基于Non-Local means滤波的雾天降质图像恢复算法 被引量：2

1

作者 胡正平 荀娜娜 《四川兵工学报》 CAS 2010年第11期116-120,共5页

针对目前去雾算法易导致边缘晕环效应、边缘轮廓及景物特征比较模糊问题,提出了一种景深等先验信息未知条件下基于Non-Local means滤波的雾天降质图像恢复算法。首先,根据大气散射模型将经典的场景深度估计转化为大气面纱以及天空亮度估... 针对目前去雾算法易导致边缘晕环效应、边缘轮廓及景物特征比较模糊问题,提出了一种景深等先验信息未知条件下基于Non-Local means滤波的雾天降质图像恢复算法。首先,根据大气散射模型将经典的场景深度估计转化为大气面纱以及天空亮度估计,避免难求的场景深度图;然后,对雾天降质图像进行雾气平均化预处理,经过预处理图像平均亮度变小;其次,依据大气面纱的边缘跟雾天图像的低频具有大的相似性,采用Non-Localmeans滤波算法估计大气面纱模型;最后,为了使恢复图像的亮度跟色度都更加接近晴天图像,进行防止对比度放大的平滑与色度调整处理。通过与已有实验结果对比表明,提出的算法可以获得更精确的大气面纱,恢复图像不但边缘轮廓及景物特征都比较清楚,而且可有效抑制边缘晕环效应。 展开更多

关键词 大气散射模型 non-local means 大气面纱 去雾程度 图像恢复

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联合小波阈值和F-NLM去噪的高分辨率SAR舰船检测方法 被引量：2

2

作者 童亮 刘丹 +3 位作者 彭中波 邹涵 王露萌 张春玉 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期275-283,共9页

[目的]针对高分辨率合成孔径雷达(SAR)舰船目标多场景、多尺度、密集排布的显著特征,以及成像过程中相干噪声导致目标边缘细节模糊的问题,提出一种融合小波阈值和快速非局部均值滤波(F-NLM)去噪的高分辨率SAR舰船检测方法。[方法]首先,... [目的]针对高分辨率合成孔径雷达(SAR)舰船目标多场景、多尺度、密集排布的显著特征,以及成像过程中相干噪声导致目标边缘细节模糊的问题,提出一种融合小波阈值和快速非局部均值滤波(F-NLM)去噪的高分辨率SAR舰船检测方法。[方法]首先,利用小波阈值与F-NLM融合去噪模块预处理SAR图像,来降低海杂波噪声及增强检测目标细节特征和边缘信息,使提取的特征更具判别性。然后,选用YOLOv7检测算法结合双向特征金字塔网络来对多尺度特征有效聚合,以进一步提高模型准确率。[结果]实验结果显示,使用去噪数据集D-SSDD得到的检测平均准确度可达98.69%,虚警率降低至2.37%。[结论]研究表明,所提方法不仅能均匀背景杂波以提高图像质量,还能提高多尺度特征信息的交互性,保证目标检测精度和准确度。 展开更多

关键词 雷达目标识别 图像处理 SAR舰船检测 小波变换 小波阈值 快速非局部均值滤波 双向特征金字塔网络(Bi-FPN) YOLOv7

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自适应回波抵消中变步长NLMS算法 被引量：11

3

作者 张琦 王霞 +1 位作者 王磊 薛涛 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第1期64-68,共5页

在对变步长归一化最小均方误差(Variable step size normalized least mean square,VSS-NLMS)的几种算法以及各个算法在远端和双端通话模式下的性能分析比较的基础上,对NEW-NPVSS(NEW non-parametricVSS)算法进行了改进。在双端通话的... 在对变步长归一化最小均方误差(Variable step size normalized least mean square,VSS-NLMS)的几种算法以及各个算法在远端和双端通话模式下的性能分析比较的基础上,对NEW-NPVSS(NEW non-parametricVSS)算法进行了改进。在双端通话的情况下改进算法具有更好的收敛性;然后提出了基于滤波器系数梯度的变步长新算法,当滤波器系数梯度小于门限值时,采用固定步长更新滤波器系数。反之,则停止更新滤波器系数,并且用远端模式下的系数替代当前系数。仿真结果表明所提出的算法在远端通话模式下比其他VSS-NLMS算法具有更好的收敛性,在双端情况下具有比固定步长NLMS(Normalized least mean square)和SVSS(Simple VSS)更好的收敛性。 展开更多

