一种同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法

文档序号:8498983阅读:252来源:国知局
一种同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统防灾减灾技术领域,具体涉及一种同步卫星山火监测弱信号 分层去噪方法。
【背景技术】
[0002] 山火灾害严重威胁到电网安全稳定运行。同步卫星山火监测卫星运行轨道高,采 用主动通信方式传输功率有限,信号易衰减,噪声影响大,严重影响到山火识别准确性。地 面接收装置在进行火点识别前需进行弱信号去噪处理。山火监测弱信号噪声主要包括高斯 噪声、泊松噪声、椒盐噪声、斑点噪声等多种类型。噪声有效功率大且频谱分布范围广,对 弱信号的掩盖程度高。当前主要去噪方法包括基于傅里叶变化和基于小波分解两类方法。 傅里叶变换算法在降噪和保持边沿上存在着矛盾,无法同时表述信号时频局部化特性,而 小波分解方法虽具有时频局部化分析特性,在处理含有脉冲噪声的图像数据时效果并不理 想。只有根据不同噪声特点选择对应的去噪方法,才能实现较好的弱信号去噪效果。

【发明内容】

[0003] 本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题,提供一种同步卫星山火监测 弱信号分层去噪方法,利用不同类型信号噪声的特点,改进传统单一去噪模式,对噪声进行 分层处理,显著提升去噪效果。
[0004] 为实现上述目的,本发明的技术方案如下:
[0005] -种同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法,包括如下步骤:
[0006] (1)将卫星信号读入二维阵列矩阵,表示为f(i,j),i,j G [1,N];
[0007] (2)通过Roberts算子提取信号主体轮廓;
[0008] (3)将信号主体轮廓从原始信号中分离出来,通过自适应中值滤波算法对轮廓分 区进行去噪,消除椒盐噪声;
[0009] (4)对步骤(3)得到的分区滤波信号通过二维小波分解与重构,消除高斯噪声; [0010] (5)将步骤⑵得到的信号主体轮廓与步骤⑶到步骤⑷得到的分区滤波信号 进行信号合成,得到最终输出信号。
[0011] 优选地,步骤(2)是使用下面的Roberts算子进行提取信号主体轮廓:对每一个信 号点计算其梯度G(i,j),对不同信号点梯度大小进行比较,将梯度超过门限值的信号点视 为阶跃边缘点,获取信号主体轮廓。
[0012] 优选地,步骤(3)是使用下面的自适应空间滤波方法消除椒盐噪声:首先初始化 矩形窗口 Su,在滤波过程中适应滤波器将根据设定条件调整滤波窗的大小;当判断滤波窗 中心的信号点是噪声时,该值用中值代替,否则不改变其当前信号值;通过自适应空间滤波 的输出来替代目前滤波窗中心的坐标(i,j)处的信号值。
[0013] 优选地,步骤(3)具体计算分为两步:
[0014] 第一步:
[0015] M1= f ffled-ffflin
[0016] M2= fmed-f-
[0017] 其中fmed为矩形窗口内的中值;fmax,fmin分别为最大值和最小值;若1>0且皿 2 < 〇,则转入第二步,否则增加滤波窗的尺寸重复第一步;如果滤彼窗Sxy的大小达到 Smax,则将f(i,j)作为输出值;
[0018] 第二步: _9] N1= f(i, j)-ffflin
[0020] N2= f(i, j)-ffflax
[0021] 如果N1>0且N2〈0,输出f(i,j),否则输出fmed。
[0022] 优选地,步骤(4)是使用下面的Daubechies小波系消除高斯噪声,二维小波函数 和尺度函数通过一维小波函数和尺度函数经过张量积变化得到。建立二维小波函数如下:
[0023]
【主权项】
1. 一种同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法,其特征在于,包括如下步骤: (1) 将卫星信号读入二维阵列矩阵,表示为f(i,j),i,j e [1,N]; (2) 通过Roberts算子提取信号主体轮廓; (3) 将信号主体轮廓从原始信号中分离出来,通过自适应中值滤波算法对轮廓分区进 行去噪,消除椒盐噪声; (4) 对步骤(3)得到的分区滤波信号通过二维小波分解与重构,消除高斯噪声; (5) 将步骤(2)得到的信号主体轮廓与步骤(3)到步骤(4)得到的分区滤波信号进行 信号合成,得到最终输出信号。
2. 根据权利要求1所述的同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法,其特征在于,所述 步骤(2)是使用下面的Roberts算子进行提取信号主体轮廓:对每一个信号点计算其梯度 G(i,j),对不同信号点梯度大小进行比较,将梯度超过门限值的信号点视为阶跃边缘点,获 取信号主体轮廓。
3. 根据权利要求1所述的同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法,其特征在于,所述 步骤(3)是使用下面的自适应空间滤波方法消除椒盐噪声:首先初始化矩形窗口 \_,在滤 波过程中适应滤波器将根据设定条件调整滤波窗的大小;当判断滤波窗中心的信号点是噪 声时,该值用中值代替,否则不改变其当前信号值;通过自适应空间滤波的输出来替代目前 滤波窗中心的坐标(i,j)处的信号值。
4. 根据权利要求3所述的同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法,其特征在于,所述 步骤(3)具体计算分为两步: 第一步: Ml f med fmin M2 f med fmax 其中fmed为矩形窗口内的中值;f max,fmin分别为最大值和最小值;若1> 0且1< 0, 则转入第二步,否则增加滤波窗Su的尺寸重复第一步;如果滤彼窗S xy的大小达到S _,则 将f(i,j)作为输出值; 第二步: N1= f (i, j)-f min N2= f (i, j)-f max 如果N1>0且N2〈0,输出f(i,j),否则输出fmed。
5. 根据权利要求1所述的同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法,其特征在于,所述 步骤(4)是使用下面的Daubechies小波系消除高斯噪声,二维小波函数和尺度函数通过一 维小波函数和尺度函数经过张量积变化得到,建立二维小波函数如下:
其中,步⑴为一维小波函数,Uj)为一维平滑函数,去噪后进行小波重构,得到小波 重构信号。
6. 根据权利要求1所述的同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法,其特征在于,所述 步骤(5)使用以下方法进行信号合成:将步骤(2)得到的信号主体轮廓与步骤(3)到步骤 (4)得到的分区滤波信号由上至下进行叠加,得到最终输出信号。
【专利摘要】本发明公开了一种同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法,属于同步卫星数字信号处理领域。本方法包括:(1)将卫星信号读入二维数字矩阵;(2)利用Roberts算子提取信号主体轮廓;(3)通过自适应空间滤波消除椒盐噪声;(4)通过小波分解与重构消除高斯噪声;(5)进行信号合成,输出去噪后的卫星信号。通过理论模型及实际卫星数据测试,本方法去噪效果明显,具有较强的针对性。
【IPC分类】G06T5-00
【公开号】CN104820975
【申请号】CN201510256558
【发明人】陆佳政, 杨胜杰, 方针, 李波, 张红先, 蒋正龙, 赵纯
【申请人】湖南省湘电试研技术有限公司
【公开日】2015年8月5日
【申请日】2015年5月19日
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