名木古樹常年受外界因素干擾易發(fā)生腐朽、空洞等缺陷,這些缺陷會導致其坍塌甚至死亡。而早期缺陷往往發(fā)生在樹木內部,因此需要一種有效的無損檢測技術對其進行檢測,防止腐朽的進一步發(fā)展。雷達波作為一種有效的無損檢測技術,以其真實無損、檢測精度高、攜帶方便、操作簡單等優(yōu)點被逐漸應用于樹木的無損檢測領域。然而由于外界干擾以及樹木本身結構復雜且腐朽、空洞等缺陷的形狀、位置各異,導致樹木雷達波圖像存在信噪比不高、缺陷特征不明顯和可視化程度低等問題。本文研究小波、Curvelet、Contourlet以及Shearlet變換等多尺度分析算法,并將上述算法對樹木雷達波圖像進行去除噪聲和缺陷邊緣特征提取處理,提高樹木雷達波圖像的信噪比和可視化程度。通過小波、Curvelet、Contourlet以及Shearlet變換在正演數(shù)據(jù)、標準試件、實際樹木試件以及活立木雷達波圖像上的去除噪聲實驗結果,對上述多尺度分析算法在樹木雷達波圖像去除噪聲效果以及邊緣特征提取能力進行比較,以選擇更適用于樹木雷達波圖像的去除噪聲算法。結果表明:Shearlet變換相比較小波、Curvelet以及Contourlet變換,是一種更為... 

【文章來源】：北京林業(yè)大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

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樹木雷達及其信號處理方法原理號ｆ?（ｔ）的離散小波變換為??ＷｆＵ，ｋ）?＝?ａＱＪ＇２?￡?－?ｋ）ｄ，小波變換將時間域的函數(shù)／?（ｔ）變換到位移－尺度域的離散點，相對于連續(xù)小波變換，這些按照一定規(guī)律排列的離散點己經減少了９）。這大大解決了連續(xù)小波變換系數(shù)冗余的問題。??變換多分辨分析是Ｍａｌｌａｔ和Ｍｅｙｅｒ提出的一種思想。它主要是按尺度將Ｌ２?（Ｒ）分解為一系列的嵌套空間子序列｛Ｖｊ｝，再通過塔式分解為一系列正交的小波空間子序列｛Ｗｊ｝。然后將信號／⑴在不進行投影得到一系列／（ｔ）的近似的逼近。通過這種方法來分析和研多分辨分析。小波分多分辨分析過程如下圖所示：???Ｓ????

Ａ３?Ｄ３??圖２－３小波變換的多分辨率分解??Ｆｉｇ．２－?３Ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ?ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ?ｏｆ?ｗａｖｅｌｅｔ?ｔｒａｎｓｆｏｒｍ??圖２－３中，Ｓ表示原始信號，Ａ表示信號的低頻分量，即近似值，Ｄ表示分解后??的高頻分量，即細節(jié)值。小波的多分辨分析對低頻分量進行下一尺度的分解，將高頻??部分進行保留。重復此分解過程直到指定的分解尺度。則信號被分解為最低尺度下的??一個低頻分量以及各尺度下的高頻分量。而小波變換的重構過程為??Ｓ＝（（Ａ３＋Ｄ３）＋Ｄ２）＋Ｄ１。即使用低頻分量與同尺度下的高頻分量合成上一尺度的低頻分??量，再與上一尺度的高頻分量合成，最終實現(xiàn)了信號的小波變換重構（Ｒａｍｉ，?２０１１）。??２．３．２?Ｃｕｒｖｅｌｅｔ?變換原理??２．３．２．１?連續(xù)?Ｃｕｒｖｅｌｅｔ?變換??Ｃｕｒｖｅｌｅｔ變換是利用基函數(shù)與信號的內積形式來實現(xiàn)信號的稀疏表示，其內積??形式為：心，／，々）：�。蓿ィⅰ�，其中爐表示Ｃｕｒｖｅｌｅｔ函數(shù)。Ｃｕｒｖｅｌｅｔ變換在頻域內是由??徑向窗函數(shù)Ｗ分）和角度窗函數(shù)Ｋ?共同支撐的窗函數(shù)Ｍ來實現(xiàn)的（Ｘｉａｏ?ＺＬ，??２０１６）。??其中Ｗ?６＾和Ｋ?分別滿足：??１４??

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]樹木雷達在頤和園古樹內部缺陷檢測中的應用[D]. 李燦.北京林業(yè)大學 2017
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[3]樹木雷達（TRU）在黃帝陵古側柏樹干空腐和粗根分布檢測中的應用[D]. 甘明旭.西北農林科技大學 2016
[4]基于GprMax的道路空洞探地雷達圖像正演模擬[D]. 尹光輝.長安大學 2015
[5]基于雷達波的木材內部缺陷檢測方法研究[D]. 呂靜霞.北京林業(yè)大學 2015
[6]Contourlet變換在隧道實測探地雷達圖像處理中的應用研究[D]. 李佳寧.長安大學 2014
[7]基于Contourlet變換的圖像去噪算法研究[D]. 何雅麗.湘潭大學 2013
[8]面向FDTD方法的空間網絡生成技術研究[D]. 代斐斐.西安電子科技大學 2013
[9]基于小波變換的雷達圖像處理[D]. 楊娜.大連海事大學 2009



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