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针对测深数据在环境噪声处理中存在的问题,基于离散快速小波变换技术,根据信号检测中的Neyman-Pearson准则,本文提出了从环境噪声污染的测深信号中重构海底地形信号的最佳小波门限滤波法,从而达到降低环境噪声对测深信息的影响。通过实验表明该方法能够较好地克服传统滤波方法中的经验性误差,减小人工干预的工作强度,同时提高了对测深信息的利用率。 相似文献
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针对多波束单ping水深数据多呈现较为复杂的曲线形式的现象，提出了基于逆传播（back propagation，BP）神经网络的多波束测深数据粗差剔除方法，即依据BP神经网络具有从输入到输出的映射功能，构建适应多波束单ping水深数据复杂曲线的训练学习算法进行曲线拟合。考虑地形之间的延续性进行相邻ping水深数据间的相关性分析，纵向检查定位并剔除粗差。通过实测多波束测深数据验证该方法的有效性，并与不确定性与测深学联合估值滤波以及交互式滤波方法进行比对分析，结果表明该方法可以有效剔除多波束测深数据中的粗差。 相似文献
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为了探究中值滤波与加权滤波方法对测深数据粗差的处理效果,该文以单波束测深数据为例,对中值滤波和加权滤波在不同大小滤波窗口的测深数据处理效果进行对比分析.实验结果表明,中值滤波不论在地形起伏变化较快的区域,还是在少量、断点不连续的区域以及大量、断点连续的区域,均具有较好的滤波效果,且在5窗口时效果最佳;而加权滤波在地形起伏变化较快的区域以及少量、断点不连续的区域处理效果明显,且在3窗口时效果最佳,但中值滤波效果更优,而在大量、断点连续的区域加权滤波效果明显较差,建议优先考虑中值滤波方法. 相似文献
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利用滚动圆变换的多波束测深数据滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(1)
针对现有多波束测深数据自动滤波算法通常存在因过分追求人工滤波平滑效果,而有可能造成海底微地貌或小型障碍物被不合理删除的问题,以Ping为多波束测深数据处理单元,利用滚动圆变换具有在给定精度条件下可对线要素一定尺度的凹(凸)部进行定量识别和分析的特性,提出了基于滚动圆变换的多波束测深数据滤波算法。在VC++环境下对此算法的正确性和有效性进行了实验验证,结果表明,该算法能在保持海底地形完整性的基础上较好地滤除多波束测深数据中的粗差数据,有利于提高粗差检测的效率。 相似文献
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机载LiDAR测深(airborne LiDAR bathymetry, ALB)数据质量受海面破碎波浪、水体浮藻、鱼群及海底二次回波等多种因素影响。为剔除这些干扰产生的噪点,本文提出一种顾及水面、水体和水底(surface, volume, bottom, SVB)的联合滤波算法。针对水面噪点,通过构建双层布料模拟滤波模型分离水面点云;针对水体噪点,采用SOR(statistical outlier removal)滤波器剔除水体离群点;针对靠近地形主体的小尺度水底噪点,通过构建移动趋势面模型进行去噪平滑。为验证本文所提ALB滤波算法的性能,采用青岛胶州湾海域RIEGL VQ-840-G无人机载LiDAR测深数据进行验证,试验结果表明：SVB联合滤波算法对水面、水体、水底噪点一体化处理总体滤波精度和Kappa系数分别能够达到97.45%和0.947,在保证准确率的同时具有较高的效率。本文所提滤波算法可以较好地解决ALB点云滤波问题,能够为ALB测深数据点云滤波提供有效的解决方案。 相似文献
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SAR干涉图作为相位信息的载体,其质量直接影响对研究区域形变状况的进一步分析,采取有效的滤波算法能抑制干涉图相位噪声,提高干涉测量精度。在获得的干涉相位图中,由于矿区开采而造成的地表沉降会体现出近环状相位条纹的特征。针对这一特点,对传统的基于梯度的滤波算法做出了改进,并结合Goldstein频域滤波和改进的梯度自适应滤波,提出了一种适用于矿区沉降形成的SAR干涉相位模式滤波方法。选取河北峰峰煤矿的PALSAR干涉相位图作为实验数据,对该滤波方法做出了详细的性能评价和对比。结果表明,采用本文提出的综合滤波方法在显著降低实验区SAR干涉图相位噪声的同时,也很好地保持了相位分辨率,使由于矿区沉降而造成的形变相位环的边缘形态更加清晰。 相似文献
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针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性. 相似文献
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根据干涉图信号和噪声时频分布差异的特点,提出一种改进的基于经验模态分解EEMD的InSAR干涉相位滤波方法。该方法首先利用可有效降低模态混叠的EEMD算法,对干涉图的实部及虚部分别进行2维经验模态分解,获得具有不同时间尺度的模态分量;然后根据信号和噪声分量的时间尺度分布特性的差异,采用适用于非线性信号分析的KECA算法对噪声识别、分离;最后利用去除噪声后的模态分量重构干涉图。为了证明本文方法的有效性,分别利用模拟数据及真实InSAR差分干涉相位进行滤波试验。对比本文EEMD-KECA滤波方法、Goldstein滤波、圆周期—中值滤波、EMD分解、EMD-PCA方法的滤波效果,采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持指数进行定量评价。结果表明,与经典InSAR干涉图滤波方法相比,本文联合EEMD-KECA算法的滤波方法能有效滤除干涉图噪声,且在条纹边缘等细节信息的保持上也具有较大优势。 相似文献
