小波变换-分段直接校正法用于近红外光谱模型传递研究

中科院博士遥感入学考试1995年博士生(地学分析)入学试题一、简答题(40分)1．遥感地学评价标准。

2． LandsatTM 数据特征。

3．我国风云一号气象卫星主要通道及特征。

4．遥感信息处长合分析。

二、问答题(任选二题，60分)1．评述我国遥感应用的发展特点。

2．遥感在自然资源调查中的应用。

3．举例说明遥感在地学研究中应用与作用。

4．遥感监测在全球变化研究中的作用。

1996年博士生入学试题(遥感地学分析)(任选四题，每题25分)1．遥感地学分析及其意义2．遥感在资源调查中的应用特点3．论述遥感在全球变化研究中作用4．遥感信息增强方法5．专题遥感信息提取的方法与应用2000年中科院博士入学考试(RS)遥感概论一、简答与名词解释：1. 混合像元(98)2. 高光谱 (98)3. 监督与非监督分类(97)4. 最大似然法(97)5. 纹理特征用于信息提取 (98)6. 主成分分析 (99)7. TM 的七个波段(97)8. 高光谱遥感(99)9. 遥感影象的特征(99)二、论述1. 最小二乘法的原理、公式及应用。

(98)2. 结合工作，谈遥感的应用与发展前景。

(99)3. 遥感地学评价基础。

(97)2000年中科院遥感所博士生入学考试RS试题一、名词解释(每个 5 分，共 25 分)1. 高光谱遥感2. 空间分辨率3. 大气纠正4. 色度空间5. 小波变换二、论述题(任选三，每个 25 分，共 75 分)一、微波遥感的成像机理二、多源数据复合的方法及关键技术三、遥感的发展及前沿综述四、结合你的专业，谈谈遥感应用的关键技术2002 年中科院遥感所博士入学考试(RS)一、名词解释(20 分)五、波谱分辨率2. 密度分割3. 全球定位系统4. 遥感制图5. 监督分类二简答(40 分)1. 多源数据信息融合的基本原理2. 雷达遥感的主要特征3. 纹理特征提取的方法4. 遥感信息地学评价标准三问答(40 分)1. 成像光谱仪的基本原理2. 遥感影像解译的主要标志3. 结合您的专业,谈谈遥感应用的关键技术中国院遥感所XXXX年硕士研究生入学考试试题(遥感概论) 一、名词解释(每题 6 分,共 60 分)•地物反射波(光)谱• 双向反射率分布函数•基尔霍夫定律•瑞利散射• 大气窗口• 分辨率•辐射亮度• 维恩位移定律• 高光谱• 小波分析二、问答题(每题 12 分,共 60 分)：六、简述遥感数字影像增强处理的目的，例举一种增强处理方法，说明其原理和步骤。

一种改进的小波去噪方法在红外图像中应用易清明;陈明敏;石敏【摘要】针对小波软阈值去噪函数会产生恒定误差导致图像边缘模糊的缺点,提出了一种改进阈值函数的去噪算法.该算法中当小波系数较大时,阈值函数趋向于硬阈值函数;当小波系数较小时,趋向于软阈值函数,具有自适应性.采用维纳滤波消除图像小波变换中低频频带中残留的噪声.实验结果表明,改进后的阈值函数结合贝叶斯阈值的方法与传统小波软阈值去噪相比,能够有效去除红外图像中的噪声,同时保持红外图像热差细节,具有较高的峰值信噪比,非常适用于去除红外图像中的噪声.%The soft threshold function will produce a constant deviation which causes image edges blur. An improved wavelet threshold function method is proposed. When thewavelet coefficient is large, the threshold function is a hard threshold. The threshold tends to be soft threshold when the wavelet coefficient is small. The low-frequency bands use Wiener filter. The improved wavelet threshold function method with Bayes shrink threshold has a good de-nosing effect. The MATLAB simulation results show that compared with the traditional soft threshold wavelet de-nosing method, this method can effectively remove the infrared image noise and maintain the differential thermal infrared image detail with high signal to noise ratio. It is very useful for removing noise in the infrared image.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)001【总页数】5页(P173-177)【关键词】阈值函数;小波变换;图像去噪;红外图像【作者】易清明;陈明敏;石敏【作者单位】暨南大学信息科学技术学院,广州 510632;暨南大学信息科学技术学院,广州 510632;暨南大学信息科学技术学院,广州 510632【正文语种】中文【中图分类】TP391YI Qingming，CHEN Mingmin，SHI Min.Computer Engineering and Applications，2016，52（1）：173-177.数字图像在产生过程中会受到传感器震荡、电子元器件噪声、操作抖动等诸多因素的干扰而导致得到的数字图像质量下降，影响图像的视觉效果。

