针对传统的反向匹配方法中存在的强弱峰权重差异和噪声峰的干扰问题, 提出了改进式反向匹配方法, 通过引入权重衰减函数来优化强峰和弱峰之间的权重占比关系, 使得谱图中各特征峰的权重分布在合理的范围内, 避免了强峰权重掩盖弱峰的情况; 通过概率分布函数动态滤噪的方法, 实现了噪声峰的自适应过滤, 从而提升了反向匹配方法的识别性能。 实验以大量的常规拉曼和表面增强拉曼的谱图为验证样本, 基于大型常规拉曼与表面增强拉曼数据库进行拉曼谱图识别验证。 实验表明该方法在大量数据测试下综合准确率达到91.52%, 相比于命中质量指数方法(51.08%)和传统的反向匹配方法(16.57%)有大幅度的提升。

低相位噪声、高频率稳定度的10 MHz氢钟信号(HCS)是精密测量物理实验中 不可缺少的微波频率基准。HCS在经过一定距离的传输后,由于受到周围电磁噪声和振动的干扰,其相位噪声和短期 频率稳定度会恶化。介绍了一种过滤HCS传输后的末端噪声的方案,用于改善HCS的相位噪声和短期稳定度。 该方案基于将恒温高稳晶振(OCXO)相位锁定到HCS上,使氢钟1 s内的相位噪声和频率稳定度由OCXO决定, 而长期稳定度跟随HCS。经过该过滤方案后, HCS的功率从-4.4 dBm放大到5 dBm, 末端相位噪声本底 降低约10 dB, 且消除了所有高于1 Hz的干扰。该系统可在不对实验室氢钟及其信号传输网络做改动的 情况下,有效提高HCS 频率的纯度,进而提高精密测量实验的精度。

针对中值滤波导致部分图像细节损失和均值滤波出现模糊现象, 设计了一种适用于椒盐和高斯混合噪声的自适应滤波算法。该算法先用最小邻域的均值和阈值判断噪声类型, 然后使用加权中值滤波处理椒盐噪声, 再利用拉普拉斯算子和相应阈值判断图像边缘细节, 最后对高斯噪声进行加权均值滤波。实验仿真结果表明, 从图像视觉效果来看, 相比单独使用中值和均值滤波降噪, 自适应滤波算法对图像的还原效果更好, 图像细节保存较好, 模糊程度相对较弱, 图像更清晰。通过对比峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE), 对混合噪声进行处理时, 滤波算法的PSNR和MSE值优于中值和均值滤波, 有效还原了噪声图像。整个算法是在最小邻域空间进行, 易于实现, 对混合噪声的处理效果较好, 为图像处理的系统集成化设计提供了技术支持。

为了能有效滤除散斑噪声, 提出了一种以模糊系统为基础的散斑噪声滤波器。这种滤波器包括了一个模糊推理系统, 一个边缘检测和膨胀模块和一个图像合成器。模糊推理系统包括 5个输入和 1个输出, 负责对散斑噪声图像进行滤波处理, 其参数通过克隆选择优化算法训练优化得到。边缘检测和膨胀模块用于区分图像的边缘区域和光滑区域, 图像合成器则是根据边缘检测和膨胀模块获取的信息分区域对滤波输出图像进行合成。文中将该方法与其他几种常用的散斑噪声滤除方法进行了比较, 实验结果表明, 与其他方法相比该方法可以显着减少图像的散斑噪声, 同时保留边缘、细节等有价值的信息。

应用便携式X射线荧光光谱仪对土壤中Cr,Cu,Zn,As,Pb等重金属含量进行检测,每个样品扫描检测3次,利用小波阈值滤噪的方法对所测谱线进行光滑去噪处理后,根据土壤重金属的标准值和相应的计数率(取三次处理后检测谱线的平均值)建立各重金属的标准曲线.运用小波阈值滤噪方法时,为确定最佳的小波基和小波分解层数,以信噪比(SNR),均方根误差(MSE)和信息熵(H)作为评估指标评价降噪效果.为验证仪器的稳定性,根据土壤样品中重金属浓度的不同挑选部分样品并同时选用H3BO3(空白对照)进行重测.结果表明:运用小波变换方法时,选取coif3小波基对谱线进行三层分解,取得了最佳的去噪效果;建立好模型后,仪器的决定系数R2范围是0.990~0.996,表明在0~1 500 mg·kg-1范围内,土壤样品中各重金属元素含量与X射线荧光光谱特征峰强度之间的线性关系良好;经过重复检测和计算得知仪器的检出限均低于国家一级土壤标准.将小波变换的方法实际运用到X射线荧光光谱仪检测模型的建立与改进中,有效的提高了模型的准确性,同时经验证,仪器具有良好的精密度,可运用于实际土壤重金属污染的现场快速筛查.

