基于复合结构元素的自适应形态学滤波方法与流程

文档序号:12471100阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于复合结构元素的自适应形态学滤波方法,其特征在于:

建立包含多种结构元素的元素库,选择其中两种结构元素进行融合作为滤波用复合结构元素,统计分析使用不同尺度的复合结构元素进行形态滤波得到的各次拟输出滤波信号和输入信号之间的滤波误差,记录使输入-输出之间滤波误差值达到极大值对应的复合结构元素尺度,即为最优复合结构元素尺度。

2.根据权利要求1所述的自适应形态学滤波方法,其特征在于:

确定最优复合结构元素尺度之后,固定组成最优复合结构元素的两种结构元素的长度,调整二者的幅值比例,记录使用不同幅值比例的最优复合结构元素进行交替混合滤波所得到的输入-输出之间的滤波误差值,根据滤波误差极大值原理,确定最终最优滤波用复合结构元素中两种基本结构元素的幅值比例。

3.一种基于复合结构元素的自适应形态学滤波方法,其特征在于,所述自适应滤波方法包括如下步骤:

步骤1:采集到含有噪声干扰的输入信号后,建立包含多种结构元素在内的元素库,选择其中两种结构元素得到滤波用复合结构元素;设置复合结构元素的幅值备选序列ASE={A1,A2…Ap},p为备选幅值个数;设置复合结构元素的长度备选序列LSE={L1,L2…Lq},q为备选长度个数;

步骤2:设置复合结构元素的初始尺度即初始幅值和初始长度,初始幅值和初始长度分别为A1和L1,使用该初始尺度作为复合结构元素当前选定尺度进入步骤3对输入信号即采样信号进行交替混合滤波;

步骤3:在当前选定尺度下对输入信号即采样信号进行交替混合滤波,计算整周期采样点数下输入的采样信号即输入信号与经过滤波后的输出信号即输出滤波信号的滤波误差值并存储;

步骤4:在长度备选序列中不断改变当前幅值下的复合结构元素的长度,重复步骤3,计算并存储复合结构元素在不同长度下输入信号与输出滤波信号之间的滤波误差值,直到找到滤波误差值所达到的极大值,存储该极大值以及极大值所对应的复合结构元素的尺度,然后进入步骤5;

步骤5:改变复合结构元素的幅值,在幅值备选序列中的每个幅值下使用复合结构元素重复步骤3、4的内容,计算并存储复合结构元素在不同尺度下输入信号与输出滤波信号之间的滤波误差值,找到幅值备选序列每个幅值下不同长度复合结构元素对应的滤波误差极大值,存储所有滤波误差极大值以及极大值所对应的复合结构元素尺度;

步骤6:比较所有滤波误差极大值找出最大值,滤波误差最大值对应的幅值和长度即为最优复合结构元素尺度;

步骤7:固定组成最优复合结构元素的两种基本结构元素的长度,不断调整二者的幅值比例,记录使用不同幅值比例的最优复合结构元素进行交替混合滤波所得到的输入-输出之间的滤波误差值及对应的幅值比例,使滤波误差达到极大值所对应的幅值比例为最优幅值比例,以此确定最终最优滤波用复合结构元素中两种基本结构元素的幅值比例;

步骤8:基于步骤6确定的最优复合结构元素的长度和步骤7确定的两种幅值比例使用最优滤波复合结构元素对输入的待处理采样信号进行交替混合滤波输出最后的滤波结果。

4.根据权利3所述的自适应形态学滤波方法,其特征在于:

在步骤1中,元素库的结构元素采用正弦形、三角形这两种结构元素进行组合生成滤波用复合结构元素。

5.根据权利要求3或4所述的自适应形态学滤波方法,其特征在于:

在步骤1中,所选择的两种结构元素按尺度1:1进行融合,其中尺度包括长度和幅值。

6.根据权利3所述的自适应形态学滤波方法,其特征在于:

在步骤3中,所用交替混合滤波算法如下式所示:

[(f)altmix(g)](n)=[(f)OC(g)+(f)CO(g)](n)/2

式中f为待处理采样信号即输入信号,g为复合结构元素,n表示采样点;(n)表示使用所有采样点的采样数据进行运算;等式右边(f)OC(g)表示使用复合结构元素对采样信号进行形态开-闭运算,(f)CO(g)表示使用复合结构元素对采样信号进行形态闭-开运算;等式左边altmix表示交替混合运算,[(f)altmix(g)](n)表示使用复合结构元素对采样信号在所有采样点下的采样数据进行交替混合运算,即取形态开-闭和闭-开运算的平均形式处理得到滤波器的单次滤波结果。

7.根据权利3或6所述的自适应形态学滤波方法,其特征在于:

在步骤3中,采用下式计算输入信号与输出滤波信号之间的滤波误差值(E):

<mrow> <mi>E</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>N</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mo>|</mo> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow>

式中f(n)为含噪声待处理波形即输入信号;y(n)为滤波结果即输出滤波信号;N为整周期采样点数。

8.根据权利3所述的自适应形态学滤波方法,其特征在于:

在步骤5中,使用长度和幅值备选序列中所有尺度组合的复合结构元素进行滤波,并存储使用不同幅值下各长度复合结构元素滤波后的输入-输出滤波误差极大值,滤波误差极大值对应的尺度为固定一幅值下的滤波效果最佳的复合结构元素尺度。

9.根据权利8所述的自适应形态学滤波方法,其特征在于:

在步骤6中,在所有极大值中找出最大值,对应的尺度即为在长度和幅值备选序列所有尺度组合中最优复合结构元素的整体尺度。

10.根据权利3所述的自适应形态学滤波方法,其特征在于:

在步骤7中,最优复合结构元素的整体尺度确定后,进一步调整两种基本结构元素的幅值比例对复合结构元素进行优化。

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