关键词 回波抵消 归一化最小均方误差 变步长 滤波器系数梯度

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两级NLMS自适应滤波的仿真与应用研究 被引量：2

4

作者 康春玉 章新华 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1999-2001,共3页

从含噪信号中恢复信号是信号处理领域的经典问题,根据自适应线谱增强器的原理,提出了基于两级NLMS自适应滤波器的噪声抵消模型和方法。并通过仿真实验和海上实录船舶辐射噪声识别实验对其进行了验证。仿真实验表明,该方法比基本的NLMS... 从含噪信号中恢复信号是信号处理领域的经典问题,根据自适应线谱增强器的原理,提出了基于两级NLMS自适应滤波器的噪声抵消模型和方法。并通过仿真实验和海上实录船舶辐射噪声识别实验对其进行了验证。仿真实验表明,该方法比基本的NLMS方法更能有效地消除信号中的噪声。对船舶辐射噪声的识别实验表明,当识别环境改变时,该方法仍能保证比较好的识别率,而且比基本的NLMS方法对环境改变更具有适应性。 展开更多

关键词 归一化最小均方 两级nlmS自适应滤波器 自适应噪声抵消 目标识别

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基于NLMS的LFM信号自适应校正研究 被引量：2

5

作者 冯成燕 吴援明 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2248-2251,共4页

该文针对雷达对抗中的LFM信号进行了自适应校正的研究,用NLMS算法对LFM信号的校正进行了建模与理论推导,求出了最优步长与最小误差的具体表达式,并进行了计算机仿真验证,表明了该理论分析的指导价值。

关键词 雷达信号处理 通道失衡 LFM信号 自适应校正 nlmS算法

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用于变压器局部放电在线监测的改进NLMS自适应滤波算法 被引量：7

6

作者 雷云飞 杨高才 刘盛祥 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期165-169,共5页

局部放电在线监测对大型电力变压器的安全稳定运行具有重要意义,监测的关键是从强干扰信号中提取微弱的局部放电脉冲信号。最小均方自适应滤波算法具有结构简单、性能稳定等优点,广泛应用于自适应噪声对消中,但其收敛速度与误差存在矛盾... 局部放电在线监测对大型电力变压器的安全稳定运行具有重要意义,监测的关键是从强干扰信号中提取微弱的局部放电脉冲信号。最小均方自适应滤波算法具有结构简单、性能稳定等优点,广泛应用于自适应噪声对消中,但其收敛速度与误差存在矛盾,不能同时得到满足。基于此,提出了改进的归一化最小均方自适应滤波算法,在计算输入信号功率时,引入了遗忘因子,并应用符号函数替代步长校正因子。该算法计算量小,较好地解决了收敛速度与误差的矛盾,在变压器局部放电在线监测中应用效果良好。 展开更多

关键词 变压器局部放电 自适应滤波 遗忘因子 符号函数 归一化最小均方 在线监测

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基于NLMS线性相位FIR滤波器的自适应设计 被引量：9

7

作者 何兵 陈健 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期266-268,共3页

在以往具有线性相位的滤波器自适应方法中，最常用的是最小均方（ＬＭＳ）方法．但用此法设计时必须小心地选择迭代步长，同时还可能遇到梯度噪声放大问题．文中提出了一种用于设计具有线性相位的有限冲击响应（ＦＩＲ）滤波器自适应方... 在以往具有线性相位的滤波器自适应方法中，最常用的是最小均方（ＬＭＳ）方法．但用此法设计时必须小心地选择迭代步长，同时还可能遇到梯度噪声放大问题．文中提出了一种用于设计具有线性相位的有限冲击响应（ＦＩＲ）滤波器自适应方法．它用经过改进的归一化最小均方（ＮＬＭＳ）算法来保证所得结果具有线性相位，且克服了梯度噪声放大问题，同时也不必选择步长．进一步的改进使它的计算更高效。 展开更多

