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针对非下采样Contourlet变换(NSCT)在处理噪声影像中具有的优势,以及同极化SAR图像(HH、VV)之间的相关性与互补性,本文实验了一种基于非下采样Contourlet变换的极化图像融合方法。该方法首先对每个极化图像进行多尺度、多方向分解,然后对不同分解子带系数分别采用有利于斑点噪声去除和信息增强的融合规则进行融合,最终通过NSCT反变换得到融合图像。通过信息熵、相关系数以及等效视数等指标的评价,验证了该方法可以有效地实现信息增强,同时该方法也在一定程度上降低了斑点噪声的负面影响。 相似文献
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根据非下采样Contourlet变换的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和IHS变换相结合的遥感影像融合方法.该方法首先对金色影像和多光谱影像经IHS变换后的I分量分别进行非下采样Contourlet 变换;然后采取不同的融合策略分别对高低频系数进行融合:低频系数采用区域能量加权的方法进行融合,高频系数则利用八邻域梯度优先的原则进行融合;最后通过非下采样Contourlet逆变换和IHS逆变换得到融合影像.实验结果表明,该方法在提高融合影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量. 相似文献
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《测绘文摘》2012,(3):42-59
正CH20121448基于最大后验和非局域约束的非下采样轮廓波变换域SAR图像去噪方法=An Algorithm of SAR Image Denoising in Nonsubsampled Contourlet Transform Domain Based on Maximum a Posteriori and Non-local Restriction/岳春宇,江万寿(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室)//测绘学报.-2012,41(1).-59~64提出一种基于最大后验和非局域约束的非下采样轮廓波变换域SAR图像去噪方法。根据SAR图像数据的特征,引入非对数加性模型,并在该模型下对SAR图像NSCT域中的噪声分布统计建模,应用最大后验准则和非局域约束相结合的方法解求SAR图像真实信号的NSCT系数。试验结果表明,本方法具有良好的去噪能力。图3表2参20 相似文献
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针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。 相似文献
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利用NSCT和Krawtchouk矩进行图像检索 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和Krawtchouk矩的图像检索算法。首先,通过NSCT对图像进行分解,提取每个分解层次上不同方向子带系数分布的数学特征作为图像的纹理特征;然后,利用Krawtchouk矩描述图像的形状特征;最后,根据加权的相似性度量实现图像检索。实验结果表明,所提取的特征向量具有平移、旋转、尺度不变性,且能获得更高的检索精度。 相似文献
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非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强 总被引:2,自引:0,他引:2
针对部分遥感图像整体亮度偏暗、对比度较低的特点,为提高遥感图像的视觉效果和可解译性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)和参数化对数图像处理(parameterized logarithmic image processing, PLIP)模型的遥感图像增强方法。首先,遥感图像经非下采样Shearlet变换分解成低频分量和高频分量;然后依据PLIP模型对其低频分量进行增强,提高图像的对比度;同时利用改进的模糊增强方法对高频分量进行增强,突显边缘细节信息。大量试验结果表明,与双向直方图均衡增强、基于平稳小波变换的增强、基于非下采样Contourlet变换的增强等5种图像增强方法相比,本文提出的方法在主观视觉效果和对比度、清晰度等客观定量评价指标两个方面均有优势,能更有效地提高遥感图像的对比度、增强边缘纹理细节信息,视觉效果更佳。 相似文献
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斑点噪声的存在使得SAR图像的应用受到较大的限制.文中首先介绍了SAR图像斑点噪声模型以及几种常用的SAR斑点噪声抑制方法;然后对小波变换斑点噪声滤波方法进行分析,提出了基于二元树复小波变换的SAR图像滤波方法.实验比较表明,二元树复小波变换抑制SAR斑点噪声效果明显,较小波变换更具有优越性. 相似文献
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为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。 相似文献
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基于小波分析的SAR图像斑点滤波及其性能比较评价 总被引:9,自引:1,他引:9
