重庆理工大学电气与电子工程学院, 重庆 400054
对荧光灯干扰下的室内可见光通信系统进行了实验测试,获得了基于开关键控(OOK)调制的室内可见光通信系统在荧光灯干扰下的接收信号时域波形,随后引入传输基带模型与5 m×5 m×3 m室内三维模型,获取室内误码率分布,分析了荧光灯干扰对室内可见光通信接收机性能的影响。结果显示,荧光灯干扰以加性噪声的形式表现在接收信号中,并导致接收信号产生类正弦的周期型信号畸变,且荧光灯干扰频谱覆盖范围较广,传输速率为10~1000 Mbit/s的信号均受影响;采用小波变换对信号进行降噪处理,结果表明,小波变换的尺度灵活性表现出消除荧光灯干扰的可能。
光通信 可见光通信 荧光灯干扰 类正弦畸变 小波变换 阈值收缩 激光与光电子学进展
2020, 57(17): 170604
1 中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院,北京 100083
2 河南理工大学 物理与电子信息学院, 河南 焦作 454000
为提高矿井混合噪声图像的可观测性, 提出了基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法.使用局部高斯曲率优化混合噪声图像, 抑制椒盐噪声对噪声分布的影响, 使混合噪声分布近似为高斯噪声分布.使用非下采样剪切波变换分解高斯曲率优化图像, 实施自适应硬阈值收缩降噪, 去除混合噪声中的高斯噪声成分.最后, 迭代使用局部高斯曲率优化和非下采样剪切波变换降噪去除残余噪声, 直至输出图像梯度能量满足停止条件.实验表明, 本文算法能够有效地去除高斯噪声和椒盐噪声构成的高密度混合噪声, 且有效抑制了剪切波变换降噪引起的伪吉布斯现象, 有效地降低了矿井图像的噪声.
图像降噪 高斯曲率优化 非下采样剪切波变换 混合噪声 阈值收缩 Image denoising Gaussian curvature optimization Nonsubsampled shearlet transform Mixed noise Threshold shrinkage
1 军械工程学院计算机系网络与通信教研室，河北石家庄 050003
2 河北石家庄诺亚人力资源有限公司，河北石家庄， 050003
对 Contourlet变换图像去噪阈值的选择进行了研究。分析了可见光图像去噪和红外图像去噪的特点，提出了红外图像梯度能量自适应去噪算法。通过实验证明，与传统的几种去噪相比，这种方法更好的保留了图像的轮廓细节，提高了图像的 PSNR值，增强了去噪后的视觉效果。
Contourlet变换 红外图像去噪 峰值信噪比 自适应阈值 梯度 Contourlet transform Infrared Image DeNoising PSNR threshold shrinkage Gradient