关键词 线性相位 自适应滤波 FIR滤波器 nlmS

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NLMS算法在射电天文中的应用 被引量：1

8

作者 李耀华 程翥 罗鹏飞 《现代电子技术》 2011年第21期34-36,共3页

射电天文被动接收宇宙中极其微弱的射电信号,很容易受到人们有源业务活动的影响。为了抑制和消除射电望远镜观测过程中出现的电视信号干扰,采取了通常用在通信雷达领域的自适应抗干扰措施,利用两个辅助天线,极大地抑制了电视信号干扰,... 射电天文被动接收宇宙中极其微弱的射电信号,很容易受到人们有源业务活动的影响。为了抑制和消除射电望远镜观测过程中出现的电视信号干扰,采取了通常用在通信雷达领域的自适应抗干扰措施,利用两个辅助天线,极大地抑制了电视信号干扰,改善了信噪比,从而能够检测出微弱的射电天文信号。 展开更多

关键词 射电天文 电视信号 自适应滤波 归一化最小均方算法

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自适应IQA阈值序列图像NLM超分辨重建方法

9

作者 韦子先 熊正强 +1 位作者 毛昱童 孙涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第13期249-256,共8页

序列图像超分辨率(super resolution,SR)算法可以利用多帧低分辨率图像之间的互补信息重建出一张高分辨率结果。传统非局部均值(non-local means,NLM)超分辨率重建方法的迭代次数选取和最佳SR重建结果筛选过程高度依赖使用者经验值和主... 序列图像超分辨率(super resolution,SR)算法可以利用多帧低分辨率图像之间的互补信息重建出一张高分辨率结果。传统非局部均值(non-local means,NLM)超分辨率重建方法的迭代次数选取和最佳SR重建结果筛选过程高度依赖使用者经验值和主观评价,这极大地增加了算法复杂度,降低了算法的鲁棒性。为了解决这两个问题,提出一种基于图像质量评价(image quality assessment,IQA)自适应阈值的NLM超分辨重建算法。通过设计一种SR重建结果质量评价指标,将该指标引入到NLM重建算法中:一方面作为阈值,用以确定算法迭代收敛条件;另一方面作为评价标准,用以筛选多个输出结果中重建效果最佳的高分辨率图像。实验结果表明,提出的算法能在有效保证鲁棒性的同时,极大地提升NLM超分辨率重建算法的运算效率。 展开更多

关键词 超分辨率 非局部均值 图像质量评价 自适应阈值

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基于融合距离的极化SAR图像非局部均值滤波 被引量：1

10

作者 曾顶 殷君君 杨健 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1493-1502,共10页

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种... 在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种利用融合距离来计算相邻窗口权重的方法——基于融合距离的非局部均值滤波器。融合距离的引入使得滤波器能够更全面的评估像素间的相似性,从而得到更合适的像素权重。此外,本方法还引进变异系数对邻域窗口的权重进行评估,通过该参数可以控制滤波的程度。在多幅极化SAR图像上的实验结果表明,所提出的滤波器能够在有效抑制斑点噪声的同时保留较为完整的图像边缘信息和极化散射特性。 展开更多

关键词 极化合成孔径雷达 非局部均值滤波 相似性度量 变异系数

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基于局部均值分解和归一化最小均方的宽频振荡检测方法 被引量：1

11

作者 吴为 曾德辉 +2 位作者 聂欣昊 卢家俊 李超杰 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期48-58,共11页

