一种基于梯度信息的小波SAR图像滤波方法

提出一种基于梯度的自适应小波滤波方法.这种算法利用梯度和纹理信息控制阈值的选取,使滤波器在平坦区域能够有效去除噪声、在边缘区域有效保持边缘.应用于SAR图像斑点噪声滤波,并与增强Lee,Frost滤波,Gamma MAP滤波和Kuan滤波几种算法的结果进行比较分析,表明这种算法不仅能有效去除斑点噪声还能很好地保持图像的边缘等细节信息.     

基于广义Hough变换的不规则形状目标提取方法

提出了一种基于广义Hough变换的不规则形状目标的提取方法。该方法主要包括目标参数描述和目标提取两部分。实验表明，该方法精度好、效率高。     

保持主分量变换结果信息的量化方法

从主分量变换后图像信息保持的角度出发，充分分析了变换结果存储导致信息丢失的原因；同时以直接线性变换为基础，提出了另外两种新的对主分量变换结果进行量化的方法；并对这3种方法进行了充分的比较，文中最后以信息熵为指标评价了3种方法的优劣。     

基于复小波变换的SAR图像斑点滤波方法

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.     

地震波混合阶褶积算法模拟

基于正反傅立叶变换,提出了地震波模拟的混合阶褶积算法。该方法原理简单、易于实现,结合了有限差分与伪谱法的优点,具有较高的精度和计算效率,适用于地震波场的正演计算,同时还给出了二维地震波场的理论计算实例。计算结果表明,此算法模拟结果正确、精度高、速度快、能适应较为复杂地质模型,并且易于推广到各向异性介质中去。     

基于小波消噪和符号动力学的径流变化复杂性研究

提出了基于小波消噪的符号动力学途径研究径流变化的复杂度。对径流序列进行小波消噪,运用Lempel-Ziv算法计算其复杂度,以长江、黄河流域为例定量分析年径流复杂性。为研究水文系统的复杂性提供了工具。研究表明:①黄河流域径流变化比长江流域复杂;②黄河流域年径流的平均复杂度为8.3,从上游到下游的复杂性变化趋势不明显;③从时间纵向看,黄河年径流变化的复杂性并未发生显著的变化。     

基于小波变换系数自适应阈值法在语音去噪中的应用

在软阈值去噪算法基础上，根据小波变换后信号与噪音具有的奇异性，提出无偏风险自适应阈值估计算法，并应用于语音信号的去噪处理，实验结果表明该算法的最小均方误差低于其他的去噪算法。     

基于目标灰度的土地利用变化信息边界提取

为了提高大区域土地利用变化信息提取效率,本文在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法.由于研究对象是大区域中的小目标,无法直接利用灰度直方图寻找分割目标的灰度分布范围.本文提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值.由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来.     

基于立体补偿的遥感立体像对压缩方法

提出研究遥感立体像对的压缩问题。主要讨论了左右影像的视差补偿和辐射补偿。针对遥感立体像对视差分布不均以及左右影像存在辐射差的特点,提出了一种基于立体补偿的遥感立体像对压缩算法。该算法以左片为基准图像,采用自适应视差估计计算出右片的视差矢量,结合辐射校正和重叠块视差补偿技术得到平滑的右片的预测图像,以右片减去预测图像得到残差图像,然后采用小波压缩算法对残差图像进行压缩。实验结果表明,该算法能显著提高遥感立体像对的压缩性能。     

基于小波统计特性的遥感图像像素与特征联合最优融合方法

遥感影像的IHS融合方法由于匹配误差导致光谱畸变和退化,而小波变换在变换域具有良好的分频特性,小波系数的统计特性反映了遥感影像的边缘、线和区域等显著特征。提出了基于小波统计特性的遥感影像的像素和特征联合最优融合方法,在IHS空间,对强度分量I的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明了该方法的有效性。