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基于二维变分模态分解的GPR噪声自动抑制方法 被引量：1
1
作者 杨小鹏 曹彦杰 +4 位作者 梁舒博 闫伟浩 王琪 吴美武 兰天 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2023年第12期1-6,共6页
探地雷达(GPR)回波信号经常被各种随机噪声所干扰,引起后续目标解译的困难。近年来,模态分解方法被广泛地应用于GPR数据噪声压制,然而,现有应用基于一维信号的模态分解需要对B-scan的每一道分别进行处理,忽略了道之间的相关性。除此之外... 探地雷达(GPR)回波信号经常被各种随机噪声所干扰,引起后续目标解译的困难。近年来,模态分解方法被广泛地应用于GPR数据噪声压制,然而,现有应用基于一维信号的模态分解需要对B-scan的每一道分别进行处理,忽略了道之间的相关性。除此之外,在复杂场景下的去噪效果也有待提升。为此,文中提出了一种基于二维变分模态分解的GPR噪声自动抑制方法,可以有效识别多个二维模态及其对应的中心频率。通过应用这种自适应方法,将图像分解为不同的信号模态和噪声模态,最终以带限方式准确再现输入的B扫描图像。此外,为了进一步完善信号提取过程,采用频谱分析技术自动选择最相关的信号模态。仿真和实测数据验证表明,所提方法可以较好地实现对低信噪比GPR数据的噪声去除,提高后续目标检测与识别等解译工作的精度。 展开更多
关键词 探地雷达 噪声抑制 二维变分模态分解 频谱分析
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复杂背景下航拍图像的电力线自动提取算法 被引量：2
2
作者 陈竹安 邹梓龙 +3 位作者 徐志芳 彭嘉琪 施陈敬 洪志强 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第4期37-43,共7页
无人机对电力线巡检的关键问题是如何从复杂背景的航拍图像中准确地提取电力线。本文提出了一种基于二维变分模态分解(2D-VMD)提取电力线的新算法。首先对原始航拍图像进行预处理,加快数据处理速度;然后采用2D-VMD算法对预处理后的图像... 无人机对电力线巡检的关键问题是如何从复杂背景的航拍图像中准确地提取电力线。本文提出了一种基于二维变分模态分解(2D-VMD)提取电力线的新算法。首先对原始航拍图像进行预处理,加快数据处理速度;然后采用2D-VMD算法对预处理后的图像进行分解,通过改进后的点锐度算法,选取带有电力线特征的IMF分量图,并利用Roberts算子进行边缘检测;最后利用形态学改进的Hough变换,完成对电力线的提取。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子结合Hough变换方法、LSD方法、Roberts算法结合形态学改进的Hough变换方法更具精确性、抗噪性、自动化。 展开更多
关键词 复杂背景 二维变分模态分解 Roberts算法 形态学 HOUGH变换
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基于自适应维纳滤波和2D-VMD的声呐图像去噪算法
3
作者 冯伟 刘光宇 +2 位作者 刘彪 周豹 赵恩铭 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期97-105,共9页
声呐图像易产生对比度低、分辨率低、边缘失真等问题,所以在去除声呐图像噪声时难以将有效信号与噪声准确分离,从而导致去噪后图像对比度降低、边缘轮廓不清晰、细节丢失严重等问题.本文提出一种基于自适应维纳滤波和2D-VMD(二维变分模... 声呐图像易产生对比度低、分辨率低、边缘失真等问题,所以在去除声呐图像噪声时难以将有效信号与噪声准确分离,从而导致去噪后图像对比度降低、边缘轮廓不清晰、细节丢失严重等问题.本文提出一种基于自适应维纳滤波和2D-VMD(二维变分模态分解)的声呐图像去噪算法.首先通过二维变分模态分解对含噪图像进行分解,得到一系列不同中心频率的模态分量,利用相关系数和结构相似度筛选出有效的模态分量,并使用自适应维纳滤波处理有效的模态分量,最后将滤波后的模态分量进行重构,从而去除图像中的噪声.实验结果表明:所提图像去噪算法在相关系数(CC)、结构相似度(SSIM)这两项客观数据上表现最优,峰值信噪比(PSNR)略低于NSST域去噪,综合客观数据与视觉效果,本文所提算法去除噪声后的图像细节和边缘保持能力效果最佳. 展开更多
关键词 图像去噪 二维变分模态分解 自适应维纳滤波 模态分量 声呐图像
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基于2D-VMD和BD结合的医学图像去噪算法
4
作者 马元元 崔长彩 +1 位作者 马立园 东辉 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第1期186-192,共7页
为提高去噪图像质量,提出了一种基于二维变分模态分解算法(2D-VMD:Two Dimensional Variational Mode Decomposition)和巴氏距离(BD:Bhattacharyya Distance)的结合算法用于图像去噪。该算法首先使用2D-VMD算法将图像分解为若干个固有... 为提高去噪图像质量,提出了一种基于二维变分模态分解算法(2D-VMD:Two Dimensional Variational Mode Decomposition)和巴氏距离(BD:Bhattacharyya Distance)的结合算法用于图像去噪。该算法首先使用2D-VMD算法将图像分解为若干个固有模态函数(IMFs:Intrinsic Mode Functions);然后使用BD测量每个IMF的概率密度函数(PDF:Probability Density Function)与原图像PDF间的几何距离,区分出信号主导IMF和噪声主导IMF;最后将噪声主导IMF经小波阈值去噪后与信号主导IMF重构,得到去噪图像。将算法应用于医学图像去噪,理论分析和仿真结果表明,2D-VMD和BD结合算法与全变分模型(ROF:Rudin Osher Fatemi)算法、中值滤波和小波阈值滤波相比,其在主观和客观评价方面都具有较好的去噪效果,有效地提高了去噪图像质量。 展开更多
关键词 二维变分模态分解 巴氏距离 概率密度函数 医学图像去噪
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