SNR enhancement with a non-local means image-denoising method for a Φ-OTDR system

计算机科学 像素 光学 光时域反射计 降噪 信噪比(成像) 反射计 时域 人工智能 光纤 计算机视觉 电信 物理 光纤分路器 光纤传感器
作者
Junchan Li,Yu Wang,Xiao Lin,Xin Liu,Baoquan Jin
出处
期刊:Applied Optics [The Optical Society]
卷期号:62 (9): 2283-2283 被引量:4
标识
DOI:10.1364/ao.484908
摘要

Orthogonal pulse pairs generated by the polarization beam splitter (PBS) and the polarization maintaining-optical switch (PM-PSW) can effectively suppress the polarization fading in phase-sensitive optical time-domain reflectometry (Φ-OTDR) systems, but the PM-PSW also brings a lot of noise when switching the optical path periodically. Therefore, a non-local means (NLM) image-processing method is proposed to enhance the signal-to-noise ratio (SNR) of a Φ-OTDR system. Compared with the existing traditional noise reduction methods based on the one-dimensional signal, the method makes full use of redundant texture and self-similarity of multidimensional data. The NLM algorithm can obtain the estimated denoising result value of current pixels by the weighted average of pixels with similar neighborhood structures in the Rayleigh temporal-spatial image. To validate the effectiveness of the proposed approach, we have carried out experiments on the actual signals obtained from the Φ-OTDR system. In the experiment, a sinusoidal waveform of 100 Hz is applied at 20.04 km of the optical fiber as a simulated vibration signal. The switching frequency of PM-PSW is set to 30 Hz. The experimental result shows that the SNR of vibration positioning curve is 17.72 dB before denoising. After using the NLM method based on image-processing technology, the SNR reaches 23.39 dB. Experimental results demonstrate that this method is feasible and effective in improving SNR. This will help to realize accurate vibration location and recovery in practical applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
美丽小蕾发布了新的文献求助10
刚刚
anan发布了新的文献求助10
刚刚
goodgoodstudy发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
huifang完成签到,获得积分10
刚刚
yan儿完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
Dipsy完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
英姑应助狂野觅云采纳,获得10
3秒前
晶晶妹妹完成签到,获得积分10
4秒前
黑妖完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
糊糊完成签到,获得积分10
4秒前
温婉的荷花完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
123发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
俭朴的明轩完成签到,获得积分20
6秒前
张童鞋完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
Autoimmune发布了新的文献求助10
6秒前
帅气惜霜发布了新的文献求助10
7秒前
苏照杭应助Ll采纳,获得10
7秒前
LL完成签到 ,获得积分10
8秒前
后青春期的痘完成签到,获得积分10
8秒前
sun完成签到 ,获得积分10
9秒前
jiang完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
苏卿应助郑开司09采纳,获得10
10秒前
湖月照我影完成签到 ,获得积分10
10秒前
Orange应助龙歪歪采纳,获得10
10秒前
Jack发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
JACK发布了新的文献求助10
11秒前
卿欣完成签到 ,获得积分10
12秒前
莉莉发布了新的文献求助10
12秒前
红烧茄子完成签到,获得积分10
12秒前
默默柚子完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527742
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107867
关于积分的说明 9286956
捐赠科研通 2805612
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540026
邀请新用户注册赠送积分活动 716884
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709762