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二维变分模态分解在轴承检修中的应用

机床与液压 2022年第8期50卷 204-208页

作者：张惠丽李嘉楠石炜黄迎久包头职业技术学院电气工程系内蒙古包头014010 内蒙古科技大学机械工程学院内蒙古包头014010 内蒙古科技大学工程训练中心内蒙古包头014010

应用2D-VMD算法对图像信号进行去噪,以提升图像质量。采用2D-VMD技术对含有噪声的轴承缺陷图像进行分解,将其分解为有限个固有模态函数(IMF)分量;利用模糊线性指数和标准差筛选各IMF分量,剔除噪声项,实现图像去噪。对比2D-VMD去噪算法... 详细信息

应用2D-VMD算法对图像信号进行去噪,以提升图像质量。采用2D-VMD技术对含有噪声的轴承缺陷图像进行分解,将其分解为有限个固有模态函数(IMF)分量;利用模糊线性指数和标准差筛选各IMF分量,剔除噪声项,实现图像去噪。对比2D-VMD去噪算法和均值滤波、中值滤波的去噪效果,使用均方差和峰值信噪比对去噪后的图像进行客观评价。结果表明:使用2D-VMD算法去噪效果更好,去噪后的图像能保留更多有效信息、图像质量更好,能够满足铁路部门对轴承检修的需求。

关键词：二维变分模态分解模糊线性指数标准差均方差峰值信噪比

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二维变分模态分解矿井监控视频图像去噪

计算机应用与软件 2023年第6期40卷 211-215页

作者：闫洪波赵蓬勃刘恩佐刘霈内蒙古科技大学机械工程学院内蒙古包头014010

煤矿监控已基本覆盖到各矿井下的安全生产中,但矿井下复杂且恶劣的环境严重影响图像的质量,受到大量的椒盐噪声污染,降低了保障安全和消除隐患的能力。为此提出一种变换域图像去噪方法,将图像使用二维变分模态基于不同频率分解成低频和... 详细信息

煤矿监控已基本覆盖到各矿井下的安全生产中,但矿井下复杂且恶劣的环境严重影响图像的质量,受到大量的椒盐噪声污染,降低了保障安全和消除隐患的能力。为此提出一种变换域图像去噪方法,将图像使用二维变分模态基于不同频率分解成低频和高频子模态图像,低频和高频图像中包含着不同的图像信息,对低频图像采用各向异性扩散滤波进行保边去噪处理,使用自适应中值滤波对高频图像中的大量噪声进行降噪,重构各子模态图像。以实际监控图像为研究对象,在不同噪声环境下进行对比实验,结果表明,与其他方法相比该方法具有优异的去噪效果,并且还能保留原始图像的边缘结构信息。

关键词：矿井监控视频图像二维变分模态分解图像去噪各向异性扩散滤波中值滤波

基于二维变分模态分解的GPR噪声自动抑制方法

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现代雷达 2023年第12期45卷 1-6页

作者：杨小鹏曹彦杰梁舒博闫伟浩王琪吴美武兰天北京理工大学信息与电子学院北京100081 军工保密资格审查认证中心北京100089 中国电子科技集团公司第五十研究所上海200331

探地雷达(GPR)回波信号经常被各种随机噪声所干扰,引起后续目标解译的困难。近年来,模态分解方法被广泛地应用于GPR数据噪声压制,然而,现有应用基于一维信号的模态分解需要对B-scan的每一道分别进行处理,忽略了道之间的相关性。除此之外... 详细信息

探地雷达(GPR)回波信号经常被各种随机噪声所干扰,引起后续目标解译的困难。近年来,模态分解方法被广泛地应用于GPR数据噪声压制,然而,现有应用基于一维信号的模态分解需要对B-scan的每一道分别进行处理,忽略了道之间的相关性。除此之外,在复杂场景下的去噪效果也有待提升。为此,文中提出了一种基于二维变分模态分解的GPR噪声自动抑制方法,可以有效识别多个二维模态及其对应的中心频率。通过应用这种自适应方法,将图像分解为不同的信号模态和噪声模态,最终以带限方式准确再现输入的B扫描图像。此外,为了进一步完善信号提取过程,采用频谱分析技术自动选择最相关的信号模态。仿真和实测数据验证表明,所提方法可以较好地实现对低信噪比GPR数据的噪声去除,提高后续目标检测与识别等解译工作的精度。

