一种同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法技术

本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统防灾减灾
，具体涉及一种同步卫星山火监测弱信号 分层去噪方法。
技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术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。 为实现上述目的，本专利技术的技术方案如下： -种同步卫星山火监测弱信号分层去噪方法，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 G ; (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。 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。 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。 优选地，步骤（3)具体计算分为两步： 第一步： M1= f ffled-ffflin M2= fmed-f- 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； 第二步： _9] N1= f(i, j)-ffflin N2= f(i, j)-ffflax 如果N1>0且N2〈0,输出f(i，j)，否则输出fmed。 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：【主权项】1. ，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 ; (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】本专利技术公开了，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【专利技术人】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日本文档来自技高网...

【技术保护点】
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∈[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。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陆佳政，杨胜杰，方针，李波，张红先，蒋正龙，赵纯，
申请(专利权)人：湖南省湘电试研技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43