【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及工程勘察，具體涉及一種基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法及系統。
技術介紹
1、公路鐵路隧道開挖常面臨著一些復雜并難以探測的地質構造和異常情況，三維探地雷達是解決這類問題的一個重要方法，通過發送高頻電磁波并接收處理反射波信號來獲取地下三維構造信息，目前已廣泛應用于工程勘察領域的各個方面，具有快速、無損、高分辨率等優點，在多個工勘領域得到了廣泛應用。
2、然而，由于地下環境復雜且存在噪音干擾，其數據解釋和分析存在一定的困難。因此，有必要提出新的方法和措施，對三維探地雷達數據進行濾波降噪，以克服上述缺陷。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法及系統，以解決復雜地下環境存在噪音干擾時的三維探地雷達數據解析問題。
2、為了達到上述目的，本專利技術所采用的技術方案為：
3、基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，所述方法包括：
4、運用不同的小波基對三維雷達數據進行分解和重構，根據結果選取最優小波基；
5、基于最優小波基對三維雷達數據進行不同層次的分解和重構，根據結果選取最優小波分解層次；
6、為三維雷達數據添加高斯白噪音，運用不同的閾值去噪策略進行小波去噪，根據結果選取選取最優閾值去噪策略；
7、確定最優閾值參數；
8、選取最優閾值函數；
9、基于最優小波基、最優小波分解層次、最優閾值去噪策略、最優閾值參數、最優閾值函數
10、進一步地，運用不同的小波基對三維雷達數據進行分解和重構，根據結果選取最優小波基，包括：
11、對三維雷達數據進行歸一化；
12、運用不同的小波基對歸一化的三維雷達數據進行小波分解；
13、對小波分解后的三維雷達數據進行三維小波系數重構；
14、計算重構前后三維雷達數據的均方誤差以及最大誤差；
15、根據均方誤差以及最大誤差，選取最優小波基。
16、進一步地，基于最優小波基對三維雷達數據進行不同層次的分解和重構，根據結果選取最優小波分解層次，包括：
17、運用最優小波基對歸一化的三維雷達數據進行不同層次的小波分解；
18、對小波分解后的三維雷達數據進行三維小波系數重構；
19、計算重構后三維雷達數據的高頻小波系數的方差，得到高頻小波系數的功率，即重構后三維雷達數據的噪音功率；
20、基于最優小波基，計算重構前后三維雷達數據的均方誤差以及最大誤差；
21、計算重構后三維雷達數據的峰值信噪比；
22、計算重構后三維雷達數據的低頻能量比和高頻能量比；
23、基于重構后三維雷達數據的噪音功率、均方誤差、最大誤差、峰值信噪比、低頻能量比、高頻能量比選取最優小波分解層次。
24、進一步地，為三維雷達數據添加高斯白噪音，運用不同的閾值去噪策略進行小波去噪，根據結果選取選取最優閾值去噪策略，包括：
25、為三維雷達數據添加高斯白噪音；
26、運用不同的閾值去噪策略進行小波去噪；
27、計算去噪前后三維雷達數據的重構誤差、信噪比、峰值信噪比，根據結果選取最優閾值去噪策略。
28、進一步地，確定最優閾值參數，包括：
29、計算三維雷達數據的sureshrink閾值并進行閾值濾波，計算濾波后三維雷達數據的重構誤差、信噪比、峰值信噪比；
30、計算三維雷達數據的自適應貝葉斯小波閾值并進行閾值濾波，計算濾波后三維雷達數據的重構誤差、信噪比、峰值信噪比；
31、比較重構誤差、信噪比、峰值信噪比后確定最優閾值參數。
32、進一步地，選取最優閾值函數，包括：
33、通過硬閾值函數對三維雷達數據進行閾值濾波，并計算濾波后三維雷達數據的重構誤差、信噪比、峰值信噪比；
34、通過軟閾值函數對三維雷達數據進行閾值濾波，并計算濾波后三維雷達數據的重構誤差、信噪比、峰值信噪比；
35、通過半軟閾值函數對三維雷達數據進行閾值濾波，并計算濾波后三維雷達數據的重構誤差、信噪比、峰值信噪比；
36、比較重構誤差、信噪比、峰值信噪比后確定最優閾值函數。
37、進一步地，基于最優小波基、最優小波分解層次、最優閾值去噪策略、最優閾值參數、最優閾值函數對三維雷達數據進行三維濾波，包括：
38、基于最優小波基、最優小波分解層次，對對數圖像做小波分解，并基于最優閾值去噪策略去噪；
39、估計噪聲標準差；
40、保留低頻小波系數，對各高頻細節子帶進行處理；
41、對處理得到的各高頻小波系數和低頻未處理的小波系數進行小波逆變換。
42、進一步地，對各高頻細節子帶進行處理，包括：
43、估計每個子帶的信號標準差；
44、計算各子帶的自適應閾值；
45、對每個子帶中小波系數用最優閾值參數和最優閾值函數處理。
46、另一方面，提供基于三維小波變換的低質雷達三維濾波系統，所述系統用于實施所述的方法，包括：
47、最優小波基選取模塊，用于運用不同的小波基對三維雷達數據進行分解和重構，根據結果選取最優小波基；
48、最優小波分解層次選取模塊，用于基于最優小波基對三維雷達數據進行不同層次的分解和重構，根據結果選取最優小波分解層次；
49、最優閾值去噪策略選取模塊，用于為三維雷達數據添加高斯白噪音，運用不同的閾值去噪策略進行小波去噪，根據結果選取選取最優閾值去噪策略；
50、最優閾值參數確定模塊，用于確定最優閾值參數；
51、最優閾值函數選取模塊，用于選取最優閾值函數；
52、三維濾波模塊，用于基于最優小波基、最優小波分解層次、最優閾值去噪策略、最優閾值參數、最優閾值函數對三維雷達數據進行三維濾波。
53、與現有技術相比，本專利技術的有益效果如下：
54、本專利技術提出了一種基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法及系統，通過實驗對比選取合適的小波基和小波分解層次對地質雷達三維數據進行mallat算法下的三維離散小波變換(3-d?discrete?wavelet?transform)，獲取地質雷達三維數據的局部特征，然后通過實驗對比選取合適的小波閾值函數以及閾值參數對三維數據進行小波閾值去噪(wavelet?threshold?denoising)，實現基于三維小波變換的地質雷達小波濾波去噪，滿足多維度探測的工程需求，能夠針對不同頻率的信號分量進行不同程度的濾波處理，從而有效去除噪音和干擾信號，提取目標有用信息，提高了探測結果的直觀性和形象程度。
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1.基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
2.根據權利要求1所述的基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
3.根據權利要求2所述的基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
5.根據權利要求4所述的基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
6.根據權利要求5所述的基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
7.根據權利要求6所述的基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
8.根據權利要求7所述的基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
9.基于三維小波變換的低質雷達三維濾波系統，其特征在于：
【技術特征摘要】
1.基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
2.根據權利要求1所述的基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
3.根據權利要求2所述的基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的基于三維小波變換的低質雷達三維濾波方法，其特征在于：
5.根據權利要求4所述的基于三維小波變...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬濤，臺超，王軍偉，陳婷，王紅兵，崔雷，王宗旭，王琪琪，汪強強，武棟棟，
申請(專利權)人：陜西鐵道工程勘察有限公司，
類型：發明
國別省市：
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