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TDI-CCD图像固有条带噪声的消除方法及实现赵变红;何斌;杨利红;王文华;禄金波【摘要】存在于TDI-CCD图像中的条带噪声会影响图像的质量,降低系统的测量精度.针对TDI-CCD图像固有条带噪声的灰度值在原始信息中变化比较缓慢的特点.利用傅里叶变换域内的频谱图映射确定条带噪声频率的方法,分别采用低通、带阻滤波器对条带噪声进行消除.另外,提出了一种改进阈值的小波变换法来消除条带噪声,该方法能在小波分解后各个尺度的垂直方向上自适应地确定阈值.实验结果表明在消除条带噪声方面,改进阈值的小波变换法优于传统的傅里叶变换法.在整个频率域内,改进阈值的小波变换法能够较彻底地消除条带噪声,同时较好地保持了原图像的特征.【期刊名称】《液晶与显示》【年(卷),期】2010(025)005【总页数】7页(P752-758)【关键词】TDI-CCD;条带噪声;傅里叶变换;小波变换;自适应阈值【作者】赵变红;何斌;杨利红;王文华;禄金波【作者单位】中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033;中国科学院研究生院,北京,100039【正文语种】中文【中图分类】TP751CCD（Charge Coupled Device）遥感相机是将CCD作为图像传感器在影像传感领域的一个重要应用。
而CCD的TDI（Time Delayed Integration）工作模式能够在不牺牲空间分辨率和工作速度的情况下获得高灵敏度的特点，因而在高速、微光领域具有广泛的应用前景。
但是TDI-CCD在高分辨率遥感相机的应用中也存在不足：首先，由于TDI-CCD相机设计结构上器件自身的原因，得到的图像存在着周期性的规则垂直条纹；另外，受目前的材料和制造工艺所限，TDI-CCD敏感面的封装窗口玻璃存在着结构和材料的不均匀性，从而导致了非周期垂直条纹的产生，并且相机受摄焦面环境和电路系统驱动时序延时的影响也会产生非周期的垂直条纹。
频域分块自适应滤波频域分块自适应滤波是一种信号处理技术，可以用于去除信号中的噪声，并且可以适应不同频率的噪声。
在本文中，我们将介绍频域分块自适应滤波的原理、算法以及应用。
1.原理频域分块自适应滤波基于信号在频域的特性，通过将信号分块并分析其频谱，找到主要频率成分，并根据噪声的频谱对每个频域块进行滤波处理。
这种方法可以适应信号中不同频率的噪声，并且可以在频域对信号进行分析和处理，减少了时域滤波引入的幅度畸变。
2.算法频域分块自适应滤波的算法主要包括以下几个步骤：-分块：将信号分成若干个长度相等的块。
-快速傅里叶变换（FFT）：对每个块进行FFT，得到其频谱。
-噪声估计：根据每个频域块的能量分布，估计信号中的噪声频谱。
-滤波：根据噪声频谱对每个频域块进行滤波处理。
-反变换：对滤波后的频域块进行逆FFT，得到时域信号。
3.应用频域分块自适应滤波可以应用于许多领域，如通信、雷达、声音处理等。
在通信领域，可以用于抑制多径信道引起的时域干扰；在雷达领域，可以用于去除地面杂波和干扰信号；在声音处理领域，可以用于去除背景噪音。
在实际应用中，频域分块自适应滤波需要考虑以下几个问题：-分块大小的选择：分块大小需要根据信号的特性和计算复杂度进行平衡，通常分块大小为2的幂次方，以便进行FFT计算。
-参数的选择：如噪声估计的参数，滤波器的设计等。
-计算复杂度：频域分块处理需要进行FFT计算和频域滤波处理，计算复杂度比时域滤波更高。
4.总结频域分块自适应滤波是一种有效的信号处理技术，可以用于去除信号中的噪声，并且可以适应不同频率的噪声。
通过对信号进行分块并在频域进行分析和处理，可以减少时域滤波引入的幅度畸变。
