文档介绍：要摘线性滤波器。它的优点主要体现在两个方面:采用了阈值分解结构,利于并本文介绍了基于镜像阈值分解的镜像阈值层叠滤波器的基本理论和具体实现过程。给出了基于荚蛳戮迪胥兄挡愕瞬ㄆ饔呕杓颇P突基于镜像层叠滤波器的特点作了一系列改进。引入了自适应算子并提出了能局部搜索能力。仿真实验的结果表明该算法设计的层叠滤波器具有良好的细根据基于镜像阈值分解的层叠滤波器的分解与传统的层叠滤波器的分解在层叠约束的时候再恢复成正常的长度。这样既降低了搜索时间,又提高了层叠滤波器是一种具有层叠性和阈值分解性的滑动窗非线性数字滤波器,在传统阈值分解的基础上,又提出了基于镜像阈值分解的镜像阈值层叠滤波器。层叠滤波器的研究使人们可以从另一角度来重新认识许多传统的非行处理和通过技术实现。在理论上概括了许多非线性滤波器,成为研究非线性滤波器的一种重要理论工具。正因为如此层叠滤波器已经成为非线性滤波领域中最具代表性和发展前景十分广阔的一类滤波器。对于传统的层叠滤波器的优化,已经有了很多的成果,一些优化算法的结果已经比较理想,而对于镜像阈值分解的层叠滤波器的优化还没有深入研究。本文的工作主要围绕基于镜像阈值分解的层叠滤波器的优化理论展开,对如何应用新兴的全局优化算法,采用不同优化准则和滤波结构优化层叠滤波器来处理图像中的噪声进行了研究,其主要内容如下:上,提出离散粒子群算法优化层叠滤波器,相对于传统阈值分解层叠滤波器,在细节保持和滤除噪声性能上有很大改善。增强了滤波器的频率选择能力。然而镜像层叠滤波器的优化比传统的层叠滤波器的优化要难,为了解决这个问题本文引入了改进的克隆算法和粒子群与克隆算法相结合的算法,并自动跳出局部最优解二级搜索,能够动态确定种群大小,具有很强的全局和节保持能力和去噪声能力,有效地改善了滤波性能。不同提出了快速算法,减少不必要的正布尔函数的位和相应的代价函数位,哈尔滨工稗人学硕十学位论文
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算法的有效性。最后为了进一步提高镜像层叠滤波器的滤波能力,采用了荚蛳的优化模型,采用改进的克隆算法,仿真实验的结果表明荚蛳氯ピ声能力有所提高。镜像阈值分解;正布尔函数;层叠滤波器;克隆选择;粒子群关键词:哈尔滨檀笱妒垦宦畚
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学位论文原创性声明哈尔滨工程大学日期:朋孑年乡月歹日本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献等的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中己经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者┳:
绪论第引言层叠滤波器的研究目的与意义在数字信号处理和数字图像处理的早期研究中,线性滤波器是主要处理手段。线性滤波器可以用简单的数学形式表达以及某些理想持性使其很容易设汁和实现。然而,当信号中含有非叠加性噪声时,例如由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声等,线性滤波器的处理结果就很难令人满意。在处理图像时,线性滤波器将破坏边缘,而且不能有效滤除脉冲噪声,也就是说,线性滤波器在信号与噪声彼此相关情况下不能很好工作。在图像处理中,使用线性滤波器会破坏图像边缘。即在信号与噪声之间构造以及在图像处理中的应用与线性滤波器不同,非线性滤波器很难用确定性的时间函数或者频率函数来描述,它必须用统计的方法来研究,用离散的数学方法来表示,非线性滤波器以稳健统计学和形态学为理论基础,融合信息论,统计估计理论,自适应理论,计算机技术学科的知识能够很好的保护信号细节的同时,去除信号中的噪音,特别在图像处理中,非线性滤波器作为一种有效的处理方式得到了广泛的应用和重视。这样,非线性信号处理为了满足人们更多、更高的需要,自从年代开始便逐渐发展起来,并成为各学科共同关注的基础研究之一。非线性滤波器是非线性信号处理的主要手段,在近代数字信号处理中,非线性滤波器对解决雷达、通信、水声、遥测、自动控制、地球物理、生物医学和振动分析等领域中的复杂问题和现象有重要意义。层叠滤波器是一种新型的非线性滤波器,图像处理应用的大多数非线性滤波形态次序统计滤波器,其中最简单的非线性滤波器是年图基提出的非线性相关时,线性滤波器不能达到理想的处理效果。非线性滤波器特性、哈尔滨工稃人学硕宦畚
中值滤波器。次序统计滤波器的理论基础是数学的稳健统计学,该类滤波器有:中值滤波器、层叠滤波器、中值混合滤波器、,因此许多参数的最佳化问题很难解决。于是,自适应非线性滤波器的研究与应用成果不断涌现。在数字图