进行斑点噪声滤波是对SAR图像进行分割、分类和信息提取处理前不可或缺的处理步骤。该文首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点滤波算法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上,对SAR图像进行对数变换,将乘性噪声转变为加性噪声,然后在对图像进行小波分解,采用软门限方法进行典型SAR图像斑点噪声滤波。归纳SAR图像斑点噪声滤波效果评价的5个指标,并将文中基于小波分析的滤波效果与传统的自适应局部统计斑点滤波器、Gamma-Map滤波器的滤波效果进行了全方位的比较。结果表明,该方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点抑制能力,边缘、细小特征和点目标等结构信息的保持方面都优于传统的斑点滤波器。 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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Speckle noise in synthetic-aperture radar (SAR) images severely hinders remote sensing applications; therefore, the appropriate removal of speckle noise is crucial. This paper elaborates on the multilayer perceptron (MLP) neural-network model for SAR image despeckling by using a time series of SAR images. Unlike other filtering methods that use only a single radar intensity image to derive their parameters and filter that single image, this method can be trained using archived images over an area of interest to self-learn the intensity characteristics of image patches and then adaptively determine the weights and thresholds by using a neural network for image despeckling. Several hidden layers are designed for feedforward network training, and back-propagation stochastic gradient descent is adopted to reduce the error between the target output and neural-network output. The parameters in the network are automatically updated in the training process. The greatest advantage of MLP is that once the despeckling parameters are determined, they can be used to process not only new images in the same area but also images in completely different locations. Tests with images from TerraSAR-X in selected areas indicated that MLP shows satisfactory performance with respect to noise reduction and edge preservation. The overall image quality obtained using MLP was markedly higher than that obtained using numerous other filters. In comparison with other recently developed filters, this method yields a slightly higher image quality, and it demonstrates the powerful capabilities of computer learning using SAR images, which indicate the promising prospect of applying MLP to SAR image despeckling. 相似文献
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基于最大后验和非局域约束的非下采样轮廓波变换域SAR图像去噪方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文提出了一种基于最大后验和非局域约束的非下采样轮廓波变换域SAR图像去噪方法。根据SAR图像数据的特征,引入了非对数加性模型,并在该模型下对SAR图像NSCT域中的噪声分布统计建模,应用最大后验(MAP)准则和Non-Local(NL)约束相结合的方法解求SAR图像真实信号的NSCT系数。实验结果表明,本方法具有良好的去噪能力并在性能上优于当前主流方法。 相似文献
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针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF (Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边滤波作为基本框架,并利用了双边滤波器中的双边核函数描述像素灰度值之间的相似性以及相邻像素间的几何空间信息。然而,传统双边滤波存在不能有效地滤除强斑点噪声的缺点,并且SAR图像又因成像原理的缺陷导致强斑点噪声普遍存在。针对这些问题,BH-IBF设计了一种根据背景窗口的匀质性进行自适应样本截断的方法,并根据描述背景匀质性的指标自动获取样本截断的截断深度。此外,本文将自适应滤波窗口尺寸以及权重核修改的方案应用到BH-IBF中,以增强匀质区域的斑点噪声平滑强度以及异质区域的边缘信息效果。最后,使用自适应截断后的样本作为已调整权重核的双边滤波器的输入。实验数据显示,BH-IBF能够在有效保留SAR图像纹理信息的同时,获取较好的斑点噪声平滑性能。 相似文献
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一种基于图像边缘特征的SAR斑点滤波算法 总被引:1,自引:1,他引:0
合成孔径雷达图像上的斑点噪声会阻碍图像的校准、检验、解译和应用,因此斑点噪声的去除是雷达图像处理的一个重要环节。通常的去噪方法在抑制噪声的同时也使得图像的边缘模糊,细节特征损失。理论和实践表明去除图像的斑点噪声和保持图像的边缘信息是无法同步实现的。为了在去除噪声和保持边缘特征之间进行折衷,本文基于MROA边缘检测算法以及均值滤波算法,提出了一种基于图像边缘特征的斑点噪声滤波算法。实验结果表明该算法能够在平滑图像的同时有效保持边缘特征信息。 相似文献