基于小波变换的红外热图像分割方法的研究程一斌(安徽广播电视大学滁州市分校　安徽滁州　239000)摘　要:利用小波分析对局部具有良好的时域和频域分辨率的特点,将其引入红外热图像分割中,提出一种基于小波变换的多分辨率门限选法,这种方法不仅能有效地克服红外热图像固有的缺陷,而且改变了传统分割方法中人为选取阈值参数的作法。

关键词:红外热图像;图像分割;小波变换;多分辨率分析分类号:O434.3 文献标识码:A 文章编号:1008-6021(1999)03-0085-891　引言近年来,红外热成像技术在国内外电力行业中的应用日趋广泛,正逐步成为对电气设备进行监控和检测维修的必备手段,因此有必要对红外热图像进行有效的分析,以便正确地认识电气设备的状态。

红外图像与可见图像相比,其噪声大,信号较强,图像相对模糊,通常为了从模糊的红外图像中得到有用的信息,要对图像分割后进行局域分析,但是在采用传统的分割方法(如基于灰度直方图统计的搜索门限阈值的分割方法)对红外热图像进行分割时,往往效果不佳,究其根本原因,是抗噪声能力差。

新近发展起来的小波分析或多分辨率分析方法,由于它在时域或频域具有良好的局部化特性,而且可以对高频信号采取逐步精细的时域和频域分析,因而在图像分析领域得到越来越广泛的应用。

本文将小波变换的多分辨率理论引入到红外热图像分割领域,发展了一种基于离散二进制小波变换的门限选取法,它能够在不同的尺度下自动选取门限阈值,从而可以得到良好的分割效果。

2　小波变换[1,2]小波变换是空间(或时间)和频率的局域变换,它的基本原理是由一函数的平移和伸缩构成一系列的正交基,并且通过平移和伸缩等运算功能对函数和信号进行多尺度细化分析,从而能有效地从信号中提取有用的信息。

2.1　连续小波变换我们称满足条件 ∫∞-∞ ψ(ω)∧ 2 ω -1d ω<+∞(1)的平方可积函数ψ(t )[即ψ(t )∈L 2(-∞,+∞)]为一基本小波或小波母函数。

2006年8月第34卷　第4期现代防御技术MOD ERN D EFENCE TECHNOLO GYAug.2006Vol.34　No.4基于小波变换与数学形态学的红外图像分割方法3李　炯,雷虎民,刘兴堂(空军工程大学导弹学院,陕西三原　713800) 摘　要:提出一种基于小波变换和形态学相结合的红外图像分割方法,该方法利用小波变换和形态学消除红外图像的混合噪声,抑制背景干扰和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,自适应确定阈值,提取目标;利用形态学水线区域分割法对图像进行分割,分离目标区域。

