混合傅立葉-小波圖像降噪及激光測(cè)速靶信號(hào)處理.pdf

1、在圖像的采集和傳輸過程中，圖像經(jīng)常會(huì)被噪聲所污染，因此在對(duì)圖像進(jìn)行使用或進(jìn)一步處理前，需要去除圖像中的噪聲。去除噪聲的同時(shí)不可避免地會(huì)扭曲圖像，圖像降噪實(shí)際上就是要在降低噪聲水平和保留圖像特征(如圖像中的邊)之間作權(quán)衡?；诟盗⑷~變換的頻域?yàn)V波法因?yàn)槠浜?jiǎn)單而被經(jīng)常使用。應(yīng)用傅立葉變換進(jìn)行濾波時(shí)，我們假設(shè)圖像的傅立葉變換系數(shù)主要集中在低頻部分，應(yīng)用低通濾波器將認(rèn)為是噪聲的高頻系數(shù)去除或收縮，便可以達(dá)到濾波的目的。理論上來講，用變換域?yàn)V波法

2、進(jìn)行濾波時(shí)，若只有少數(shù)的圖像的變換域系數(shù)的幅值較大，而大部分的系數(shù)幅值都較小，幾乎為零(稱之為圖像能在變換域中被稀疏表示)，則濾波效果會(huì)好。但是圖像能否在變換域中被稀疏表示和圖像的特征、變換的種類有關(guān)。由于現(xiàn)實(shí)世界的圖像千差萬別，沒有一種變換方法能對(duì)所有類型的圖像進(jìn)行稀疏表示。傅立葉變換能有效地稀疏表示圖像中有一定變化周期規(guī)律的紋理部分和變化平緩的部分，但是不能有效的表示圖像中的突變部分，如圖像中的邊。小波變換能稀疏表示包含尖銳變化部分

3、的信號(hào)如圖像中的邊，但缺點(diǎn)是不能有效表示圖像中的紋理和緩慢變化的部分。因此，如果能有一種濾波算法將傅立葉變換和小波變換組合起來，有可能獲得比單獨(dú)使用傅立葉變換或小波變換都要好的濾波效果。本文提出一種混合傅立葉小波圖像降噪方法：先在傅立葉域降噪，再在小波域降噪。由于小波變換比傅立葉變換更適合處理圖像這樣的非平穩(wěn)信號(hào)，因此在傅立葉域中的降噪要保守一些，起的是輔助作用，以免使圖像過分扭曲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種混合算法能夠取得比基于小波變換的圖像

4、降噪法好的降噪效果。 激光測(cè)速靶是一種區(qū)截測(cè)速裝置，即根據(jù)子彈通過兩個(gè)靶面的時(shí)間間隔和兩個(gè)靶面間的距離計(jì)算出子彈的平均速度。對(duì)激光測(cè)速靶的信號(hào)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確計(jì)算出子彈穿過靶面的時(shí)刻對(duì)提高測(cè)量精度有非常重要的意義。激光測(cè)速靶的信號(hào)分析是一種信號(hào)奇異點(diǎn)位置檢測(cè)問題。本文提出一種使用連續(xù)小波變換分析激光測(cè)速靶的信號(hào)的方法。該算法從大尺度到小尺度沿著小波變換模極大線確定信號(hào)奇異點(diǎn)的位置，從而判斷出子彈的過靶時(shí)刻。由于在大尺度上噪聲的小波