混合噪声

摘要： 由于机械设备轴承区域受到工作区域的影响,采集图像中,噪声组成较为复杂,脉冲噪声和高斯噪声混合,很难通过单一小波去除,导致后续检测轴承部件缺陷难度加大,提出基于混合深度学习的机械设备轴承部件缺陷检测方法。将中值滤波和小波变换相结合,通过中值滤波剔除机械设备轴承部件图像混合噪声的脉冲噪声,采用改进的小波阈值去噪方法滤除图像高斯噪声。利用混合深度学习技术构建全新的卷积神经网络模型,将样本测试集作为输入样本训练卷积神经网络模型,输出缺陷检测结果,完成机械设备轴承部件缺陷检测。经过实验测试证明,所提方法的漏检率低、检测准确率高,能给准确检测机械设备轴承部件缺陷。

摘要： 目的当人脸图像受到混合噪声(典型的如加性高斯白噪声和脉冲噪声混合)污染时,生成高分辨率人脸就成了一项具有挑战性的任务。本文拟针对这一问题,提出一种基于加权保真和稀疏约束的鲁棒人脸超分辨率算法。方法在数据保真项中引入加权矩阵来准确表征重建剩余残差的分布。此外,为了稳定最优权值,引入表示系数的稀疏先验作为正则项。最后,将加权重建残差和表示系数的稀疏约束统一到变分框架中,该变分框架在抑制混合噪声干扰的同时,获取高分辨率的人脸图像。结果在公共人脸数据库FEI上进行了对比实验,结果表明,在峰值信噪比、结构相似性度量等方面本文算法均优于现有的人脸超分辨率方法。结论该算法能有效抑制图像中的混合噪声,且能恢复出足够多的细节,验证了加权与稀疏约束在混合噪声干扰下实现人脸图像超分辨率的可行性。

摘要： 为了解决单一的中值滤波和高斯滤波算法对低照度图像中同时存在的脉冲噪声和泊松噪声抑制效果不佳、边缘细节保护不足的问题,提出一种基于可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)的开关中值-高斯融合(open and close mix-median-Gaussian,OCMMG)滤波算法。首先,利用最小四方向差值检测每个像素点的异常程度,根据脉冲噪声判别阈值分配权重,进行第1步滤波处理;然后,利用四方向边缘检测算法提取图像边缘,根据设置的边缘置信度表征值进行第2步滤波处理;最后,用电子轰击有源像素传感器(electron bombarded active pixel sensor,EBAPS)在1×10^(−3 )lx照度条件下采集的图像,基于FPGA对其进行实时图像处理。实验结果表明,FPGA处理结果与软件仿真处理结果相符。该算法相比于中值滤波和高斯滤波算法,峰值信噪比分别提高了3.23%和16.34%,结构相似性分别提高了14.66%和33.86%,边缘保持指数分别提高了0.49%和4.21%,能够有效去除EBAPS图像的混合噪声,并满足实时性要求。

摘要： 遥感影像去噪对于影像后续的使用和研究具有重要意义。高斯噪声与椒盐噪声是影像中常见的噪声,目前的去噪算法对于这类混合噪声普遍存在去噪效果不佳、去噪后影像边缘模糊等缺点。针对以上问题,提出了一种遥感影像混合噪声二阶去除方法。该方法第一阶段是在DnCNN网络框架的基础上引入扩张卷积来增加网络的感受野,便于在遥感影像中提取更多的特征信息;同时在深卷积层后引入DropoutLayer层构建降噪模型,以防止网络出现过拟合,简化训练难度,然后使用该模型对影像进行初步降噪。为进一步提高初步降噪结果的影像质量,有效去除混合噪声中的椒盐噪声,保留更多的影像边缘细节及纹理特征。该方法第二阶段是在自适应中值滤波的基础上采用最近邻域像素加权中值替换原滤波窗口中值,对初步降噪结果进行二次处理,得到遥感影像混合噪声最终去噪结果。为验证算法的可行性和有效性,进行了遥感影像去噪实验及去噪影像边缘检测实验。分析实验结果,无论从主观视觉还是客观评价指标上进行对比,提出的方法对于遥感影像混合噪声去噪效果优于传统去噪方法,并且能够较好地保留影像边缘细节及纹理特征,获得更清晰的影像结果。