为精确采集和分析电力系统宽频振荡信号,提出基于改进局部均值分解与归一化最小均方算法相结合的宽频振荡检测新方法。首先利用归一化最小均方算法对宽频振荡信号进行降噪处理,进而采用改进局部均值分解算法提取该降噪信号的乘积函数;... 为精确采集和分析电力系统宽频振荡信号,提出基于改进局部均值分解与归一化最小均方算法相结合的宽频振荡检测新方法。首先利用归一化最小均方算法对宽频振荡信号进行降噪处理,进而采用改进局部均值分解算法提取该降噪信号的乘积函数;然后对上述乘积函数分量进行希尔伯特变换,求解信号瞬时频率的高频突变点,实现对振荡起止时刻的准确定位。仿真实验表明,本文所提方法能准确求解宽频振荡信号,且在强噪声下仍具有很高的精度。 展开更多

关键词 强噪声干扰 归一化最小均方 局部均值分解 宽频振荡 希尔伯特变换

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医学图像的自适应非局部均值去噪算法 被引量：12

12

作者 张权 桂志国 +1 位作者 刘祎 马杰 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第7期182-184,187,共4页

为改善医学图像的质量以利于临床诊断,提出一种基于梯度信息的自适应非局部均值去噪算法。利用梯度方向信息实现对局部相似窗的自适应旋转,从而搜寻到更多的匹配像素点。基于最小二乘思想建立最佳阈值与噪声标准差的关系模型,实现滤波... 为改善医学图像的质量以利于临床诊断,提出一种基于梯度信息的自适应非局部均值去噪算法。利用梯度方向信息实现对局部相似窗的自适应旋转,从而搜寻到更多的匹配像素点。基于最小二乘思想建立最佳阈值与噪声标准差的关系模型,实现滤波参数的自适应选择。实验结果表明,该算法的去噪效果较好,可用于医学图像的后处理阶段。 展开更多

关键词 梯度 非局部均值滤波 医学图像 自适应滤波

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基于声学特性的鸡蛋蛋壳裂纹检测 被引量：11

13

作者 林颢 赵杰文 +2 位作者 陈全胜 蔡健荣 周平 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期199-202,共4页

通过自行研制的一套禽蛋裂纹检测装置,采集并分析敲击鸡蛋产生的响应信号,检测裂纹鸡蛋。采用基于归一化最小均方算法的自适应滤波器对信号进行去噪处理。结果表明:经自适应滤波后,敲击响应信号的分辨率和灵敏度均有显著提高。提取经滤... 通过自行研制的一套禽蛋裂纹检测装置,采集并分析敲击鸡蛋产生的响应信号,检测裂纹鸡蛋。采用基于归一化最小均方算法的自适应滤波器对信号进行去噪处理。结果表明:经自适应滤波后,敲击响应信号的分辨率和灵敏度均有显著提高。提取经滤波去噪后的鸡蛋敲击响应信号功率谱的5个特征参数,作为误差反传人工神经网络模型的输入向量进行判别。判别模型对实验鸡蛋的交互验证训练集和独立样本预测集的判别率均为97%。 展开更多

关键词 鸡蛋 裂纹 声音响应信号 归-化最小均方算法 误差反传人工神经网络

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双边非局部均值滤波图像去噪算法 被引量：18

14

作者 韩震 王红斌 +1 位作者 余正涛 朱映柔 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第6期124-127,131,共5页

为提高图像去噪的视觉效果,本文根据自然图像通常包含较多的重复性结构这一现象,以及双边滤波器的在图像去噪中所具有的优点,提出了一种新的基于双边滤波与非局部均值(NLM)的图像去噪算法。利用NLM思想对当前的像素灰度值进行估计。过程... 为提高图像去噪的视觉效果,本文根据自然图像通常包含较多的重复性结构这一现象,以及双边滤波器的在图像去噪中所具有的优点,提出了一种新的基于双边滤波与非局部均值(NLM)的图像去噪算法。利用NLM思想对当前的像素灰度值进行估计。过程中,不仅考虑到了当前像素的灰度值对预测结果的影响,而且考虑到了当前像素的位置与周围像素位置之间的关系,构建了非局部邻域内的位置系数来对预测结果进行约束,最后考虑到非局部邻域内同质像素的相似性,设计了双边NLM滤波器。实验结果表明:本文算法比双边滤波算法运行时间快了0.114 s、峰值信噪比(PSNR)提高了0.9、图像相似度(MSSIM)提高了0.181,图像保真度(VIF)提高了0.214 7。本文提出的方法能够更好地保留图片信息的完整性,提高了图像的亮度和图像纹理的清晰度。 展开更多