由于恒星星图的噪声滤波对保持星点的边缘细节要求较高, 本文以塔基(Tukey)扩散模型与改善的PM(Perona-Malik)模型为基础, 提出了一种基于正则化影响函数扩散模型的星图噪声滤波方法。该方法通过导数算子提取边界点集, 利用图像中原始像素和噪声像素的空间分布特性对图像进行噪声滤波处理, 并通过给定边界条件恢复图像边缘。由于避免了方差稳定(VS)变换, 该方法可以直接处理高斯噪声。对普通图像和添加高斯噪声星图进行了仿真测试,并与普通扩散函数算法进行了比较。实验结果表明:提出的算法表现出了较好的噪声滤波能力,同时有效地保持了特征图像的边缘。相对于普通扩散函数算法其平均绝对误差降低了13.6%, 峰值信噪比平均提高了6.1%。得到的数据显示, 本方法的滤波能力优于普通的扩散函数方法, 特别适用于星图的噪声滤波处理。

针对常见的圆形目标检测，开发了一套基于机器视觉技术的圆孔尺寸测量系统，采用混合噪声滤波、模糊和遗传边缘检测方法从采集的零部件图像中，提取出圆孔图像的边缘，通过插值圆度检测方法，精确测量出圆孔的半径、面积等特征参数。测试表明，测量系统的平均值误差为0.010 5 mm，远远低于人工测量的平均值误差0.027 3 mm，能够满足工业应用中的精确性要求。

针对当前利用高光谱数据进行矿物识别精度较低的问题, 根据研究区地质背景建立区域端元光谱库, 提出了对原始光谱进行分段滤波的预处理方法。 首先应用连续统快速傅里叶变换方法分别去除2 000～2 200 nm, 2 250～2 300 nm, 2 350 ～2 500 nm范围内的随机噪声, 之后利用加入区域端元库的矿物快速定量提取模型提取预处理后光谱中的矿物类型。 本方法识别矿物的最高有效率为80%, 正确率最高可达67%。 与未滤波的光谱识别结果对比, 平均正确率提高了17.7%, 平均有效率提高了5.1%; 与全波段滤波的光谱识别结果对比, 平均正确率提高了5.8%, 平均有效率提高了39.8%, 可保证在尽量多识别出正确矿物的基础上有效减少结果中的错误组分数, 改进了矿物识别的精度, 对野外快速提取矿物信息等工作有重要意义。

针对成像型激光探测系统动态范围不足的问题，以现有广角远心鱼眼透镜和CMOS摄像器件为硬件基础，提出通过图像处理的方法扩展系统动态范围。系统采用帧相减技术滤除背景干扰和噪声，进而进行激光光斑的识别和定位。在此基础上，针对接收激光能量的不同，提出采用不同方法扩展动态范围。当激光能量较低时，激光信号可能淹没在噪声中无法准确判读和精确定位，通过滤波技术排除噪声，提高图像信噪比，从而提高系统探测灵敏度，即扩展探测下限。对于探测上限，即当强激光入射时，由于鱼眼光学系统内会产生反射干扰光，有可能在成像面形成不规则的干扰光斑，通过光斑匹配模式识别的方法排除杂光干扰，提高识别上限。实验结果表明，该方法使系统动态范围从为70 dB提高到89 dB，提高近30%，有效扩大了探测系统的作用范围。

矿物成分的野外快速鉴定在遥感地质研究与矿产勘探中至关重要, 特征光谱线性反演模型可利用野外获得的岩矿光谱信息快速提取矿物组分, 但是在实际使用中发现, 使用同一样品的不同类型反射率光谱, 模型结果存在显著差异。 文章通过对连续统快速傅里叶变换(CFFT)滤波方法和特征光谱线性反演模型(CSLM)的研究, 一方面获得了使用CFFT研究岩矿光谱的最佳参数设置, 设置低通滤波截止频率为150 Hz； 另一方面通过对CSLM使用不同光谱数据结果的评价分析, 发现使用CFFT滤波后的ASD光谱在野外提取矿物时效果更好。