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结合分形理论和自适应图像块划分的遥感图像噪声估计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对场景复杂的光学遥感图像中加性噪声估计问题,提出了一种结合分形理论和自适应图像块划分的噪声估计方法。区别于传统的基于规则图像块划分的噪声估计方法,本文提出了一种自适应于图像局部信息的图像块划分算法,更大程度地保证了自适应图像块内部的平滑性。结合基于分形理论的图像低粗糙度纹理区域选取和基于统计分析的图像噪声标准差计算,实现了光学遥感图像加性噪声强度的自动估计。利用资源三号卫星图像进行定量试验分析,试验结果表明本文方法可以有效地适用于不同复杂程度、不同噪声强度的光学遥感图像。同时,本文中低粗糙度纹理区域选取和自适应图像块划分的方法经过改进后,还可以应用于雷达图像中乘性噪声的估计。 相似文献
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基于小波分析的成像光谱图像随机点噪声消除 总被引:8,自引:0,他引:8
成像光谱技术为实现遥感定量分析、识别地物提供了一种重要的有效技术手段,但是成像光谱图像中往往含有严重程度不一的随机点噪声。要优化成像光谱图像质量,提高依据地物光谱特征探测、识别地表物地有效性,必须将图像中的随机点噪声予以消除或压抑。在分析已有各种随机点噪声消除或压抑方法的基础上,提出了一种基于小波分析理论的成像光谱图像随机点噪声消除方法。对成像光谱图像的试验处理及与邻域平均、中值滤波去噪声处理方法 相似文献
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SAR图像斑点噪声的小波软门限滤除算法 总被引:19,自引:3,他引:19
本文介绍利用小波分析和软门限对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(Speckle)进行抑制与滤除的算法。首先选择合适的小波基对合成孔径雷达(SAR)图像进行小波分解,应用David L.Donoho软门限理论,并且将其推广到2维信号。针对SAR图像斑点噪声的特殊性,即在小波变换域内图像和斑点噪声的奇异性不同,选取合适的门限在小波域内滤波。最后进行小波反变换得到去噪后的SAR图像。实验证明,该算法能 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)海冰图像分割对全球气候研究和保证船舶航行安全具有重要意义。现有的基于区域的马尔可夫随机场(MRF)多极化SAR分割方法,由于受相干斑噪声影响,其区域划分不尽合理,不能有效完成分割。因此,提出一种噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割算法,首先在极化总功率图上引入降低噪声的滤波算法,合理划分初始区域,其次考虑区域之间的差异度,从而实现多极化SAR海冰图像的准确分割。以RADARSAT-2和SIR-C获得的全极化海冰图像为实验数据进行验证,结果表明:和其他较先进算法相比,本文算法优势明显,既能高效保持图像连通性,又能增强图像的细节信息,具有更高的分割精度。 相似文献
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基于蓝噪声理论的遥感图像森林植被纹理测量 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感图像分割中森林植被是重要的一类目标,有效确定森林植被的纹理尺度是纹理分割的重要问题。提出一种用蓝噪声理论描述遥感图像森林植被纹理特征的方法,是一种新的植被纹理刻画和纹理尺度计算方法。研究尺度与植被纹理形态的对应关系,对于选定的探测区域,迭代寻找蓝噪声特征。迭代过程包含通过几何变换缩小区域的尺寸,用快速傅里叶变换获取区域的频谱响应,从频谱响应中提取蓝噪声特征。对于具有蓝噪声特征的区域,计算森林植被纹理的灰度分布,根据当前区域尺寸计算纹理的尺寸。实验表明,森林植被纹理单元的尺度和灰度分布测量结果准确,为进一步纹理分割提供了可靠的基础。 相似文献
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小波变换的多分辨率支集用于噪声图像低通滤波 总被引:7,自引:0,他引:7