实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂背景红外图像中的目标。

关键词:红外图像;小波变换;形态学;图像分割中图分类号:T N219;T N911173 文献标识码:A 文章编号:10092086X(2006)0420083204A m ethod for i n frared i m age seg m en t ba sed onwavelet tran sfor m and m orphologyL I J i ong,LE I Hu2m in,L I U Xing2tang(The M issile I nstitute of the A ir Force Engineering University,Shaanxi Sanyuan713800)Abstract:A method ass ociating wavelet transf or m with mor phol ogy t o re move m ixing noise and sup2 p ress backgr ound disturbance of infrared i m age is put f or ward,which can enhance the target.Serial mor2 phol ogy operati ons by choosing the p r oper structure ele ment t o confir m threshold value and extract the tar2 get are carried out.Seg menting infrared i m age by regi onalmethod of mor phol ogy watershed,the target re2 gi on can be is olated.The si m ulati on result indicates that the method can detect and seg ment the goal in the l ow S NR infrared i m age with co mp licated backgr ound effectively.Key words:I nfrared i m age;W avelet transf or m;Mor phol ogy;I m age seg mentati on1　引　言红外成像制导具有在各种复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别和跟踪目标的能力,代表了当代红外制导技术的发展趋势。

中草药大黄小波变换的近红外光谱的聚类分析汤彦丰;侯占忠;王志宝;范国强【摘要】[Objective] To conduct map scanning of 41 types of rhubarb by near-infrared diffuse reflectance spectromelry, and to provide a new method for the pharmacognostic identification of rhubarb. [ Method ] Near-infrared spectroscopy was compressed by wavelet transform technique. Training time was reduced; rhubarb in different production areas was identified by both near-infrared spectroscopy and clustering a-nalysis method. [Result] After compression of wavelet transform by near-infrared spectroscopy, spectral variables reduced from 700 to 44. Wavelet compressed near-infrared spectroseopy was inputted to clustering Iree identification model. Based on the clustering analysis, counterfeits of rhubarb were classified. And the recognition correct rate reached 82. 93% . [ Conclusion] Near-infrared diffuse reflectance spectrome-try was a rapid and simple identification and analysis technology, and could be used for the quality control of rhubarb.%[目的]采用近红外漫反射光谱法对41种大黄进行图谱扫描,为大黄的生药鉴定提供一种新方法.[方法]采用小波变换技术对近红外光谱进行压缩,减少训练时间,再采用近红外光谱法结合聚类分析方法对不同产地的大黄药材进行鉴别.[结果]NIR光谱经小波变换压缩后,将光谱变量从700减少到44个,用小波压缩的NIR光谱输入到聚类树鉴别模型,通过聚类分析的方法,对大黄正伪品进行了分类,识别正确率达到82.93％.[结论]近红外漫反射光谱法是一种快速、简便的鉴别分析技术,可用于大黄中药的质量控制.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2012(000)030【总页数】3页(P14726-14727,14747)【关键词】大黄;近红外光谱;小波变换;鉴别;聚类分析【作者】汤彦丰;侯占忠;王志宝;范国强【作者单位】河北北方学院,河北张家口075000;河北北方学院,河北张家口075000;河北北方学院,河北张家口075000;北京同仁堂股份有限公司科学研究所,北京100011【正文语种】中文【中图分类】R917大黄为多种蓼科(Polygonaceae)大黄属(Rheu)多年生植物的合称，是我国著名的特产药材，药用历史悠久。

小波变换在光谱和多光谱图像的应用与研究的开题报告题目：小波变换在光谱和多光谱图像的应用与研究一、研究背景：光谱和多光谱图像是遥感图像处理领域的重要研究方向。

近年来，随着图像采集和处理技术的不断发展，遥感图像处理领域中出现了大量的新方法和新技术，其中小波变换是一种非常有效的方法。

二、研究内容：小波变换作为一种时频分析方法，可以将信号或图像分解成多个不同频率的小波组成，便于对信号或图像进行分析、处理和压缩。

因此，小波变换被广泛应用于光谱和多光谱图像处理中，主要包括以下几个方面：1.小波变换在光谱分析中的应用光谱是一种将光谱信号按照波长分解成多个不同波长的信号，可以用于分析物体的特征。

