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.     

SAR图像多尺度积增强的目标检测算法

合成孔径雷达（SAR）成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。     

小波域隐马尔可夫树模型对多光谱影像的去噪研究

传统小波去噪方法认为尺度间小波系数是无关的,但实际小波系数具有明显的相关性,基于此,提出了一种基于小波域隐马尔可夫树模型的多光谱影像去噪方法。首先对影像各波段的小波系数进行建模;然后通过最大期望算法对小波域隐马尔可夫树模型参数进行估计,得到小波系数后再进行小波逆变换;最后通过波段合成得到去噪后影像。实验结果表明,该方法 MSE和NMSE值最小,是其他方法的1/2~1/32;SNR和PSNR值最大,是其他方法的1~2倍,说明影像的降噪效果较好,且较好地保留了影像边缘和细节信息,为影像后续处理奠定了基础。     

基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪

基于信号和噪声在提升格式小波分解中呈现出的不同特性，提出了一种新的小波包去噪算法。该算法采用提升格式小波对SAR图像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的能量范数，然后根据软阈值法和能量范数区分信号和噪声，达到去除噪声的目的。试验结果表明，该算法对SAR图像具有较好的去噪效果，不仅可以去除图像中的大部分噪声，而且可以较好地保留图像纹理的细节信息。与传统小波包算法相比，其计算速度快了一倍左右。     

基于双树复数小波的SAR图像去噪算法

SAR图像相干斑点噪声的存在严重影响了SAR图像的应用效果。本文给出了一种基于双树复小波变换的贝叶斯收缩去噪算法,采用双树复小波获取更多的方向特性,然后借助贝叶斯MAP估计器调整小波系数,达到去除SAR图像斑点噪声的目的。实验证明,本算法在抑制SAR图像斑点噪声的同时有效地保持了图像的边缘信息。     

一种基于退化模型的高分辨率SAR去噪算法

为了保持高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像中的纹理结构，提出了一种基于高斯．马尔可夫模型（Gauss-Markov Model）的方法来抑制SAR图像的斑点噪声。通过引入贝叶斯分析框架，建立Markov随机场的退化图像恢复模型，从而将图像的恢复问题转化为求解最大后验概率（MAP）问题，并直接从噪声图像中估计随机场模型参数进行有效的噪声抑制。实验结果表明，对所研究的高分辨SAR图像，基于退化模型的去噪算法（RMBD）不论是在噪声的去除上还是在结构信息等细节的保持上均不同程度地优于其他常用斑点去噪方法。     

基于双重离散小波变换的遥感图像去噪算法

结合离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)与二维多级中值滤波(two-dimensional multi-stage median filtering,TMMF)算法,提出了一种遥感图像自适应去噪(de-noising)算法。该算法首先对噪声图像进行单层DWT,分出低频子图像和高频子图像,由于其中的低频子图像包含了大量背景信息,几乎不受噪声的污染,因而变换后仍保持原样无需再处理;对于高频子图像继续执行单层DWT,获得多方向分布的次低频子图像和次高频子图像;然后对次高频子图像采用改进的TMMF算法进行去噪,对次低频子图像采用改进的小波硬阈值函数模型进行噪声抑制;最后对上述去噪后的子图像进行二次小波重构,得到去噪后的遥感图像。采用3景细节信息丰富的遥感图像进行算法性能测试,并与TMMF算法、改进的TMMF算法以及小波变换硬阈值去噪算法进行比较,结果表明,基于双重离散小波变换算法的去噪性能有所提升。     

一种新的SAR图像相干斑抑制算法

合成孔径雷达(SAR)图像会受到相干斑噪声的污染,对SAR图像的后续处理产生了很大影响.提出一种基于快速离散曲波变换(FDCT)抑制合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的方法.先通过FDCT把SAR图像变换到曲波域中,得到曲波系数,再应用自适应阈值算法估计不同尺度、不同方位曲波系数的阈值,分别对曲波系数进行硬阈值和软阈值化处理,最后通过FDCT反变换恢复出图像.对单视SAR原始图像进行处理,并与小波去噪方法进行各种量化比较,结果表明,Curvelet滤波器要比Wavelet滤波器效果好,软阈值算法的效果比硬阈值算法好.基于FDCT的SAR图像相干斑去噪,不仅抑制相干斑能力比较强,而且在目标的边缘及纹理信息的保持上也有很大的优势.     