依据信号与噪声的小波变换在不同分辨率下呈现不同特性的特点,提出了多分辨率支集图像低通滤波方法。通过与经典的高斯低通滤波方法实验结果比较,证明了本方法具有较强的抑制图像噪声能力。 相似文献
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小波变换由于其良好的时频分离特性以及接近人类视觉系统的多分辨分析,在SAR图像的去噪和复原中得到了很好的应用,但是经典小波变换不具备平移不变性,且得到的高频分量的方向非常有限.复数小波变换是一种具有近似平移不变性、更多方向选择性且能够完全重构的双数正交小波变换,在图像去噪方面表现出更强的性能.建立了复数小波变换分解与重构的过程,并对分解后的实部和虚部图像的高频部分分别进行局部非线性软阈值法滤波.实验结果显示,复数小波变换较小波变换不仅滤除了更多的噪声,而且得到的图像边缘更加平滑. 相似文献
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合成孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续目标检测、分类和识别等的应用。本文对SAR图像的相干斑抑制问题进行了分析,总结了目前已有的相干斑抑制算法的主要思路,介绍了具有代表性的算法,并对这些方法进行比较分析,得出单个滤波器很难从去噪和边缘保持方面均达到最佳的结论。 相似文献
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针对含有乘性噪声退化图像的复原问题,提出了一种自适应的、良态的偏微分方程复原模型。该模型是在对该类退化图像统计学规律分析的基础上,通过对正则项的自适应修正和保真项中模糊算子的改进构造的。测试实验数据表明,复原后的图像峰值信噪比与AA模型相比提高了5 d B左右,边缘保持指数比AA模型提高了1倍左右。该模型在对含有服从Gamma分布的乘性噪声和高斯模糊的退化图像复原时,能够在去除噪声的同时保持边缘,复原能力优于其他常见的模型。 相似文献
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基于边缘检测的自适应干涉SAR降噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的相位滤波方法,基于干涉条纹方向的检测,完全自适应地对干涉相位进行滤波。本方法计算简单,十分适用于干涉条纹密集的区域进行滤波。通过SIR—C/X—SAR的X—SAR数据的处理验证,结果令人满意。 相似文献
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有效地抑制或消除斑点噪声是SAR图像地学应用的前提,通过基于单视数SAR图像的Speckle统计特性和已发展的空间滤波算法分析。发展了一种改进的全方向动态窗口自适应SAR噪声滤波算法,该算法对处理的每一个像元可按图像边界细节划分为需要的全方向子窗口,利用相对标准差判断滤波窗口及子窗口内斑点噪声及边缘信息的存在情况,可实现滤波窗口大小动态调整和窗口内参加滤波像素的自适应选择,对ERS SAR SLC图像试验结果表明,该算法对单视数SAR图像具有较强的Speckle抑制能力。且可较好地保持图像的纹理边界细节信息,有一定的实用价值。 相似文献
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采用粤西2018—2019年优于0.5 m地理国情监测影像,结合2018年矢量化地表覆盖分类成果,使用稀疏降噪自编码神经网络深度学习方法,首先选取BJ、GF、ZY等各类高分辨率遥感影像训练生成多传感器训练模型;其次利用PCA主成分分析提取样本数据最大特征,实现样本数据白化降维;最后采用tanh函数作为神经元激活函数,选... 相似文献
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合成孔径雷达 (SAR)图像一般都存在相干噪声 ,对地物信息的提取及 SAR图像应用的干扰非常严重 ,对此许多人提出了不少处理方法 ,并分析对比了多种滤波算法 ,认为改良 K -均值自适应滤波效果最佳。本文中分析了改良 K -均值自适应滤波法的数学基础的局限性 ,并采用了一种基于多分辨分析的滤波算法 ,该算法通过将噪声 (或较小的结构特征 )与较大的结构特征相分离 ,然后滤出噪声 (或较小的结构特征 ) ,从而达到消除斑点噪声的目的。实验结果证明 ,基于多分辨分析的滤波算法在消除 SAR图像的斑点噪声方面优于改良 K -均值自适应滤波法。 相似文献