小波变换可以将光谱信号按照不同频率分解，得到物质特征的不同频带，从而更加精确地进行物质特征分析。

2.小波变换在多光谱图像处理中的应用多光谱图像是包含多个波段的遥感图像，可以用于对地面物体的特征进行分析。

小波变换可以将多光谱图像分解成多个不同频率的小波组成，从而更好地提取地物特征。

3.小波包变换在图像压缩中的应用小波包变换是小波变换的扩展形式，可以将信号或图像分解成多个不同频率的小波包组成，更好地保留信号或图像的特征信息。

因此，在图像压缩中可以使用小波包变换进行更加高效的压缩和重建。

四、研究意义：小波变换作为一种有效的信号和图像分析方法，在光谱和多光谱图像处理中具有广泛的应用前景。

因此，对小波变换在光谱和多光谱图像处理中的应用与研究具有重要的理论和实践意义。

五、研究方法：本研究将采用实验方法，通过对光谱和多光谱图像进行小波变换的分析和处理，研究小波变换在光谱和多光谱图像处理中的应用效果及其优劣之处。

六、研究目标：本研究旨在探讨小波变换在光谱和多光谱图像处理中的应用方法和效果，并为光谱和多光谱图像处理提供新的方法和思路，以提高图像处理的准确性和效率。

中草药大黄小波变换的近红外光谱聚类分析作者：汤彦丰王志宝唐恩松等来源：《湖北农业科学》2013年第16期摘要：采用小波变换技术对近红外光谱压缩，减少训练时间，并以聚类法定性，以鉴别不同产地的大黄（Rheum palmatum L.）。

该方法可有效鉴别不同产地的大黄，与传统鉴别结果基本一致。

结果表明，近红外漫反射光谱法作为一种快速简便的分析技术，可用于大黄等中草药的质量控制，为大黄的生药鉴定提供参考。

关键词：大黄（Rheum palmatum L.）；近红外光谱；小波变换；鉴别；聚类分析中图分类号：O657.33 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）16-3971-03大黄（Rheum palmatum L.）为多种蓼科大黄属植物的合称，是我国特产中草药，药用历史悠久，主产于四川、青海、甘肃，为苦寒泻下之品，其烫涤肠胃，峻下力猛，走而不守，活血化瘀，破症瘕积聚，广泛应用于临床。

但只有药典规定的正品大黄（唐古特大黄、掌叶大黄、药用大黄）具有以上功效，而市面上的伪品大黄（华北大黄、臧边大黄、河套大黄等）虽然含有蒽醌衍生物成分，但是不含双蒽醌疳和番泻疳，故不具有泻热通肠的作用，不可药用。

