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(dǎo)致其坍塌甚至死亡。而早期缺陷往往發(fā)生在樹木內(nèi)部,因此需要一種有效的無損檢測技術(shù)對其進(jìn)行檢測,防止腐朽的進(jìn)一步發(fā)展。雷達(dá)波作為一種有效的無損檢測技術(shù),以其真實(shí)無損、檢測精度高、攜帶方便、操作簡單等優(yōu)點(diǎn)被逐漸應(yīng)用于樹木的無損檢測領(lǐng)域。然而由于外界干擾以及樹木本身結(jié)構(gòu)復(fù)雜且腐朽、空洞等缺陷的形狀、位置各異,導(dǎo)致樹木雷達(dá)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(dá)波圖像進(jìn)行去除噪聲和缺陷邊緣特征提取處理,提高樹木雷達(dá)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(biāo)準(zhǔn)試件、實(shí)際樹木試件以及活立木雷達(dá)波圖像上的去除噪聲實(shí)驗(yàn)結(jié)果,對上述多尺度分析算法在樹木雷達(dá)波圖像去除噪聲效果以及邊緣特征提取能力進(jìn)行比較,以選擇更適用于樹木雷達(dá)波圖像的去除噪聲算法。結(jié)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(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

一IGPrM田口D命令界面

樹木雷達(dá)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(diǎn)，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(diǎn)己經(jīng)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(jìn)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(xì)節(jié)值。小波的多分辨分析對低頻分量進(jìn)行下一尺度的分解，將高頻??部分進(jìn)行保留。重復(fù)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(gòu)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(shí)現(xiàn)了信號的小波變換重構(gòu)（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(nèi)積形式來實(shí)現(xiàn)信號的稀疏表示，其內(nèi)積??形式為：心，／，々）：�。蓿�，％＂」，其中爐表示Ｃｕｒｖｅｌｅｔ函數(shù)。Ｃｕｒｖｅｌｅｔ變換在頻域內(nèi)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(shí)現(xiàn)的（Ｘｉａｏ?ＺＬ，??２０１６）。??其中Ｗ?６＾和Ｋ?分別滿足：??１４??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于Contourlet變換的圖像重建和圖像壓縮算法研究[D]. 向靜波.中國科學(xué)院研究生院（西安光學(xué)精密機(jī)械研究所） 2007

碩士論文
[1]樹木雷達(dá)在頤和園古樹內(nèi)部缺陷檢測中的應(yīng)用[D]. 李燦.北京林業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于雷達(dá)波的樹木軀干內(nèi)部缺陷探測識別[D]. 肖夏陽.北京林業(yè)大學(xué) 2017
[3]樹木雷達(dá)（TRU）在黃帝陵古側(cè)柏樹干空腐和粗根分布檢測中的應(yīng)用[D]. 甘明旭.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2016
[4]基于GprMax的道路空洞探地雷達(dá)圖像正演模擬[D]. 尹光輝.長安大學(xué) 2015
[5]基于雷達(dá)波的木材內(nèi)部缺陷檢測方法研究[D]. 呂靜霞.北京林業(yè)大學(xué) 2015
[6]Contourlet變換在隧道實(shí)測探地雷達(dá)圖像處理中的應(yīng)用研究[D]. 李佳寧.長安大學(xué) 2014
[7]基于Contourlet變換的圖像去噪算法研究[D]. 何雅麗.湘潭大學(xué) 2013
[8]面向FDTD方法的空間網(wǎng)絡(luò)生成技術(shù)研究[D]. 代斐斐.西安電子科技大學(xué) 2013
[9]基于小波變換的雷達(dá)圖像處理[D]. 楊娜.大連海事大學(xué) 2009



本文編號：3568722