关键词：探地雷达噪声抑制二维变分模态分解频谱分析

基于二维变分模态分解与自适应分数阶积分的图像去噪方法

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科学技术与工程 2022年第7期22卷 2800-2805页

作者：闫洪波沈雅楠那毅然内蒙古科技大学机械工程学院包头014010

针对噪声对图像分辨率的影响,提出了一种基于二维变分模态分解(two-dimensional variational modal decomposition,2D-VMD)与分数阶积分的去噪算法。首先通过2D-VMD将图像信号分解为若干个不同中心频率的本征模态分量(intrinsic modal c... 详细信息

针对噪声对图像分辨率的影响,提出了一种基于二维变分模态分解(two-dimensional variational modal decomposition,2D-VMD)与分数阶积分的去噪算法。首先通过2D-VMD将图像信号分解为若干个不同中心频率的本征模态分量(intrinsic modal components,IMF),筛选有效的低频IMF分量,根据图像信息差异设定阈值,进行分数阶积分自适应选取,对每个有效的分量图进行卷积运算,根据积分阶次用方向掩模去噪算子滤除噪声,最终完成图像去噪。实验结果表明,客观评价参数值均得到提高,该方法在滤除噪声的同时也能够较好地保持图像的轮廓或纹理等细节特征。

关键词：二维变分模态分解分数阶积分自适应图像去噪

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GPR信号去噪的变分模态分解

吉林大学学报（地球科学版） 2024年第3期54卷 1042-1053页

作者：刘财商耀达鹿琪徐杨杨吉林大学地球探测科学与技术学院长春130026 自然资源部应用地球物理重点实验室长春130026 海洋油气勘探国家工程研究中心长春130026

为了进一步提高探地雷达(ground penetrating radar,GPR)数据的信噪比,压制由随机扰动引起的随机绕射能量,将二维变分模态分解(two-dimensional variational mode decomposition,2D-VMD)引入二维GPR数据的噪声压制处理中。首先,对GPR数据进行2D-VMD处理,并分析各阶本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量及其对应的频率-波数域谱来确定雷达剖面中的各回波类型。然后,计算IMF分量与原始数据的互相关系数来确定信号模态和噪声模态,并对信号模态进行重构得到降噪后的数据。理论数据和实测数据测试表明,相比于传统的1D-VMD法,2D-VMD滤波后的含噪正演记录峰值信噪比由6.44 dB增加到7.72 dB;经2D-VMD降噪处理后的雷达剖面在保留有效信号的基础上,可以有效压制随机扰动带来的噪声,并且得到的雷达剖面同相轴连续性更好。

关键词：探地雷达二维变分模态分解频率-波数谱互相关系数去噪

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基于二维变分模态分解和自适应中值滤波的图像去噪方法

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计算机应用研究 2017年第10期34卷 3149-3152页

作者：刘嘉敏彭玲袁佳成刘军委重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室重庆400044

图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声,针对几种常用方法去噪效果不理想,提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态,保留其低频模态,并对其进行自适应中值滤波处理,从而... 详细信息

图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声,针对几种常用方法去噪效果不理想,提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态,保留其低频模态,并对其进行自适应中值滤波处理,从而得到其去噪后的图像。实验结果表明,与其他几种常用的去噪方法相比,该方法在滤除噪声的同时,能较好地保留图像的边缘细节,图像也获得了较好的视觉效果,此外客观评价参数也得到明显的改善,随着噪声强度加大去噪效果愈明显。

