本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)雙樹復(fù)小波的光譜去噪算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了消除可見光近紅外光譜噪聲,提高利用光譜曲線進(jìn)行信息提取的精度,提出一種改進(jìn)雙樹復(fù)小波變換(DTCWT)的后驗估計及廣義形態(tài)濾波的光譜去噪方法。首先對帶噪信號進(jìn)行雙樹復(fù)小波分解,將信號的高頻部分和低頻部分進(jìn)行分離。然后分別采用最大后驗(MAP)估計算法和廣義形態(tài)學(xué)濾波(GMF)對高頻系數(shù)和低頻系數(shù)進(jìn)行去噪處理。最后對去噪后的高頻系數(shù)和低頻系數(shù)進(jìn)行DTCWT反變換,得到去噪光譜。對USGS光譜庫中的植被光譜以及鐵鋁榴石光譜進(jìn)行實驗,結(jié)果表明該方法易于實現(xiàn),去噪效果理想,是一種很好的可見光近紅外光譜去噪方法。
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 可見光近紅外光譜 雙樹復(fù)小波 最大后驗估計 廣義形態(tài)濾波 去噪
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51475405,61077071) 河北省自然科學(xué)基金(F2015203413,F2015203392)項目資助
【分類號】：TN911.4
【正文快照】： 1引言受大氣、光照、溫度、濕度等環(huán)境因素以及傳感器的影響,可見光近紅外光譜含有大量隨機(jī)白噪聲。通常認(rèn)為噪聲分布在高頻部分,小波閾值去噪廣泛應(yīng)用于在光譜去噪中[1-3],對光譜信號進(jìn)行小波分解,然后對高頻系數(shù)進(jìn)行閥值處理從而達(dá)到去噪的目的。由于雙樹復(fù)小波變換(dual-tr

【相似文獻(xiàn)】

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1 白衡;王世杰;羅立民;張宗軍;;基于雙樹復(fù)數(shù)小波降噪的擴(kuò)散張量估計[J];信號處理;2007年03期

2 陳明舉;楊平先;;基于拉普拉斯模型的雙樹復(fù)小波域圖像降噪[J];四川理工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年03期

3 吳宇寧;王美清;;基于二元廣義正態(tài)分布模型的雙樹復(fù)數(shù)小波圖像去噪[J];福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2007年06期

4 董利達(dá);黃聰;管林波;;基于雙樹結(jié)構(gòu)的無線HART調(diào)度策略[J];浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2014年03期

5 胥永剛;孟志鵬;陸明;;基于雙樹復(fù)小波包變換的滾動軸承故障診斷[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2013年10期

6 吳石虎;余旭初;許敏;;基于雙樹復(fù)數(shù)小波的SAR圖像去噪算法[J];測繪科學(xué);2010年05期

7 李江濤;倪國強(qiáng);王強(qiáng);;基于雙樹復(fù)數(shù)小波變換和雙變量萎縮閾值圖像降噪[J];光學(xué)技術(shù);2007年05期

8 張春梅;張?zhí)?陸從德;;一種能保留圖像邊緣信息的去噪新方法[J];中國圖象圖形學(xué)報;2006年10期

9 楊將林;張艷寧;孫莉;李映;;基于雙樹復(fù)數(shù)小波變換的SAR圖像噪聲抑制方法[J];微電子學(xué)與計算機(jī);2007年08期

10 李鵬;喻罡;冀曉燕;卞正中;;基于雙密度雙樹小波變換的超聲圖像降噪[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2007年24期

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1 王亞君;劉曉冬;戴瓊海;李俊;;一種基于雙樹小波的去棋盤效應(yīng)的方法[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議（HHME2005）論文集[C];2005年

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本文編號：446362