关键词 图像去噪 双边滤波 非局部均值 距离加权

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基于同质像素预选择的极化SAR图像非局部均值滤波 被引量：10

15

作者 杨学志 陈靖 +3 位作者 周芳 郎文辉 郑鑫 李国强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2991-2999,共9页

该文针对在极化合成孔径雷达(Pol SAR)图像相干斑抑制过程中结构特征和极化散射特性保持的难题,提出一种基于同质像素预选择的非局部均值滤波算法(NLM-HPP)。该算法结合像素统计特性和极化散射机制选择滤波同质像素,并引入结构损失函数... 该文针对在极化合成孔径雷达(Pol SAR)图像相干斑抑制过程中结构特征和极化散射特性保持的难题,提出一种基于同质像素预选择的非局部均值滤波算法(NLM-HPP)。该算法结合像素统计特性和极化散射机制选择滤波同质像素,并引入结构损失函数提高非局部均值(NLM)算法中像素间相似性度量的准确性,最后用改进的相似性度量对同质像素的协方差矩阵进行加权平均,实现对Pol SAR图像的相干斑抑制。对真实Pol SAR数据进行的实验结果表明,与现有的Refined Lee滤波、基于散射模型的滤波方法和两种非局部均值滤波相比,此方法在有效滤除相干斑点的同时能更好地保持Pol SAR图像的结构信息和极化信息。 展开更多

关键词 极化合成孔径雷达 非局部均值 结构保持 极化信息 同质像素预选择

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基于方向增强邻域窗和非下采样Shearlet描述子的非局部均值图像去噪 被引量：9

16

作者 张小华 陈佳伟 +2 位作者 孟红云 焦李成 孙翔 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2634-2639,共6页

非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法。然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差。针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet的描述子(NSSD),它能更好... 非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法。然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差。针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet的描述子(NSSD),它能更好地描述图像块的特征,基于此构造的相似性度量具有较强的鲁棒性。本文基于此描述子与非局部计算模型提出了一种更加有效的非局部均值去噪算法(SNLM)。其次,针对明显包含纹理和方向的图像块,提出了一种方向增强邻域窗,使得邻域窗内主导方向像素点在相似度计算中权重增加。实验结果证明,新方法在自然图像去噪中优于传统的NLM算法。特别地,对于纹理图像去噪,基于方向增强邻域窗的算法,能够在去除噪声的同时很好地保留纹理边缘等细节信息。 展开更多

关键词 图像处理 非局部均值 非下采样Shearlet描述子 方向增强邻域窗

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基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法 被引量：11

17

作者 张瑞 冯象初 +1 位作者 王斯琪 常莉红 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期1542-1552,共11页

非局部平均(Non-local means,NLM)算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性,取得了很好的去噪效果.然而,在强噪声的干扰下,NLM算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性.因此,很多文献利用图像的梯度信息对权函数做了改进.但... 非局部平均(Non-local means,NLM)算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性,取得了很好的去噪效果.然而,在强噪声的干扰下,NLM算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性.因此,很多文献利用图像的梯度信息对权函数做了改进.但是,传统的梯度算子对噪声十分敏感,不能有效地提高相似性度量的准确性.本文将图像的稀疏梯度场(Sparse gradients field,SGF)引入权函数的定义中,提出一种基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法.首先,区别于传统基于局部的梯度算子,提出了基于全局的稀疏梯度场模型,进一步给出一个自适应的稀疏梯度场模型(Adaptive sparse gradients field,ASGF),并利用向前–向后分裂算法求解.然后,利用图像的稀疏梯度场对NLM算法的权函数进行改进,得到本文提出的算法.实验结果表明,无论是客观评价还是视觉效果,本文所提算法的性能优于NLM算法和其他利用梯度信息改进的NLM算法. 展开更多

