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:8
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
刚刚
sdysdbd完成签到 ,获得积分10
1秒前
共享精神应助wsqg123采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
芒狗发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
2秒前
铁观音发布了新的文献求助10
2秒前
超级李包包关注了科研通微信公众号
2秒前
上官若男应助鲤鱼酸奶采纳,获得10
3秒前
善学以致用应助小巧冷菱采纳,获得50
3秒前
4秒前
4秒前
vane发布了新的文献求助10
4秒前
刘明升发布了新的文献求助10
4秒前
芭温行由发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
活泼学生完成签到,获得积分10
6秒前
安平发布了新的文献求助10
6秒前
思源应助君无邪采纳,获得10
6秒前
这瓜不卖发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
堇瓜完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
Vegetable_Dog发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
英姑应助爱撒娇的朋友采纳,获得10
9秒前
俊秀的笑槐发布了新的文献求助100
9秒前
9秒前
9秒前
Suraim完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
Suc完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
ce完成签到,获得积分10
10秒前
化学民工发布了新的文献求助10
11秒前
李健应助Genius采纳,获得10
11秒前
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
《药学类医疗服务价格项目立项指南(征求意见稿)》 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
1st Edition Sports Rehabilitation and Training Multidisciplinary Perspectives By Richard Moss, Adam Gledhill 600
nephSAP® Nephrology Self-Assessment Program - Hypertension The American Society of Nephrology 500
Digital and Social Media Marketing 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5625702
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4711480
关于积分的说明 14955860
捐赠科研通 4779568
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2553797
邀请新用户注册赠送积分活动 1515710
关于科研通互助平台的介绍 1475906