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基于小波变换的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声进行抑制.首先从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,论述了在SAR图像中采用小波变换对相干斑噪声滤波的优越性和必要性;然后详细论述了在小波变换域中如何对相干斑噪声进行有效的滤波,同时利用小波细节子图像提供的信息来检测边缘和纹理细节;最后通过实验结果说明了此方法不但对高分辨率SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,而且还尽可能多地保留了目标特性和纹理细节,使图像的视觉特性良好. 相似文献
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主要研究大鱼际掌纹图像边缘提取算法。介绍几种经典的边缘检测算子以及Hough变换方法,重点讨论了小波模极大值多尺度边缘检测方法。构造了高斯多尺度边缘检测算子,根据噪声和图像边缘的小波变换模值跨尺度传递的不同特征,研究小波模极大值多尺度边缘检测方法,对大鱼际掌纹图像进行边缘提取。实验结果表明该方法检测到的边缘细节丰富,定位较准确,有效降低了噪声,不足之处是连续性较差。 相似文献
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针对边缘检测过程中阈值难确定和提取干扰边缘较多的问题,提出了一种基于多级滤波的感兴趣边缘检测算法。该算法分为四个步骤:首先对图像进行平滑滤波;之后计算水平方向和垂直方向的梯度幅值图像和梯度方向图像;然后根据梯度方向图像对梯度幅值图像进行噪声边缘滤波,并对梯度幅值图像进行非最大值抑制;最后对滤波后的梯度幅值图像进行分割,对得到的边缘映射图进行边缘跟踪,获取所有的边缘段及其特征,并滤除不满足特征约束的边缘,得到感兴趣的边缘。试验结果表明本文算法有很好的适用性。 相似文献
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一种新的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声时,损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了该方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。 相似文献
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针对传统图像边缘检测算法抗噪能力差,定位准确性不高的缺点.提出了一种基干多方向多尺腰小波变换的图像边缘检测算法.该算法利用小波变换各尺度间边缘梯度信息的关联及备方向上边缘梯度信息的互补,首先从多个方向对图像进行多尺度小波变换.然后将各个方向上小波系数根据期望最大规则进行融合,再通过最大墒阈值处理,形成图像的边缘。宾验结果表明,由于算法省去了求模值过程,使计算更加简单.同时通过多方向小波变换能尽可能地搜索各方向的图像边界,使边缘定位更加准确. 相似文献
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本文介绍一种基于小波变换模极大值进行图像边缘检测的方法。对图像进行二维小波变换,其梯度模值反映了图像的边缘,用这种方法可以检测到图像所有边缘的细节,但同时也会检测到一些伪边缘和噪声点。本文采用图像分块方法确定阈值,并用该阈值来限定模值,与传统边缘检测方法相比,可以得到更好的边缘检测效果。 相似文献
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目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点,设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子,对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。 相似文献
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基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出了一种基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法。首先分析二进小波变换,根据边缘和噪声随尺度变化的不同特性,设计了多尺度边缘响应函数(MERF)。通过MERF中的乘积放大作用,增大了边缘响应的幅度,同时也抑制了噪声产生的伪边缘。然后利用小波变换多尺度之间的联合分布关系,计算自适应阈值,检测MERF的梯度模值形成多尺度边缘。该算法直接在小波特征上进行多尺度合成,避免了多个边缘图合成过程的病态问题。实验表明,与LOG,Canny以及Mallat多尺度小波检测方法相比,该算法在检测和定位之间能够达到更好的平衡,既能够实现小尺度下的精确定位,也可以保留大尺度下对噪声的抑制作用。 相似文献
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为了进一步提升人脸梯度特征的光照健壮性,本文结合低秩分解能有效分离图像本质特征和噪声的特性,提出了一种光照健壮的低秩相对梯度直方图特征提取方法。首先,通过对人脸图像进行相对梯度运算获得了图像的相对梯度幅值图像和各像素的梯度方向信息。然后,为了去除相对梯度图像中由于非均匀光照而引入的光照边缘误差,利用低秩分解将相对梯度图像分解为低秩分量和稀疏噪声分量之和。最后,结合人脸图像的梯度方向信息对相对梯度图像的低秩分量进行离散化、滤波和局部二值模式编码形成了人脸的低秩相对梯度直方图特征。在经典的FE-RET子集以及具有代表性的YaleB和PIE光照子集上的实验显示:低秩相对梯度直方图特征的人脸识别性能显著优于相对梯度直方图特征、方向梯度幅值模式特征和图像低秩特征等方法的性能;在YaleB子集上,低秩相对梯度直方图特征的人脸识别精度比相对梯度直方图特征的人脸识别精度高至少4%。实验结果证明,低秩相对梯度直方图特征对光照变化,尤其是非均匀光照变化的人脸识别具有很强的健壮性。 相似文献
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为使融合后的多光谱图像尽可能保持原多光谱图像光谱特性的同时提高空间质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和多尺度边缘检测的融合算法。介绍了非采样Contourlet变换和多尺度边缘检测;设计了基于多尺度边缘检测、直接替代的高频、低频子带融合规则;用QuickBird卫星高分辨率遥感图像进行仿真实验。实验结果表明该算法能够在保持光谱信息的同时注入更丰富的空间细节信息,优于传统的Wavelet变换法和Contourlet变换法。 相似文献
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Image Fusion Processing for IKONOS 1-m Color Imagery 总被引:1,自引:0,他引:1
Many image fusion techniques have been developed. However, most existing fusion processes produce color distortion in 1-m fused IKONOS images due to nonsymmetrical spectral responses of IKONOS imagery. Here, we proposed a fusion process to minimize this spectral distortion in IKONOS 1-m color images. The 1-m fused image is produced from a 4-m multispectral (MS) and 1-m panchromatic (PAN) image, maintaining the relations of spectral responses between PAN and each band of the MS images. To obtain this relation, four spectral weighting parameters are added with the pixel value of each band of the original MS image. Then, each pixel value is updated using a steepest descent method to reflect the maximum spectral response on the fused image. Comparison among the proposed technique and existing processes [intensity hue saturation (IHS) image fusion, Brovey transform, principal component analysis, fast IHS image fusion] has been done. Our proposed technique has succeeded to generate 1-m fused images where spectral distortion has been reduced significantly, although some block distortions appeared at the edge of the fused images. To remove this block distortion, we also proposed a sharpening process using a wavelet transform, which removed block distortion without significant change in the color of the entire image. 相似文献