【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程勘察，具体涉及一种基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法及系统。
技术介绍
1、公路铁路隧道开挖常面临着一些复杂并难以探测的地质构造和异常情况，三维探地雷达是解决这类问题的一个重要方法，通过发送高频电磁波并接收处理反射波信号来获取地下三维构造信息，目前已广泛应用于工程勘察领域的各个方面，具有快速、无损、高分辨率等优点，在多个工勘领域得到了广泛应用。
2、然而，由于地下环境复杂且存在噪音干扰，其数据解释和分析存在一定的困难。因此，有必要提出新的方法和措施，对三维探地雷达数据进行滤波降噪，以克服上述缺陷。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法及系统，以解决复杂地下环境存在噪音干扰时的三维探地雷达数据解析问题。
2、为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案为：
3、基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，所述方法包括：
4、运用不同的小波基对三维雷达数据进行分解和重构，根据结果选取最优小波基；
5、基于最优小波基对三维雷达数据进行不同层次的分解和重构，根据结果选取最优小波分解层次；
6、为三维雷达数据添加高斯白噪音，运用不同的阈值去噪策略进行小波去噪，根据结果选取选取最优阈值去噪策略；
7、确定最优阈值参数；
8、选取最优阈值函数；
9、基于最优小波基、最优小波分解层次、最优阈值去噪策略、最优阈值参数、最优阈值函数
10、进一步地，运用不同的小波基对三维雷达数据进行分解和重构，根据结果选取最优小波基，包括：
11、对三维雷达数据进行归一化；
12、运用不同的小波基对归一化的三维雷达数据进行小波分解；
13、对小波分解后的三维雷达数据进行三维小波系数重构；
14、计算重构前后三维雷达数据的均方误差以及最大误差；
15、根据均方误差以及最大误差，选取最优小波基。
16、进一步地，基于最优小波基对三维雷达数据进行不同层次的分解和重构，根据结果选取最优小波分解层次，包括：
17、运用最优小波基对归一化的三维雷达数据进行不同层次的小波分解；
18、对小波分解后的三维雷达数据进行三维小波系数重构；
19、计算重构后三维雷达数据的高频小波系数的方差，得到高频小波系数的功率，即重构后三维雷达数据的噪音功率；
20、基于最优小波基，计算重构前后三维雷达数据的均方误差以及最大误差；
21、计算重构后三维雷达数据的峰值信噪比；
22、计算重构后三维雷达数据的低频能量比和高频能量比；
23、基于重构后三维雷达数据的噪音功率、均方误差、最大误差、峰值信噪比、低频能量比、高频能量比选取最优小波分解层次。
24、进一步地，为三维雷达数据添加高斯白噪音，运用不同的阈值去噪策略进行小波去噪，根据结果选取选取最优阈值去噪策略，包括：
25、为三维雷达数据添加高斯白噪音；
26、运用不同的阈值去噪策略进行小波去噪；
27、计算去噪前后三维雷达数据的重构误差、信噪比、峰值信噪比，根据结果选取最优阈值去噪策略。
28、进一步地，确定最优阈值参数，包括：
29、计算三维雷达数据的sureshrink阈值并进行阈值滤波，计算滤波后三维雷达数据的重构误差、信噪比、峰值信噪比；
30、计算三维雷达数据的自适应贝叶斯小波阈值并进行阈值滤波，计算滤波后三维雷达数据的重构误差、信噪比、峰值信噪比；
31、比较重构误差、信噪比、峰值信噪比后确定最优阈值参数。
32、进一步地，选取最优阈值函数，包括：
33、通过硬阈值函数对三维雷达数据进行阈值滤波，并计算滤波后三维雷达数据的重构误差、信噪比、峰值信噪比；
34、通过软阈值函数对三维雷达数据进行阈值滤波，并计算滤波后三维雷达数据的重构误差、信噪比、峰值信噪比；
35、通过半软阈值函数对三维雷达数据进行阈值滤波，并计算滤波后三维雷达数据的重构误差、信噪比、峰值信噪比；
36、比较重构误差、信噪比、峰值信噪比后确定最优阈值函数。
37、进一步地，基于最优小波基、最优小波分解层次、最优阈值去噪策略、最优阈值参数、最优阈值函数对三维雷达数据进行三维滤波，包括：
38、基于最优小波基、最优小波分解层次，对对数图像做小波分解，并基于最优阈值去噪策略去噪；
39、估计噪声标准差；
40、保留低频小波系数，对各高频细节子带进行处理；
41、对处理得到的各高频小波系数和低频未处理的小波系数进行小波逆变换。
42、进一步地，对各高频细节子带进行处理，包括：
43、估计每个子带的信号标准差；
44、计算各子带的自适应阈值；
45、对每个子带中小波系数用最优阈值参数和最优阈值函数处理。
46、另一方面，提供基于三维小波变换的低质雷达三维滤波系统，所述系统用于实施所述的方法，包括：
47、最优小波基选取模块，用于运用不同的小波基对三维雷达数据进行分解和重构，根据结果选取最优小波基；
48、最优小波分解层次选取模块，用于基于最优小波基对三维雷达数据进行不同层次的分解和重构，根据结果选取最优小波分解层次；
49、最优阈值去噪策略选取模块，用于为三维雷达数据添加高斯白噪音，运用不同的阈值去噪策略进行小波去噪，根据结果选取选取最优阈值去噪策略；
50、最优阈值参数确定模块，用于确定最优阈值参数；
51、最优阈值函数选取模块，用于选取最优阈值函数；
52、三维滤波模块，用于基于最优小波基、最优小波分解层次、最优阈值去噪策略、最优阈值参数、最优阈值函数对三维雷达数据进行三维滤波。
53、与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
54、本专利技术提出了一种基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法及系统，通过实验对比选取合适的小波基和小波分解层次对地质雷达三维数据进行mallat算法下的三维离散小波变换(3-d discrete wavelet transform)，获取地质雷达三维数据的局部特征，然后通过实验对比选取合适的小波阈值函数以及阈值参数对三维数据进行小波阈值去噪(wavelet threshold denoising)，实现基于三维小波变换的地质雷达小波滤波去噪，满足多维度探测的工程需求，能够针对不同频率的信号分量进行不同程度的滤波处理，从而有效去除噪音和干扰信号，提取目标有用信息，提高了探测结果的直观性和形象程度。
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1.基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
9.基于三维小波变换的低质雷达三维滤波系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于三维小波变换的低质雷达三维滤波方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于三维小波变...
【专利技术属性】
技术研发人员：马涛，台超，王军伟，陈婷，王红兵，崔雷，王宗旭，王琪琪，汪强强，武栋栋，
申请(专利权)人：陕西铁道工程勘察有限公司，
类型：发明
国别省市：
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