摘要： 在高光谱图像混合噪声恢复过程中,传统全变分方法仅考虑了图像的局部平滑性,而未能考虑高光谱图像的非局部相似性,因此恢复的图像的质量有待进一步提升。针对这一问题,考虑到高光谱图像的非局部相似性,引入非局部全变分。实验结果表明,通过将非局部全变分与张量低秩分解相结合的方法得到的结果较传统变分方法在视觉效果和客观评价指标方面都有较大提升。

摘要： 为了更好地利用图像信息和增强图像的视觉效果,图像去噪成为图像处理领域中一个热点问题.针对图像去噪问题,本文在低秩矩阵填充理论的基础上,提出了两种基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法.首先,基于补丁匹配提取相似的补丁组成低秩矩阵;其次,利用相似补丁的性质形成含有缺失项的低秩矩阵;然后,利用加权核范数构建补丁块的去噪模型;最后,基于奇异值阈值分解和优化一最小化奇异值阈值分别求解加权低秩矩阵去噪优化模型,得到基于奇异值阈值分解的加权矩阵填充(SVT-MC)去噪算法和基于优化-最小化奇异值阈值的加权矩阵填充(MMST)去噪算法.实验结果表明,本文所提出的SVT-MC去噪算法和MMST去噪算法对不同程度的混合噪声都具有良好的去噪效果.

摘要： 针对传统人脸识别的有限训练样本字典学习不稳定、噪声处理不够鲁棒、运行速度慢等问题,提出了一种扩展字典学习的鲁棒人脸识别算法.首先利用原始训练样本生成两个扩展训练样本,然后对两个扩展训练样本添加以像素损坏为主要影响因素的随机噪声和以遮挡为主要影响因素的结构噪声,通过增加训练样本的多样性,获得更鲁棒的字典.实验结果表明,该算法在Extended Yale B、AR、ORL数据库上识别率高,对噪声鲁棒性强,运行速度快.

摘要： 为了更好地利用图像信息和增强图像的视觉效果,图像去噪成为图像处理领域中一个热点问题。针对图像去噪问题,本文在低秩矩阵填充理论的基础上,提出了两种基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法。首先,基于补丁匹配提取相似的补丁组成低秩矩阵;其次,利用相似补丁的性质形成含有缺失项的低秩矩阵;然后,利用加权核范数构建补丁块的去噪模型;最后,基于奇异值阈值分解和优化一最小化奇异值阈值分别求解加权低秩矩阵去噪优化模型,得到基于奇异值阈值分解的加权矩阵填充(SVT-MC)去噪算法和基于优化-最小化奇异值阈值的加权矩阵填充(MMST)去噪算法。实验结果表明,本文所提出的SVT-MC去噪算法和MMST去噪算法对不同程度的混合噪声都具有良好的去噪效果。

摘要： 为了提高齿轮后期故障检测和缺陷检测的效果,并有效去除图像中的混合噪声,提出了一种结合图像增强的含噪齿轮图像边缘检测算法.首先,引入了信息熵改进了马氏距离公式,并将马氏距离用于改进自适应中值滤波器;然后,对幂次变换进行了改进,使其具有自适应性,并将改进的幂次变换用于改进Retinex算法,对图像整体进行了增强;最后,采用小波模极大值法对含噪齿轮图像进行了边缘检测实验.研究结果表明:在对混合噪声的客观评价上,该算法的客观评价指标PSNR、SNR和SSIM均比中值滤波和自适应中值滤波指标高,并且其去噪效果也有明显提升;同时,利用改进Retinex算法对图像进行增强后,图像整体亮度和对比度有所增加,对部分噪声有所抑制,使得含噪齿轮图像边缘检测效果更好.

摘要： 随着高光谱遥感影像(H SI)研究热点的不断上升,影像的去噪工作越显重要.利用H SI影像的特殊特征(频谱间强相关性和低秩子空间等)和混合噪声的特性,提出了基于低秩稀疏矩阵分解的迭代算法,用以除去多种类型的混合噪声.这里提出的算法SLRMS(Subspace Low-Rank Matrix and Sparse Matrix Factorization)充分利用HSI频谱低秩特性,在低秩和稀疏正则化的约束下迭代达到去噪的效果.提出的算法在模拟小数据集Indian pines和大数据集KSC(Kennedy Space Center)上去噪后的视觉效果和定量评价指标,均表现优越且运行所费时间极低.