基于多算法改进的灰色模型在沉降监测中应用

根据灰色模型在沉降预报中的局限性,提出了一种基于小波去噪和粒子群优化算法的灰色模型。首先通过小波分析算法对原始数据进行去噪,再利用粒子群算法对灰色模型算法进行优化,然后对去噪过的数据进行预测。将直接使用灰色模型,使用经过小波去噪的灰色模型以及使用经过小波去噪后利用粒子群算法进行优化的灰色模型3个实验进行比较,得出基于小波去噪和粒子群优化算法的灰色模型的预测值最接近真值的结论。     

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。     

利用窗口小波去噪的高精度动态单历元定位算法

为提高动态单历元定位的精度和实现实时处理,提出了一种利用窗口小波去噪的高精度动态单历元算法。该算法首先利用常规单历元方法获得观测值残差,在当前历元右侧通过数据延拓来改善端部效应的影响,然后利用窗口小波对当前历元观测值残差去噪,通过交叉证认实现小波去噪分解层数的自适应选取,最后利用去噪后得到的较为干净的观测值实现最终定位。实验结果表明,与常规单历元定位相比,在不同的运动情况下,该方法的定位精度均有较大的提高,与小波后处理结果一致。     

沉降数据序列分析方法研究

针对沉降数据序列的特征，研究了多项式回归方法、小波降噪方法、频谱分析法在沉降数据处理中的应用。多项式回归残差和小波降噪残差统计指标对比表明：在趋势项分离过程中，小波降噪方法优于多项式回归方法。小波降噪的残差频谱分析结果表明了沉降数据序列在2个月和4个月的周期性信息。     

几种图像去噪算法的对比分析

图像去噪作为一种重要的预处理手段,一直以来都是图像处理和计算机视觉领域的研究热点。去噪算法的难点在于去除噪声的同时尽可能保持原始信息的完整性。本文主要研究TV,BLS-GSM,NLM以及BM3D四种经典去噪算法的基本原理,并用模拟数据验证分析四种算法在图像去噪中的性能,实验证明,四种算法均能在保留图像细节的前提下很好的去除噪声,其中,BM3D算法在保证去噪质量的同时效率最高。     

结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法，使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数，将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验，试验表明，本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。     

无人机采场图像二维经验小波变换降噪研究

针对传统图像降噪方法难以适用于露天矿无人机(UAV)图像降噪的问题,该文提出了一种基于经验小波变换(EWT)算法思想的露天矿UAV图像快速降噪方法。采用Littlewood-Paley小波算子检测提取UAV图像噪声特征,以提高阈值函数匹配精度;借助改进的自适应H阈值函数对UAV图像噪声进行计算,提高UAV图像边缘细节度;并通过二维经验小波变换逆重构,从而提高UAV图像纹理精度。实验结果表明,本文算法能够实现露天矿UAV图像的快速降噪,保留边缘细节和纹理特征,并具有较好的降噪效果。     

复张量场扩散方程及其在PolSAR图像去噪中的应用

张量图像如极化合成孔径雷达(PolSAR)图像,它的每一个像素点都是一个3 阶的正定对称矩阵。对于张量图像的噪声抑制,目前普遍的做法是将它们看作多通道标量图像进行处理,但是,这样可能会破坏矩阵的正定性,从而造成信息的损失。本文主要研究基于扩散方程的张量图像的噪声抑制问题,将现有的基于扩散方程的实张量场去噪模型推广到复张量场,并给出了其数值迭代格式。模拟图像和PolSAR图像上的实验充分验证了本文算法的有效性。与现有算法相比,本文算法具有更好的去噪能力和边缘保持能力。     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息，高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰，如果感兴趣区域受到污染，则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题，本文采用自适应模糊阈值法去噪方式，该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后，重新构造作为新的小波系数，经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较，结果表明，自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点，既保留图像细节又使图像更加平滑，图像整体信息完好，去噪效果更为理想。     

小波阈值改进算法的遥感图像去噪

通过对于文献中已有小波阈值去噪方法的研究,结合已有的一些小波阈值去噪函数,提出了相应的小波阈值去噪的改进方法来完善和提高小波阈值去噪的处理能力和可行性。该阈值函数加入了有效的调整系数来控制函数的可变。该函数不但同时保留了相应的传统小波硬阈值、软阈值衍化的优点,也提高了相应精度指标。利用该函数阈值去噪不仅在经典的图像中起到很大的改善,在遥感图像的去噪处理方面也有明显的精度提高。该方法通过去噪评价指标均方差（MSE）,峰值信噪比（PSNR）,信噪比（SNR）,均方根误差（RMSE）进行去噪后图像的评价。该改进的阈值函数方法对于图像的处理后评价指标明显有所改善。     

小波超分辨率重建算法及其在SPOT影像中的应用

影像超分辨率重建就是从一系列质量较差、分辨率较低的图像来重建图像质量更好、空间分辨率更高的影像的算法.在将所有低分辨率影像纳入同一参考格网中考虑的情况下,低分辨率数据相当于一非规则采样的交错采样数据.本文在多分辨率分析的基础上对基于小波的影像超分辨率重建理论进行介绍,并将现有的小波超分辨率重建算法推广到更一般的运动模型,以充分利用交错采样数据的内在规律性和结构特征,同时针对SPOT影像的特点,分析SPOT影像的调制传送函数,对SPOT重建影像进行包括去噪与解卷积的复原后处理.最后给出基于小波的SPOT影像超分辨率重建结果,表明遥感影像的超分辨率重建在应用中取得进展.