小波域隐马尔可夫树模型在图像去噪中的应用

小波域隐马尔可夫树(HMT)模型被广泛应用于统计信号和图像处理中,它成功描述了真实图像小波系数在尺度之间的相关性和依赖性,很好地体现了小波变换的延续性和非高斯性.这里通过构建图像小波域HMT模型,在应用期望最大(EM)算法估计HMT模型的参数之后,对小波系数进行贝叶斯估计达到去除噪声的目的.实验结果表明,去噪效果好于其他小波去噪算法.     

小波域隐马尔可夫树模型在图像去噪中的应用

小波域隐马尔可夫树(HMT)模型被广泛应用于统计信号和图像处理中,它成功描述了真实图像小波系数在尺度之间的相关性和依赖性,很好地体现了小波变换的延续性和非高斯性。这里通过构建图像小波域HMT模型,在应用期望最大(EM)算法估计HMT模型的参数之后,对小波系数进行贝叶斯估计达到去除噪声的目的。实验结果表明,去噪效果好于其他小波去噪算法。     

基于小波域隐马尔可夫树模型的SAR图像去噪

从小波变换和隐马尔可夫模型的理论出发,实现基于小波域隐马尔可夫树模型的图像去噪算法设计,并对具有乘性噪声的SAR图像进行去噪处理。结果表明,与传统的各种去噪方法相比,该算法对SAR图像的去噪效果非常显著,在去噪的同时能够很好地保持原图像的纹理细节特征,具有一定的应用价值。     

联合非局部均值与小波域维纳滤波的去噪方法

针对传统小波阈值与维纳滤波方法对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像去噪后效果不太理想的情况下,提出了一种基于非局部均值与小波域维纳滤波联合的SAR影像相干斑抑制方法。首先,对SAR影像进行小波分解,将影像及噪声引入到小波域中;然后,对分解出的低频部分进行非局部均值处理,高频部分进行维纳滤波;最后,对处理后的低频和高频部分进行小波重构,得到去噪后的影像。实验结果表明,所提的去噪方法不仅能够有效去除相干斑噪声,而且较好地保持了图像的纹理结构等信息。与传统的小波阈值与维纳去噪方法相比,在等效视(ENL)数、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标上有明显改善。     

结合双树复小波变换的四阶偏微分影像去噪方法

针对低阶偏微分方程去噪模型通常会使图像的灰度趋于分段常量而产生阶梯效应的问题,结合小波多尺度分解在图像处理中的应用,提出一种结合双树复小波变换(DT-CWT)的四阶偏微分方程(PDE)影像去噪模型。首先采用DT-CWT对噪声影像进行多尺度分解,保留分解后的低频分量不变,其他层复高频分量采用四阶PDE去噪模型去噪,然后重构相应层的高、低频分量,得到最终去噪后影像。对不同噪声强度下的ZY-3卫星影像去噪实验的结果表明,采用本文方法去除遥感影像噪声相比现有方法得到的去噪结果信噪比平均提高了1~2 d B,提高了去噪影像的结构相似度,在有效去除影像高斯噪声的同时能够较好地保留图像细节信息。     

基于小波变换的图像阈值化去噪算法研究

鉴于传统的去噪方法难以在各频域得到很好的兼顾,本文提出一种基于小波变换的去噪方法.通过对图像进行2维离散小波变换(DWT),再根据噪声和图像信号的不同特性,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,最后进行小波重构(IDWT),得到去噪后的图像.实验表明,该算法具有很好的效果.     

基于小波系数分割的局部自适应阈值图像去噪

针对自适应小波阈值去噪中方形局部窗口不能很好地适应小波系数自身边缘特征的问题，本文提出了一种基于图像分割的局部自适应小波阈值去噪方法。该方法首先对图像进行多尺度小波分解，其次利用图像分割技术对图像的各尺度小波系数分别进行分割，分割技术选用SLIC超像素分割法得到具有相似统计特性的不规则局部块，然后对每个分割块内的小波系数进行BayesShrink阈值估计和软阈值收缩，最后通过小波逆变换得到去噪图像，并在3幅标准测试图像和一幅高光谱影像上进行试验。试验结果表明，本文提出的方法能更好地适应小波系数自身的边缘特征，不仅能够获得更好的视觉效果，而且能够达到较高水平的数值指标。     

一种基于压缩感知的遥感影像混合去噪模型

针对遥感影像噪声通常由光学噪声和电噪声组成的特点,提出了一种基于压缩感知的混合去噪模型。该模型结合了压缩感知原理和自适应中值滤波算法,分别在小波域与空间域对影像进行去噪。实验结果证明了混合模型在有效抑制影像中噪声的同时,可以保持较高的信噪比和归一化方差,有较高的图像的纹理和边缘信息保持能力。     