摘要： 现代高光谱遥感图像同时含有能量相当的加性噪声和乘性噪声.针对这种混合噪声,本文提出一种高光谱遥感图像噪声参数估计方法估计加性噪声和乘性噪声的标准差.参数估计前先对高光谱图像进行小波去噪的预处理,然后对去噪后的图像进行无监督分类.对每一类图像分别进行局部统计特征提取,建立关于噪声参数的线性方程组,并在最小二乘意义下求解噪声参数的估计值.该方法采用去噪后的分类技术,克服了简单分块不考虑地物分布的缺点,使得统计特征提取更加精确.仿真实验结果表明,和现有高光谱遥感图像混合噪声参数估计方法相比,本文提出的方法具有更高的估计精度.

摘要： 在电力线载波通信等场合中,非高斯脉冲噪声足不能忽略的.Turbo类迭代译码器译码初始化步骤中,需要估计信道信噪比,以获得接收比特的先验信息.由于实际噪声的非高斯性,基于高斯噪声假设下的信噪比估计器的性能急剧恶化.大量参考文献表明,可用A1pha稳定分布来描述脉冲噪声.rn 本文提出了一种在高斯噪声和脉冲噪声的混合噪声下高阶调制系统中噪声参数的估计算法.仿真表明,奉算法足非常有效的,且算法复杂度低.

摘要： 为进一步研究遥感影像的噪声处理技术,本文针对传统两层滤波方法中的阈值判别量不确定和噪声残余问题,提出了一种将自适应Wiener滤波与BayesShrink阈值滤波和中值滤波相结合的三层组合滤波算法.该算法在传统两层滤波基础上增加自适应Wiener滤波,并引入拉普拉斯算子提取影像边缘细节,最后再进行图像融合.通过仿真测试和工程试验,证明本文所提算法能够有效去除混合噪声残余项,使得影像更加清晰,效果明显优于传统两层滤波技术.

摘要： 针对传统的相关分析方法不能真实反映多源噪声相关性的弱点,提出了一种改进的噪声相关分析方法.在分析待相关运算的频率特点的基础上,利用小波包分解将混合噪声进行信号源分离,使待分析噪声与信号的每一个子带进行相关运算,在利用各个子带的能量强度所在比例对其进行加权,从而获取混合噪声与待分析噪声的相关系数,具有一定的可行性和较强的应用价值.

摘要： EMI 滤波器以其抑制开关电源中传导电磁干扰的有效性而得到越来越多的重视。相比于分立元件构成的滤波器，平面EMI 滤波器拥有整体体积小、高频性能好等优点。本文以环形单元构成的平面EMI 滤波器为例，介绍了该类滤波器的结构、电磁特性以及设计原则。在此基础上，提出了该类滤波器的未来发展趋势，对发展该类滤波器具有积极作用。

摘要： EMI 滤波器以其抑制开关电源中传导电磁干扰的有效性而得到越来越多的重视。相比于分立元件构成的滤波器，平面EMI 滤波器拥有整体体积小、高频性能好等优点。本文以环形单元构成的平面EMI 滤波器为例，介绍了该类滤波器的结构、电磁特性以及设计原则。在此基础上，提出了该类滤波器的未来发展趋势，对发展该类滤波器具有积极作用。

摘要： EMI 滤波器以其抑制开关电源中传导电磁干扰的有效性而得到越来越多的重视。相比于分立元件构成的滤波器，平面EMI 滤波器拥有整体体积小、高频性能好等优点。本文以环形单元构成的平面EMI 滤波器为例，介绍了该类滤波器的结构、电磁特性以及设计原则。在此基础上，提出了该类滤波器的未来发展趋势，对发展该类滤波器具有积极作用。