在实际应用中，需要考虑分块大小的选择、参数的选择以及计算复杂度等问题。
希望本文对频域分块自适应滤波有所帮助。
envi遥感影像条带去除原理遥感影像条带去除是指通过一定的算法和处理，消除遥感影像中出现的条纹状噪声，保持影像的准确性和清晰度。
在遥感应用中，条带噪声产生的原因通常是由于遥感传感器的性能问题、地面观测条件等因素导致的，对于遥感应用而言，这些噪声会影响到图像的真实性和可用性。
因此，去除影像的条带噪声是遥感影像处理中的重要环节之一遥感影像条带去除的原理主要有以下几个方面：1.噪声建模：首先需要对条带噪声进行建模。
噪声建模可以通过统计学方法来实现，比如统计其中一个区域内的噪声分布情况，然后对其进行分析和建模，找出噪声的统计规律和特征。
这样可以为后续的去除算法提供依据和基础。
2.频域滤波：频域滤波是常用的一种去除条带噪声的方法。
主要思想是将影像转换到频域，利用频率的特征来进行滤波处理。
其中常用的方法包括傅里叶变换、小波变换等。
通过对频域图像进行滤波处理，可以抑制条带噪声的效果。
3.统计滤波：统计滤波是一种常见的图像去噪方法，它基于统计学原理对图像进行滤波处理。
常见的统计滤波方法有中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
针对条带噪声，可以选择合适的统计滤波方法进行处理，例如中值滤波可以有效地抑制条带噪声。
4.图像增强技术：图像增强技术也可以用于去除条带噪声。
例如，直方图均衡化可以通过对图像的灰度级进行重新分布来增强图像的对比度，从而达到去除条带噪声的效果。
5.空间滤波：空间滤波是根据图像空间域的像素值进行滤波处理。
常见的空间滤波方法有邻域平均法、拉普拉斯算子法等。
通过利用空间滤波，可以将条带噪声进行平滑处理，减小噪声对图像的影响。
综上所述，遥感影像条带去除的原理主要包括噪声建模、频域滤波、统计滤波、图像增强技术和空间滤波等方法。
不同的影像条带噪声去除方法各有优势和适用场景，需要根据具体情况选择合适的方法进行处理，以达到去除条带噪声的效果。
去除条纹噪声的算法
去除条纹噪声的算法有很多种，以下是一些常见的算法：
1. 去条纹滤波器：该算法通过在频域中设置高通或低通滤波器，将某一频率的条纹噪声去除。
2. 傅里叶变换：该算法通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，然后在频率域中去除条纹噪声。
3. 空间滤波器：该算法通过在空间域中设置滤波器，将条纹噪声去除。
常见的空间滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
4. 统计方法：该算法通过统计方法对条纹噪声进行建模，然后使用模型参数对条纹噪声进行去除。
常见的统计方法包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型等。
5. 深度学习方法：该算法通过深度学习技术对条纹噪声进行去除。
常见的深度学习方法包括卷积神经网络、生成对抗网络等。
这些算法都有各自的优缺点，具体选择哪种算法需要根据具体情况进行评估和选择。
自适应滤波第1章绪论 (1)1.1自适应滤波理论发展过程 (1)1. 2自适应滤波发展前景 (2)1. 2. 1小波变换与自适应滤波 (2)1. 2. 2模糊神经网络与自适应滤波 (3)第2章线性自适应滤波理论 (4)2. 1最小均方自适应滤波器 (4)2. 1. 1最速下降算法 (4)2.1.2最小均方算法 (6)2. 2递归最小二乘自适应滤波器 (7)第3章仿真 (12)3.1基于LMS算法的MATLAB仿真 (12)3.2基于RLS算法的MATLAB仿真 (15)组别: 第二小组组员: 黄亚明李存龙杨振第1章绪论从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波。