因此，大黄真伪鉴别方法的开发和研究十分必要。

近红外光谱技术在中草药鉴别方面的应用已有许多报道[1-3]，但将小波变换技术应用到近红外光谱，并且把聚类分析应用到中草药大黄的鉴别应用中报道较少[4-5]。

本试验将大黄小波变换的近红外光谱与聚类分析相结合，分析了41种不同产地的中草药大黄，以期对大黄的鉴别提供参考。

1 材料与方法1.1 材料选用的41个大黄材料为不同品种和不同产地的样品。

样品由北京同仁堂股份有限公司科学研究所提供，依据我国药典的要求，将这些样品分为正品大黄和非正品大黄，其中23个为正品大黄，18个为非正品大黄。

均由北京医科大学诚静容和陈虎彪教授鉴定。

1.2 仪器6500型近红外光谱仪（Foss公司），石英卤灯，PbS检测器。

小波变换在红外图像处理中的应用红外图像处理是一门应用广泛的技术，它可以用于夜视、医学诊断、军事侦察等领域。

而在红外图像处理中，小波变换是一种常用的方法。

小波变换可以将信号分解成多个不同频率的子信号，从而更好地提取图像中的特征信息。

本文将探讨小波变换在红外图像处理中的应用。

首先，小波变换可以用于红外图像的去噪。

红外图像通常受到噪声的干扰，影响了图像的清晰度和细节。

而小波变换可以将图像分解成不同频率的子图像，通过滤波器对每个子图像进行处理，从而去除噪声。

例如，可以使用小波阈值去噪方法，将小于某个阈值的小波系数置零，从而实现去噪效果。

通过去除噪声，红外图像的质量得到了提升，更好地展示了图像的细节和特征。

其次，小波变换可以用于红外图像的边缘检测。

边缘是图像中的重要特征之一，可以用于目标检测和图像分割等任务。

而小波变换可以通过对图像进行高通滤波来提取边缘信息。

具体而言，可以通过选择合适的小波基函数和尺度参数，对红外图像进行多尺度分解，然后提取每个尺度下的高频信息，即边缘信息。

通过对这些边缘信息进行合并和增强，可以得到更准确的边缘检测结果。

此外，小波变换还可以用于红外图像的特征提取。

红外图像中包含了丰富的信息，如温度分布、目标形状等。

而小波变换可以通过对图像进行频域分析，提取出不同频率的特征信息。

例如，可以使用小波包变换对图像进行分解，得到不同频率的子图像，然后提取每个子图像的统计特征，如均值、方差等。

通过这些特征，可以对红外图像进行分类和识别，实现目标检测和目标跟踪等应用。

最后，小波变换还可以用于红外图像的增强和重建。

红外图像通常受到光照条件、传感器噪声等因素的影响，导致图像的质量下降。

而小波变换可以通过对图像进行分解和重构，实现图像的增强和重建。

具体而言，可以通过选择合适的小波基函数和尺度参数，对红外图像进行分解，然后根据需要对每个尺度下的子图像进行增强和重构。

通过这种方式，可以提高红外图像的清晰度和对比度，使得图像更易于观察和分析。

小波变换在红外图像处理中的实际应用案例红外图像处理是一项重要的技术，广泛应用于军事、安防、医疗等领域。

而小波变换作为一种有效的信号分析工具，被广泛应用于红外图像的处理和分析中。

本文将介绍小波变换在红外图像处理中的实际应用案例。

一、红外图像去噪红外图像通常受到噪声的干扰，影响了图像的质量和清晰度。

小波变换可以有效地去除红外图像中的噪声。

通过将红外图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频率的子带，然后根据噪声的特性选择合适的子带进行滤波处理。

例如，可以选择高频子带进行滤波，以去除高频噪声，同时保留图像的细节信息。

经过小波去噪处理后，红外图像的质量得到了显著的提升。

二、红外图像增强红外图像通常存在低对比度、模糊等问题，影响了图像的观察和分析。

小波变换可以通过增强图像的细节和对比度，改善图像的质量。

通过对红外图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频率的子带，然后对每个子带进行增强处理。

例如，可以选择高频子带进行增强，以增加图像的细节和清晰度。

经过小波增强处理后，红外图像的观察和分析变得更加方便和准确。

三、红外图像目标检测红外图像中的目标检测是红外图像处理的重要应用之一。

小波变换可以通过对红外图像进行分析和处理，实现目标的检测和提取。

通过对红外图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频率的子带，然后根据目标的特征选择合适的子带进行分析和处理。

例如，可以选择低频子带进行目标的检测，以提取目标的位置和形状信息。

经过小波目标检测处理后，红外图像中的目标可以被准确地提取出来。

四、红外图像分类识别红外图像的分类识别是红外图像处理的重要应用之一。

小波变换可以通过对红外图像进行分析和处理，实现图像的分类和识别。

通过对红外图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频率的子带，然后根据不同类别的特征选择合适的子带进行分析和处理。

例如，可以选择高频子带进行目标的分类和识别，以提取目标的纹理和形状信息。

经过小波分类识别处理后，红外图像中的目标可以被准确地分类和识别出来。

基于小波包变换的云芝蛋白和多糖的近红外光谱分析作者：王溪，张益波，查晓清，吴昊，张未闻，李珊山【摘要】目的采用小波包变换(WPT)提取云芝样品近红外漫反射光谱的特征信息，结合偏最小二乘法(PLS)建立测定药用真菌云芝中蛋白和多糖含量定量分析模型。