摘要： EMI 滤波器以其抑制开关电源中传导电磁干扰的有效性而得到越来越多的重视。相比于分立元件构成的滤波器，平面EMI 滤波器拥有整体体积小、高频性能好等优点。本文以环形单元构成的平面EMI 滤波器为例，介绍了该类滤波器的结构、电磁特性以及设计原则。在此基础上，提出了该类滤波器的未来发展趋势，对发展该类滤波器具有积极作用。

摘要： 一些迭代译码算法,在初始化阶段,需要得到信道的先验信息,这就需要从接收到的符号中估计出高斯噪声的方差.本文从特征函数的角度出发,提出了一种高斯噪声方差的估计算法.仿真结果表明,该算法与MPSK/MQAM的调制类型无关,且是一种无偏估计,鲁棒性好、算法复杂度低.

摘要： 一些迭代译码算法,在初始化阶段,需要得到信道的先验信息,这就需要从接收到的符号中估计出高斯噪声的方差.本文从特征函数的角度出发,提出了一种高斯噪声方差的估计算法.仿真结果表明,该算法与MPSK/MQAM的调制类型无关,且是一种无偏估计,鲁棒性好、算法复杂度低.

摘要： 微表处混合料噪声室内测试装置及噪声室内测试方法，涉及一种微表处混合料噪声室内测试装置及测试方法，本发明为解决现有对微表处混合料噪声均为现场噪声测试，测试条件难以控制，在测量过程中受外界噪声影响严重，且测试均以轮胎为研究对象，缺少对路面材料及行车速度进行测试的问题。本发明所述微表处环形测试路段是铺筑不同级配类型的微表处路面；汽车模型采用橡胶轮胎高马力遥控赛车；噪声测量装置用于测量汽车模型行驶时产生噪声；速度测量装置用于实时测量汽车模型速度；连接杆将汽车模型中轴连接在微表处环形测试路段圆心位置；密闭隔音装置使汽车模型在密闭环境中测试；秒表用于记录和控制行驶时间。本发明用于对路面材料进行室内测试。

摘要： 本公开内容涉及耳机的混合主动噪声消除和噪声补偿。音频处理装置包含选择器和噪声补偿单元。选择器能够基于外部噪声和表示待通过耳机再现的声音的内容音频信号的至少之一的至少一个特征来选择多个第一传递函数之一。噪声补偿单元能够对第一音频信号应用所选择的第一传递函数来计算第二音频信号，并且至少基于第二音频信号来得出用于噪声补偿的增益。该至少一个特征能够被用来区分第一传递函数中的至少两个。第一传递函数中的每个第一传递函数能够将第一音频信号转换为第二音频信号，该第二音频信号被假定为表示由第一音频信号表示的声音的到达佩戴耳机的收听者的耳膜的版本。第一音频信号是表示外部噪声的噪声信号和内容音频信号之一。

摘要： 本发明公开了抑制反射龟裂型低噪声高耐久性沥青混合物及利用该混合物的薄层铺装方法。本发明提供抑制反射龟裂、消减噪声、增强道路的耐久性、具备经济性且环保的沥青添加剂及包含该沥青添加剂的沥青混合物以及利用该沥青混合物的薄层铺装方法。本发明还提供对植物性油、环烷类油、矿物性纤维、合成橡胶及有机硫化促进剂进行混合而成的搅拌型沥青添加剂、包含上述沥青添加剂的低噪声沥青混合物以及利用该沥青混合物的抑制反射龟裂型低噪声高耐久性薄层铺装工艺。

摘要： 一种设备，用于在混合动力车辆（12）中减少电磁噪声，该设备包括：-至少一个传感器（44A、44B），用于测量由至少一个噪声源（18、20）产生的传导噪声（B

摘要： 本公开内容涉及耳机的混合主动噪声消除和噪声补偿。音频处理装置包含选择器和噪声补偿单元。选择器能够基于外部噪声和表示待通过耳机再现的声音的内容音频信号的至少之一的至少一个特征来选择多个第一传递函数之一。噪声补偿单元能够对第一音频信号应用所选择的第一传递函数来计算第二音频信号，并且至少基于第二音频信号来得出用于噪声补偿的增益。该至少一个特征能够被用来区分第一传递函数中的至少两个。第一传递函数中的每个第一传递函数能够将第一音频信号转换为第二音频信号，该第二音频信号被假定为表示由第一音频信号表示的声音的到达佩戴耳机的收听者的耳膜的版本。第一音频信号是表示外部噪声的噪声信号和内容音频信号之一。