相应的装置称为滤波器。
实际上, 一个滤波器可以看成是一个系统, 这个系统的目的是为了从含有噪声的数据中提取人们感兴趣的、或者希望得到的有用信号, 即期望信号。
滤波器可分为线性滤波器和非线性滤波器两种。
当滤波器的输出为输入的线性函数时, 该滤波器称为线性滤波器, 当滤波器的输出为输入的非线性函数时, 该滤波器就称为非线性滤波器。
自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时, 或是输入过程的统计特性发生变化时, 能够自动调整自己的参数, 以满足某种最佳准则要求的滤波器。
1. 1自适应滤波理论发展过程自适应技术与最优化理论有着密切的系。
自适应算法中的最速下降算法以及最小二乘算法最初都是用来解决有／无约束条件的极值优化问题的。
1942年维纳(Wiener)研究了基于最小均方误差(MMSE)准则的在可加性噪声中信号的最佳滤波问题。
并利用Wiener. Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解。
基于这～准则的最佳滤波器称为维纳滤波器。
20世纪60年代初, 卡尔曼(Kalman)突破和发展了经典滤波理论, 在时间域上提出了状态空间方法, 提出了一套便于在计算机上实现的递推滤波算法, 并且适用于非平稳过程的滤波和多变量系统的滤波, 克服了维纳(Wiener)滤波理论的局限性, 并获得了广泛的应用。
干扰去除算法干扰去除算法是一种用于处理信号中噪声和干扰的技术。
在现实生活中，我们经常会遇到各种各样的噪声和干扰，比如电视信号中的雪花、电话通话中的杂音等等。
这些噪声和干扰会影响我们对信号的理解和分析，因此需要采用干扰去除算法来消除它们。
干扰去除算法的基本原理是通过对信号进行分析和处理，找出其中的噪声和干扰，并将其从信号中去除。
常见的干扰去除算法包括滤波算法、降噪算法、去除干扰算法等等。
滤波算法是一种常用的干扰去除算法，它通过对信号进行滤波处理，去除其中的噪声和干扰。
滤波算法可以分为时域滤波和频域滤波两种。
时域滤波是指对信号进行时间上的滤波处理，常见的时域滤波算法包括中值滤波、均值滤波等等。
频域滤波是指对信号进行频率上的滤波处理，常见的频域滤波算法包括傅里叶变换、小波变换等等。
降噪算法是一种针对特定噪声的干扰去除算法，它通过对信号进行分析和处理，找出其中的噪声并将其去除。
常见的降噪算法包括小波降噪算法、自适应降噪算法等等。
小波降噪算法是一种基于小波变换的降噪算法，它通过对信号进行小波变换，找出其中的噪声并将其去除。
自适应降噪算法是一种基于自适应滤波的降噪算法，它通过对信号进行分析和处理，找出其中的噪声并将其去除。
去除干扰算法是一种针对特定干扰的干扰去除算法，它通过对信号进行分析和处理，找出其中的干扰并将其去除。
常见的去除干扰算法包括自适应滤波算法、卡尔曼滤波算法等等。
自适应滤波算法是一种基于自适应滤波的去除干扰算法，它通过对信号进行分析和处理，找出其中的干扰并将其去除。
卡尔曼滤波算法是一种基于状态估计的去除干扰算法，它通过对信号进行状态估计，找出其中的干扰并将其去除。
总之，干扰去除算法是一种非常重要的信号处理技术，它可以帮助我们消除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量和可靠性。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的干扰去除算法，并进行适当的参数调整和优化，以达到最佳的去除效果。
基于自适应滤波技术的音频信号去噪研究在音频系统中，噪声是一个很严重的问题，因为它会影响音频质量，降低听众的体验。