方法所建立的模型经过小波包变换尺度分析的选择, PLS 模型参数的优选，在WPT变换尺度为6时，可以得到最优的分析模型。

结果最优蛋白含量分析模型校正集的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.012 63，(Rv)为0.947 42;应用此模型对预测集样品中蛋白含量进行预测，得到预测均方根误差(RMSEP)为0.010 41，预测集的相关系数(Rp)为0.958 56。

多糖最优分析模型校正集的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.01688，(Rv)为0.919 62;应用此模型对预测集样品中的多糖含量进行预测，得到预测均方根误差(RMSEP)为0.010 43，预测集的相关系数(Rp)为0.974 28。

结论该方法预测精度能满足云芝蛋白定量和多糖含量分析的要求，且方便快捷，无破坏性，可实现在线检测，对替代原有繁琐的云芝蛋白多糖含量测定方法具有重要的意义。

【关键词】近红外光谱技术;偏最小二乘法;小波包变换;云芝蛋白;云芝多糖担子菌云芝Coriolus versicolor (L.) Fr也称为杂色云芝、彩绒革盖菌，是一种野生的药用真菌。

野生云芝主要分布在我国东北三省、内蒙、新疆、河北等地，用于治疗气管炎，肝炎，肿瘤，妇科病[1]等。

现代医药学研究表明，从云芝子实体、菌丝体、发酵液中提取的云芝糖肽具有广泛的药理作用，如增强正常机体的免疫功能;拮抗动物因负瘤而引起的免疫抑制[2];抑制动物和人癌细胞的生长;拮抗化疗药物引起的免疫抑制;抗溃疡活性及抗病毒、抗肝炎活性[3];显著减轻小鼠由热板法醋酸腹腔注射及电刺激引起的痛反应等。

并在日本成为一种抗恶性肿瘤的药物。

小波变换在近红外光谱酒精检测中的应用研究近年来，随着科学技术的不断进步，光谱分析技术已成为食品安全检测、医学诊断和环境监测等领域中的重要手段之一。

在光谱分析中，近红外光谱技术因具有快速、无损、非破坏性等优点而备受关注。

然而，由于样本复杂多变，光谱信号往往受到噪声干扰，降低了光谱数据的质量和分析结果的准确性。

如何有效地去除光谱信号中的噪声成为了当前光谱分析研究中的一个重要问题。

小波变换作为一种多尺度分析工具，具有优秀的时频局部特性，在信号处理中得到了广泛应用。

尤其是在光谱信号的去噪和特征提取中，小波变换展现出了独特的优势。

对于近红外光谱中的酒精检测，小波变换可以有效地处理光谱信号中的噪声，提高数据的质量，从而提高酒精浓度的检测精度和可靠性。

一、小波变换在近红外光谱中的应用优势1.1 去噪效果明显近红外光谱信号往往受到多种噪声的干扰，如背景光谱干扰、仪器原始噪声等。

传统的数字滤波器在处理这些噪声时往往难以兼顾时域和频域的特性，容易造成信号的失真。

而小波变换能够将信号分解为不同尺度和频带的小波系数，针对不同尺度和频带的噪声进行去除，大大提高了去噪效果。

1.2 保留信息丰富小波变换在信号处理过程中不仅能去除噪声，还能提取信号的局部特征。

在近红外光谱中，样本的化学成分往往表现出多尺度和多频带的特性，小波变换可以更好地捕捉这些特征，保留信号中的重要信息，有利于后续的特征提取和定量分析。

1.3 容易实现自适应处理小波变换中的尺度函数和小波基函数可以根据实际问题进行选择和调整，实现自适应的信号处理。

对于不同样品和不同光谱特征的近红外光谱数据，可以针对性地选取合适的小波基函数，从而达到更好的去噪效果。

二、小波变换在近红外光谱酒精检测中的应用研究2.1 数据获取与预处理近红外光谱酒精检测的研究首先需要获取一定范围内的酒精浓度标准样品，并通过近红外光谱仪器获取样品的近红外光谱数据。

在进行小波变换之前，需要对光谱数据进行预处理，如去除异常值、光谱基线漂移校正等，以保证数据的质量和准确性。