摘要 该文主要考虑利用图像噪声再生技术来提取图像细节 其思想是利用被滤除的噪声信号进行回收再利用 通过对噪声信号和初步去噪信号进行小波变换 比较它们的小波系数 当噪声信号的小波系数达到一定的阈值时 将噪声信号的小波系数保留叠加至初步去噪信号的小波系数 然后利用传统的软阈值去噪的方法来进行图像的去噪 从而达到既能够去除噪声 又能保留图像细节的目的 实验证明 该方法较传统的方法在去噪和细节保持上有改进
上传时间： 2017-09-15
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小凡模拟器：该模拟器可以实现交换机，路由器的配置以及相关的实验功能
上传时间： 2017-09-16
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通过利用matlab进行仿真实验，实现小波去噪，达到降低噪声的噪声
标签： 小波去噪
上传时间： 2020-02-29
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光电探测技术是一种根据目标和背景辐射或者反射的光波在波长和强度之间的差异来进行目标探测的一种技术，它包括从紫外光（02-04um）、可见光（04-0.7um）、红外光（1~3μm，3~5μm，8~12μm）等多种波段的光信号探测。本文通过对低小慢目标的红外特性进行分析，提出了一种新的红外低小慢目标探测算法。低小慢飞行器因为其成本低廉和获取容易，极易形成黑飞，近年来随着低小慢目标威胁态势的增加，国内外关于低小慢目标的管控需求日益增长。但是因为低小慢目标本身种类、制作材料多样，且很多没有强热源，导致其在红外图像上与周围环境成像特征类似，常用的红外弱小目标探测算法无法充分抑制背景，探测效果较差。当前对于低小慢日标的探测以雷达探测为主，红外探测算法较少，但国内外很多研究机构都已在陆续开展红外低小慢目标探测方面的研究。本文主要对以下四点内容进行了研究总结。（1）本文首先以无人机为例对低小慢目标的红外成像特性进行分析，通过分析低小慢日标与传统红外弱小目标在红外特征差异，总结说明了低小慢目标在红外图像上更难与背景区分，同时具有复杂多变的运动轨迹（2）对红外低小慢目标增强进行了研究，通过对奇异值分解（SVD）后的奇异值矩阵设计非线性变换函数，使重构后图像中目标所在的高频部分的对比度得到增强从而使目标和背景之间的区别更加明显，达到了增强目标的目的。（3）针对 Robinson guard滤波器对极值敏感的问题，对原有的计算方式进行了改进，改进后的 Robinson Guard滤波器可以更有效的区分前景和背景，对于背景的抑制更加充分。（4）在上述研究的基础上，提出了一种新的红外低小慢目标探测算法，该算法首先使用本文所用的目标增强方法对目标进行增强，然后使用改进后的 RobinsonGuard滤波器进行背景抑制，最后使用基于局部对比度（LC）的自适应阈值分割方法来提取目标使用真实拍摄的红外低小慢目标序列图像对本文方法进行仿真分析，实验结果表明本文方法具有很好的背景抑制效果，可以有效的实现低小慢目标的探测
标签： 光电探测
上传时间： 2022-03-14
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