对于音频信号去噪问题，近年来出现了许多解决方法，其中自适应滤波技术是一种比较常用的方法。
本文将介绍自适应滤波技术及其在音频信号去噪研究中的应用。
一、自适应滤波技术概述自适应滤波技术是一种根据输入信号的情况自动调整滤波器参数的方法。
这种方法包括两个主要的环节：滤波器参数估计和滤波器参数更新。
具体来说，滤波器参数估计是一组自适应算法，用来计算滤波器参数。
而滤波器参数更新则是改变滤波器参数，使其更好地适应输入信号的变化。
在自适应滤波技术中，最常用的算法是LMS（最小均方）算法和RLS（递归最小二乘）算法。
LMS算法比较简单，是一种基于迭代的算法，其基本思路就是将滤波器输出值与期望输出值之间的误差最小化。
RLS算法则更加复杂，但是它能够更好地适应信号变化。
二、音频信号去噪研究中的自适应滤波技术应用在音频信号去噪中，自适应滤波技术已经被广泛应用。
对于具有冗余信息的音频信号，自适应滤波技术可以通过滤除噪声信号方案来提高音频信号的质量。
最常见的应用是对嘈杂背景音的降噪。
1. 基于LMS算法的音频信号去噪LMS算法是最基本和最简单的自适应滤波算法之一，因此它也被广泛应用于音频信号的去噪。
在基于LMS算法的音频信号去噪中，滤波器参数是根据误差信号的均方误差进行更新的。
滤波器把输入信号滤波一次产生一个滤波输出，这个输出与期望值进行比较，然后通过误差来更新滤波器参数。
2. 基于RLS算法的音频信号去噪相比LMS算法，RLS算法更加复杂，但是它能够更好地适应信号变化，因此在一些特殊的噪声场合中更为有效。
一般情况下，我们可以用RLS算法实现基于主分量分析的音频信号去噪。
主成分分析（PCA）是一种统计学方法，可以消除信号中的共线性噪声。
3. 基于小波分析的音频信号去噪小波分析技术是一种时间-频率分析方法，对音频信号去噪也有广泛应用。
基于频域滤波的正弦周期性噪声的去除陶胜【摘要】叠加了正弦周期性噪声的图像,其傅里叶频谱中会出现亮点,亮点与正弦噪声相对应,基于这一原理采用频域滤波器去除正弦周期性噪声.首先对带有周期性噪声的图像进行傅里叶变换,然后检测亮点所在的位置,采用带阻滤波器和陷波滤波器对其滤波,最后对滤波结果进行傅里叶逆变换得到复原图像.仿真结果表明,采用陷波滤波器进行滤波比采用带阻滤波器能够取得更好的去噪效果.【期刊名称】《新余学院学报》【年(卷),期】2017(022)003【总页数】4页(P6-9)【关键词】周期性噪声;频域滤波;带阻滤波器;陷波滤波器【作者】陶胜【作者单位】集美大学理学院,福建厦门361021【正文语种】中文【中图分类】TP391.4图像在获取、传输、接收和处理的过程中往往会受到噪声的干扰和影响，而周期噪声作为一种特殊的噪声，主要是在图像获取期间由电力或机电干扰产生的[1]。
噪声一方面影响图像的视觉效果，降低了图像的质量，另一方面也破坏了图像承载的很多信息，严重影响了后续的图像处理过程。
因此，图像去噪处理显得尤为重要。
去除噪声的主要方法是进行图像滤波，根据处理的空间不同，可分为空域法和频域法，空域法就是直接在图像所在的像素空间进行处理，频域法是通过对图像进行正交变换后在频域上间接进行的[2]。
针对传感器等电子元件在图像获取过程中产生的正弦周期性噪声，本文采用带阻滤波器和陷波滤波器进行去噪。
对叠加了形如Axsin(2πμ0x+φx)+Aysin(2πν0y+φy)以及形如Asin(2πμ0x+2πν0y+φ)正弦噪声的图像进行频谱分析，分别采用理想带阻滤波器、巴特沃斯带阻滤波器、高斯带阻滤波器、理想陷波滤波器、巴特沃斯陷波滤波器、高斯陷波滤波器进行频域滤波。
频域滤波是指对图像进行正交变换，得到正交变换域系数阵列，再对系数阵列通过滤波器进行处理，然后逆变换到空域，得到处理结果图像[2]。
常用的正交变换是傅里叶变换。