摘要： 本公开内容涉及耳机的混合主动噪声消除和噪声补偿。音频处理装置包含选择器和噪声补偿单元。选择器能够基于外部噪声和表示待通过耳机再现的声音的内容音频信号的至少之一的至少一个特征来选择多个第一传递函数之一。噪声补偿单元能够对第一音频信号应用所选择的第一传递函数来计算第二音频信号，并且至少基于第二音频信号来得出用于噪声补偿的增益。该至少一个特征能够被用来区分第一传递函数中的至少两个。第一传递函数中的每个第一传递函数能够将第一音频信号转换为第二音频信号，该第二音频信号被假定为表示由第一音频信号表示的声音的到达佩戴耳机的收听者的耳膜的版本。第一音频信号是表示外部噪声的噪声信号和内容音频信号之一。

摘要： 微表处混合料噪声室内测试装置及噪声室内测试方法，涉及一种微表处混合料噪声室内测试装置及测试方法，本发明为解决现有对微表处混合料噪声均为现场噪声测试，测试条件难以控制，在测量过程中受外界噪声影响严重，且测试均以轮胎为研究对象，缺少对路面材料及行车速度进行测试的问题。本发明所述微表处环形测试路段是铺筑不同级配类型的微表处路面；汽车模型采用橡胶轮胎高马力遥控赛车；噪声测量装置用于测量汽车模型行驶时产生噪声；速度测量装置用于实时测量汽车模型速度；连接杆将汽车模型中轴连接在微表处环形测试路段圆心位置；密闭隔音装置使汽车模型在密闭环境中测试；秒表用于记录和控制行驶时间。本发明用于对路面材料进行室内测试。

摘要： 本发明公开了抑制反射龟裂型低噪声高耐久性沥青混合物及利用该混合物的薄层铺装方法。本发明提供抑制反射龟裂、消减噪声、增强道路的耐久性、具备经济性且环保的沥青添加剂及包含该沥青添加剂的沥青混合物以及利用该沥青混合物的薄层铺装方法。本发明还提供对植物性油、环烷类油、矿物性纤维、合成橡胶及有机硫化促进剂进行混合而成的搅拌型沥青添加剂、包含上述沥青添加剂的低噪声沥青混合物以及利用该沥青混合物的抑制反射龟裂型低噪声高耐久性薄层铺装工艺。

摘要： 本发明公开了一种去除高斯噪声和脉冲噪声的混合噪声滤波方法。该方法步骤如下：对于受电弓图像中高斯噪声和脉冲噪声的混合噪声，采用先进边界区分噪声检测算法即ABDND算法对脉冲噪声进行抑制，所述ABDND算法包含噪声像素检测、噪声像素核实、噪声像素滤除；针对对脉冲噪声进行抑制后的图像，采用滑动窗口对像素点进行处理，将窗口内所有点根据灰度值大小进行排序，去除极大值和极小值点，对剩余的像素点进行权值分配并进行加权计算，计算结果作为滤波窗口中心点的输出灰度值，代替该点原有的灰度值；重复上述步骤中两种算法进行递进滤波，最终滤除受电弓图像中的混合噪声。本发明原理简单、滤波效果好，对数字图像处理具有重要意义。

摘要： 基于噪声学习神经网络模型的图像混合噪声消除方法，由构建训练模型数据集、噪声学习神经网络模型构建、噪声学习神经网络模型训练及初始参数的确定、对混合噪声图像进行去噪四部分组成。本发明通过构建训练模型数据集对噪声学习神经网络模型进行训练，通过第一噪声特征抽取单元提取混合噪声的特征，利用中间层的噪声特征强化模块和第一正则化单元增强混合噪声的特征，在第二噪声特征抽取单元产生预测的噪声残差图像；将带有混合噪声的测试图像输入到噪声学习神经网络模型中，输出残差图像，用带有混合噪声的图像减去残差图像可得到清晰的图像。本发明具有自适应能力高，泛化能力强，测试时间短等优点，可用于图像的混合噪声消除。