优劣具有决定性作用.本文针对目前随机共振无法通用地处理多类微弱通信信号的问题,提出基于自适应调参随机共振的信号增强方法.首先,从信号的特征子空间角度阐释了随机共振的能量转移本质,提出将基于奇异值分解的测度函数作为评价函数进行寻优.其次,在分析了两个不同系统参数的作用后,利用幅度归一化对单参数优化,降低了复杂度,并将滑动平均滤波器加入随机共振模块来防止幅度漂移.最后,以人工鱼群算法为基础,模块化设计出方法的整体框架和具体步骤.仿真结果表明,针对四类共九种信号,该方法能够以平均4至5次的迭代收敛速度实现带噪声的信号和非线性系统的匹配.