关键词：二维变分模态分解中值滤波自适应图像去噪

基于二维变分模态分解和Hilbert变换的局放信号特征提取方法

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电测与仪表 2019年第18期56卷 25-33页

作者：高佳程朱永利贾亚飞张科华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

通过对二维Hilbert-Huang变换方法的改进,提出了一种基于二维变分模态分解(VMD)和Hilbert变换的局部放电灰度图像特征提取方法。利用局部放电样本生成相应放电灰度图;以二维VMD算法分解各放电灰度图像,获取各个不同中心频率的模态分量;... 详细信息

通过对二维Hilbert-Huang变换方法的改进,提出了一种基于二维变分模态分解(VMD)和Hilbert变换的局部放电灰度图像特征提取方法。利用局部放电样本生成相应放电灰度图;以二维VMD算法分解各放电灰度图像,获取各个不同中心频率的模态分量;通过四元数Hilbert变换得到各模态函数对应的特征图,并提取灰度纹理特征,构成各放电样本对应的特征向量;以BP神经网络分类器对提取出的局部放电特征量进行分类和识别。实验结果验证表明,同二维Hilbert-Huang变换和传统放电灰度图特征提取方法相比,基于文中方法所得特征量具有更高的正确识别率,验证了该方法的可行性。另外,文中所采用的二维VMD-Hilbert方法为局部放电信号的频谱分析拓展了新的思路。

关键词：局部放电灰度图二维变分模态分解四元数Hilbert变换特征提取

二维变分模态分解在SAR图像特征提取及目标识别中的应用

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电光与控制 2021年第3期28卷 98-101,106页

作者：毛舒宇岳凤英中北大学电气与控制工程学院太原030051

将二维变分模态分解(BVMD)应用于合成孔径雷达(SAR)图像特征提取及目标识别,经过BVMD分解后,产生原始SAR图像的若干分解成分,可更有效地描述目标的全局和局部细节信息。首先,决策过程利用支持向量机(SVM)对原始图像及分解成分进行独立分... 详细信息

将二维变分模态分解(BVMD)应用于合成孔径雷达(SAR)图像特征提取及目标识别,经过BVMD分解后,产生原始SAR图像的若干分解成分,可更有效地描述目标的全局和局部细节信息。首先,决策过程利用支持向量机(SVM)对原始图像及分解成分进行独立分类;然后,基于线性加权融合对它们的结果进行处理,根据最终的决策变量获得目标类别决策;最后,采用MSTAR数据集开展测试,分别在标准操作条件、俯仰角差异和噪声干扰条件下进行实验,并与现有几类方法进行比较,结果验证了方法的有效性。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 目标识别二维变分模态分解支持向量机线性加权融合

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改进二维变分模态分解的磁源分离

光学精密工程 2020年第5期28卷 1200-1211页

作者：李金朋任国全张英堂范红波李志宁陆军工程大学石家庄校区车辆与电气工程系河北石家庄050003

为了解决延拓法对不同深度磁源的磁测数据进行分离时,向上延拓高度确定困难以及延拓导致深源信号损失的缺点,提出了在延拓法的基础上利用二维变分模态分解对磁性目标进行分离。首先,利用最佳延拓高度估计法对磁测数据进行第一次分离,得... 详细信息

为了解决延拓法对不同深度磁源的磁测数据进行分离时,向上延拓高度确定困难以及延拓导致深源信号损失的缺点,提出了在延拓法的基础上利用二维变分模态分解对磁性目标进行分离。首先,利用最佳延拓高度估计法对磁测数据进行第一次分离,得到分离后的局部异常与区域异常数据;然后,利用二维变分模态分解对分离后的浅源局部异常进行第二次分离,该过程无需计算延拓高度,能够自动对不同频率的磁测数据进行分离;最后,利用该方法对不同深度磁源进行识别,通过将分离得到的磁异常Bz分量数据转化为磁梯度张量数据,实现了对不同深度磁源的磁梯度张量数据进行分离,获得对不同深度磁源的识别结果。实验结果表明实测中对小尺度磁性体组合磁源(高度差为26 cm)的分离数据与单目标观测数据的互相关系数在0.9664以上。相比传统的延拓分离方法,提出的方法的分离精度更高,抗干扰能力更强。

关键词：延拓法分离二维变分模态分解局部异常区域异常