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InSAR干涉图滤波方法对比 总被引：2，自引：0，他引：2
针对不同滤波算法在InSAR数据处理中去噪效果的差异,该文从滤波理论出发,采用模拟和真实干涉数据进行实验。在各种滤波算法中,均值滤波(多视处理)、Goldstein滤波及其变种滤波应用广泛,本文对4种滤波方法进行了系统分析,深入探讨了经典InSAR滤波和国内外学者算法的优缺点。实验表明:4种滤波均能有效抑制噪声,提升干涉图质量。其中,Goldstein滤波以及两种改进的滤波效果要明显优于均值滤波,且具有更好的自适应性或条纹保持能力,较经典Goldstein滤波而言,变种滤波方法不仅保持了Goldstein滤波的优点,在边缘信息和细节保持能力方面优势更加显著。 相似文献
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自交叉双边滤波的极化SAR数据相干斑抑制 总被引：1，自引：1，他引：0
相干斑抑制是极化SAR数据预处理的关键步骤。双边滤波是一种空域和值域滤波相结合的优秀边缘保持滤波算法。针对双边滤波在抑制极化SAR数据相干斑的不足,该文将改进的交叉双边滤波引入到极化SAR数据降噪领域,加入散射机制测度来扩展原权重核,根据SPAN图像的局域变差系数自动调整空间方差系数,利用参考图像来度量灰度值和散射机制相似性。实验结果表明:本文方法较经典滤波算法有更强的噪声平滑能力和更好的细节信息保持能力,在保持原数据极化散射信息方面也表现出良好的性能,这为基于极化SAR数据的后续应用提供了支持。 相似文献
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受外界环境和仪器设备等的影响,实时水位观测数据流噪声和数据异常问题突出,严重制约了实时应用效能。针对已有数据清洗方法适应性差,难以根据动态观测数据的变化特征进行动态调整问题,本文提出了一种水文变化语义约束的实时水位观测数据流在线滤波方法:在实时水位观测数据变化特征与水文时空过程动态演变规律之间建立高层语义映射,实现水文变化语义知识约束下的卡尔曼模型参数自适应调整,从而突破传统滤波方法的瓶颈。采用多种降雨情景下的实时水位观测数据进行了试验,证明了该方法结果质量的可靠性。 相似文献
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基于手机传感器的行人航位推算(PDR)作为一种不依赖外部信息和硬件就可以自主定位导航的方法,在室内环境下试图去普及应用。老年人与年轻人在步频与步幅上有很大差异,常用的年轻人步态降噪方法并不适用于老年人,大大降低PDR的定位精度。针对该问题,本文以手机内加速度传感器信号为数据依据,以检测老年人步数为研究目标,采用卡尔曼滤波、巴特沃斯低通滤波、集合经验模态分解等方法,确定老年人的步数。通过对比分析,确定基于集合经验模态分解的降噪方法,对老年的检步精度达到98%以上,较采用卡尔曼滤波与巴特沃斯低通滤波的方法提高了19.4%。 相似文献
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InSAR干涉图滤波方法研究 总被引：9，自引：0，他引：9
探讨多视滤波法、中值滤波法、基于梯度的自适应滤波、additive滤波法四种抑制干涉图噪声的滤波方法.多视滤波法平滑了影像数据,是以牺牲空间分辨率为代价的,通常这种滤波处理应用在从两个单视影像获得的复数影像处理中;作为一种传统的抑制噪声方法,中值滤波技术实质上是一种非线性信号处理技术,它假设噪声具有极端的数值,即在所定义的平滑模板内为最(较)大值或最(较)小值,因此它会使得干涉图丢失一些信息;基于梯度的自适应法是基于梯度的一种中值滤波,它使得边缘更加清晰,该方法可与中值滤波联合使用;Addtive滤波法强调根据局部噪声状况和使用方向平行窗口得到的滤波噪声边缘来自适应的滤除噪声,对于局部噪声状况由关联图来决定.这种方法尤其对高关联的干涉图最为可取. 相似文献
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针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF (Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边滤波作为基本框架,并利用了双边滤波器中的双边核函数描述像素灰度值之间的相似性以及相邻像素间的几何空间信息。然而,传统双边滤波存在不能有效地滤除强斑点噪声的缺点,并且SAR图像又因成像原理的缺陷导致强斑点噪声普遍存在。针对这些问题,BH-IBF设计了一种根据背景窗口的匀质性进行自适应样本截断的方法,并根据描述背景匀质性的指标自动获取样本截断的截断深度。此外,本文将自适应滤波窗口尺寸以及权重核修改的方案应用到BH-IBF中,以增强匀质区域的斑点噪声平滑强度以及异质区域的边缘信息效果。最后,使用自适应截断后的样本作为已调整权重核的双边滤波器的输入。实验数据显示,BH-IBF能够在有效保留SAR图像纹理信息的同时,获取较好的斑点噪声平滑性能。 相似文献