关键词 图像去噪 非局部平均 稀疏梯度场 向前–向后分裂算法

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基于小波和自适应滤波的ECG基线漂移校正 被引量：7

18

作者 史健婷 黄剑华 +1 位作者 张英涛 唐降龙 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第11期226-229,244,共5页

为校正ECG信号的基线漂移,提出小波变换和自适应滤波相结合的方法。利用小波变换对原始ECG信号进行分解,将得到的高频分量作为参考信号输入,采用基于幂函数的最小均方算法(P-LMS)进行自适应滤噪处理。通过与传统的归一化最小均方算法(NL... 为校正ECG信号的基线漂移,提出小波变换和自适应滤波相结合的方法。利用小波变换对原始ECG信号进行分解,将得到的高频分量作为参考信号输入,采用基于幂函数的最小均方算法(P-LMS)进行自适应滤噪处理。通过与传统的归一化最小均方算法(NLMS)进行对比,验证该算法的准确性。仿真实验和MIT-BIH数据库中的实际数据检验结果表明,基于幂函数的最小均方算法和小波变换相结合的方法能够有效校正基线漂移,并较好地保持心电信号的几何特征。 展开更多

关键词 基线漂移 自适应滤波 小波变换 基于幂函数的最小均方算法 归一化最小均方算法

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保持纹理细节的自适应非局部均值图像降噪 被引量：2

19

作者 陈刚 钱振兴 王朔中 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期99-106,共8页

主邻域字典(principal neighborhood dictionaries,PND)非局部均值(nonlocal means,NLM)是一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的有效图像降噪方法,但因其未能充分利用图像的内容结构信息,对纹理细节较多区域的降噪... 主邻域字典(principal neighborhood dictionaries,PND)非局部均值(nonlocal means,NLM)是一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的有效图像降噪方法,但因其未能充分利用图像的内容结构信息,对纹理细节较多区域的降噪效果较差.改进PND方法,实现基于PCA的自适应非局部均值降噪.根据图像局部内容调整滤波参数h,得到动态变化的像素间相似权值.实验结果表明,该方法能更好地保留图像纹理和边缘信息,降噪效果优于非自适应的PND方法. 展开更多

关键词 主邻域字典 主成分分析 非局部均值降噪 滤波参数 principal NEIGHBORHOOD dictionaries (PND) principal COMPONENT analysis (PCA)

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基于凸组合的同步长最大均方权值偏差自适应滤波算法 被引量：3

20

作者 芮国胜 苗俊 +1 位作者 张洋 王林 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期28-34,共7页

针对NLMS和PNLMS滤波器对时变信道跟踪能力差的缺点,提出了一种同步长凸组合最大均方权值偏差(MSD,mean square deviation)算法。该算法将同步长的NLMS和PNLMS 2种不同类型的自适应滤波器进行凸组合,以最大均方权值偏差为准则,使新的滤... 针对NLMS和PNLMS滤波器对时变信道跟踪能力差的缺点,提出了一种同步长凸组合最大均方权值偏差(MSD,mean square deviation)算法。该算法将同步长的NLMS和PNLMS 2种不同类型的自适应滤波器进行凸组合,以最大均方权值偏差为准则,使新的滤波器能够在外界信道特性(稀疏、非稀疏和模糊态)时变的情况下,保持良好的随动性能,并在收敛的各个阶段均保持快速且稳定的均方特性。理论推导和仿真实验表明:该算法与NLMS、PNLMS和IPNLMS算法相比,在稀疏和非稀疏状态时能够保持四者中最快的收敛速度,并且在模糊状态时算法性能优于其余三者。另外,该算法仍保持较好的稳态均方性能。 展开更多

关键词 自适应滤波器 凸组合 系数比例自适应算法 最大均方权值偏差

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