结合模平方的双树复小波变形监测数据滤波

针对变形监测数据的去噪问题,该文在分析离散小波变换去噪不足的基础上,提出了一种基于模平方的双树复小波变形监测数据滤波方法。该方法利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等特点,通过最小尺度空间的小波系数得到噪声强度,并结合模平方处理法确定各层的阈值,经重构阈值处理后的各层小波系数即得到去噪后的信号;经算例,并与传统离散小波变换对比分析。结果表明:双树复小波变换的分解效果优于传统离散小波变换,能较好地表现出细节部分的频率信息,使变形信号的周期性变化特征更为明显。该方法去噪更彻底,进一步提高了消噪的精度和可靠性,可作为变形监测数据降噪处理的新方法。     

基于Wallis滤波的改进小波去噪方法研究

边缘信息是影像最重要的高频信息,在去除噪声的同时应尽量保留。介绍一种改进的小波去噪方法,不仅大大减少了算法的时间复杂度,而且用Wallis滤波对小波变换后的小波系数进行处理,在进一步压制噪声的同时增强了影像的对比度。实验结果表明,该方法不仅效率高,而且能较好地突出细节信号,效果优于普通的小波阈值去噪。     

QuickBird影像多波段融合技术的研究

本文通过分析QuickBird影像的多波段物理特性，提出了基于局部区域活性测度匹配的IHS＋小波变换的融合方法。算法首先将多光谱影像进行IHS变换，然后在频率域运用基于局部区域活性测度匹配原则将1分量和高分辨率影像进行小波变换融合。通过和传统的IHS＋小波变换的融合方法的实验进行比较，该方法具有较好的融合效果。     

一种结合整型最佳谱间预测与SPIHT的MODIS影像无损压缩算法

针对MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)影像数据海量并具有重要研究价值的特点,研究MODIS影像的无损压缩算法。采用最佳线性预测方法,通过波段相关性排序确定波段最优预测顺序,并自适应计算"预测波段"与"当前波段"的二阶最佳预测器系数,减少谱间冗余;以多级树集合分裂树(Set Partitioning In Hierarchical Trees,SPIHT)编码算法降低谱内相关。为确保无损压缩,对线性预测系数进行最佳逼近取整操作,并采用基于提升格式的D5/3整数小波变换。实验结果表明本文提出的算法在压缩比上性能较3DSPIHT等算法突出。     

一种结合整型最佳谱间预测与SPIHT的MODIS影像无损压缩算法

针对MODIS影像数据海量并具有重要研究价值的特点,研究了MODIS影像的无损压缩算法.采用最佳线性预测方法,通过波段相关性排序确定波段最优预测的顺序,并自适应计算预测波段与当前波段的最佳预测器系数,减少谱间冗余;以多级树集合分裂(SPIHT)编码算法降低谱内相关.为确保无损压缩,对线性预测系数进行逼近取整操作,并采用基于提升格式的D5/3整数小波变换.实验结果表明,该算法在压缩比上的性能较3DSPIHT等算法突出.     

基于整数小波变换的半盲脆弱水印算法

提出了一种用于图像认证的小波域半盲脆弱水印算法。水印由二值伪随机序列组成,嵌入在小波域细节分量的感知重要系数中。采用自适应量化中间值系数的方法嵌入水印。基于整数小波变换,并对量化算法进行改进以避免舍入误差。水印提取时不需要原始图像。实验结果表明,算法具有较好的不可见性,且对一定强度的图像压缩、增强等处理有鲁棒性;对于模糊、加噪等攻击表现出较强的脆弱性;对剪切等攻击有较好的篡改定位能力。     

引入纹理特征的SSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA/JPL AIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。     

利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法

Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点.文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进.首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合.通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的.     

基于边缘检测的优化算法的小波阈值图像去噪

目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法.但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题.本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软闽值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活.经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入平滑图像中.实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留图像的细节,使图像更加清晰,提高了信噪比.     

利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法

Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点。文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进。首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合。通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的。     

结合双树复小波纹理特征和MRF模型的遥感图像分割

针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题，以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波（DT-CWT）纹理和马尔可夫随机场（MRF）模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先，通过双树复小波变换提取影像纹理特征，联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量；然后，将混合特征向量高斯归一化处理，并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图；最后，借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息，基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度，同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”，从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。     

改进灰色马氏组合模型在建筑物沉降预测中的应用

结合青岛某工程大厦实测数据,提出了基于小波去噪的改进灰色-马尔柯夫组合模型,对建筑物进行沉降预测。首先,采用小波变换理论对数据进行小波去噪;然后,利用Matlab建立新陈代谢灰色模型,并对去噪数据进行沉降预测;最后,将新陈代谢灰色模型得到的相关预测值划分为不同的状态区间,再利用马尔科夫模型来确定最终的沉降预测值。结果表明,组合模型的预测精度和预测结果要优于其他两个模型,且其稳定性和可靠性都有很大提高。