基于静态小波变换的遥感影像薄云雾模糊抑制

针对薄云雾造成的遥感影像模糊问题,提出了一种基于静态小波变换与离散小波变换相结合的抑制云雾模糊的方法 ;并与同态滤波方法和一种基于拉普拉斯增强和直方图分段线性变换方法进行了对比。该方法通过提高影像分辨率增加云雾覆盖区细节的方式达到抑制图像模糊的目的。目视效果表明,该方法显著抑制了薄云雾覆盖造成的影像模糊,明显优于对比方法,且具有较高的峰值信噪比、光谱保真度和信息熵。     

联合双边滤波器和小波阈值收缩去噪算法研究

针对现有去噪算法去噪不彻底、噪声误判、损害图像边缘和纹理细节信息的缺点,提出一种联合双边滤波器和小波阈值收缩图像去噪算法。首先,使用双边滤波器对含有噪声图像进行分层;其次,对不同分层结果,选择不同滤波器进行去噪:高对比度层采用双边滤波器,低对比度层采用小波阈值收缩去噪方法;最后,融合高、低对比度层去噪图像,实现有效去除噪声的同时,保证图像信息完整。实验结果表明,本文算法的峰值信噪比达到40.99 d B,比非局部均值滤波、双边滤波器、小波阈值收缩和偏微分方程图像去噪算法分别提高了7.79%,3.56%,11.22%和1.91%;与此同时,还能有效保留图像边缘和纹理等细节信息。     

小波变换的上升型实现

首先讨论了两子带滤波器的多相分解,在此基础上深入分析了小波分解与合成及多步上升与对偶上升的基本原理与实现过程;分析了一些常用小波变换用上升型原理实现的具体步骤;并给出了小波变换上升型实现的边界处理公式;最后给出了小波变换基于上升型实现的实验结果.通过与传统的小波变换实现算法比较可以看出,上升型实现有非常明显的优越性.     

小波变换的上升型实现

首先讨论了两子带滤波器的多相分解，在此基础上深入分析了小波分解与合成及多步上升与对偶上升的基本原理与实现过程；分析了一些常用小波变换用上升型原理实现的具体步骤；并给出了小波变换上升型实现的边界处理公式；最后给出了小波变换基于上升型实现的实验结果。通过与传统的小波变换实现算法比较可以看出，上升型实现有非常明显的优越性。     

第2代双正交小波的上升型构造及其应用

介绍了双正交小波分解的基本理论,并用数字滤波器的观点分析了双正交小波函数所满足的条件;讨论了双正交小波函数及滤波器的上升型构造方案,在此基础上从最简单的Haar小波基出发,通过上升型步骤构造出具有不同特性的第2代双正交小波数字滤波器;最后给出了基于第2代双正交小波变换的图像放大算法及实验结果.     

基于Mallat算法遥感图像去云雾处理的改进方法

遥感图像云雾处于相对低频、景物处于相对高频。根据小波变换多分辨率的特点,分析云雾和景物在小波系数中的分布,得出景物信息包含于低层细节系数,而云雾信息包含于高层细节系数和近似系数。本文通过增大图像的低层细节系数,减小高层细节系数,并适当减小近似系数,达到去除云雾的目的。最后评价了图像处理结果,并与同态滤波做比较,表明本文方法是有效的。     

基于B样条小波变换的矢量地图数据压缩及边界处理

在离散小波变换的快速Mallat算法基础上,根据小波滤波器的特点,提出了一种基于B样条小波变换的矢量数据压缩的边界处理的方法,该方法经实验可以保证压缩后的数据能如实的反映原数据的特性和规律性.     

第2代双正交小波的上升型构造及其应用

介绍了双正交小波分解的基本理论，并用数字滤波器的观点分析了双正交小波函数所满足的条件；讨论了双正交小波函数及滤波器的上升型构造方案，在此基础上从最简单的Haar小波基出发，通过上升型步骤构造出具有不同特性的第2代双正交小波数字滤波器；最后给出了基于第2代双正交小波变换的图像放大算法及实验结果。     

基于小波分析的卫星钟噪声处理方法研究

根据原子钟信号噪声的特点,引入了小波分析的处理方法,并给出了小波分析函数的数学模型和滤波器构建方法。利用该方法对卫星钟的钟差数据进行分析,并利用allan方差对处理结果进行评估,结果显示小波分析方法有效地减弱了原子钟信号噪声,原子钟的频率稳定度得到了明显提高。     

小波滤波器及遥感影像分类

基于正交小波变换的特征,研究了小波滤波器的长度对影像分类的影响。并在不同滤波器长度下,对22幅遥感地貌纹理影像进行了分类试验,获得了较高的分类正确率。     

基于子带内小波系数相关性的遥感图像滤波

滤波是遥感图像处理和应用过程中必不可少的一个环节.传统的小波域滤波方法对所有的细节小波系数逐一进行独立的收缩处理,而没有顾及小波系数之间的相关性,因而不具备较强的鲁棒性和适应性.文中提出一种基于小波系数聚集性分布的滤波策略.该方法认为小波系数的分布具有集中性,对当前的系数在邻域内计算其能量,而后将其纳入系数的收缩策略,...     

一种遥感影像混合噪声的去噪方法

为了减弱遥感影像噪声的影响,提高影像使用价值,提出了一种新的针对遥感影像混合噪声去噪的组合滤波,即基于三维块匹配和自适应中值滤波的去噪方法;此外使用rbio3小波和db20小波替换传统三维块匹配参数,进行两个仿真试验和一个真实遥感图像去噪试验。结果表明：本文方法在去除遥感影像常见的脉冲与高斯噪声方面,效果优于传统滤波方法。     

Wavelet packets based denoising method for measurement domain repeat-time multipath filtering in GPS static high-precision positioning

Repeatable satellite orbits can be used for multipath mitigation in GPS-based deformation monitoring and other high-precision GPS applications that involve continuous observation with static antennas. Multipath signals at a static station repeat when the GPS constellation repeats given the same site environment. Repeat-time multipath filtering techniques need noise reduction methods to remove the white noise in carrier phase measurement residuals in order to retrieve the carrier phase multipath corrections for the next day. We propose a generic and robust three-level wavelet packets based denoising method for repeat-time-based carrier phase multipath filtering in relative positioning; the method does not need tuning to work with different data sets. The proposed denoising method is tested rigorously and compared with two other denoising methods. Three rooftop data sets collected at the University of Nottingham Ningbo China and two data sets collected at three Southern California Integrated GPS Network high-rate stations are used in the performance assessment. Test results of the wavelet packets denoising method are compared with the results of the resistor–capacitor (RC) low-pass filter and the single-level discrete wavelet transform (DWT) denoising method. Multipath mitigation efficiency in carrier phase measurement domain is shown by spectrum analysis of two selected satellites in two data sets. The positioning performance of the repeat-time-based multipath filtering techniques is assessed. The results show that the performance of the three noise reduction techniques is about 1–46 % improvement on positioning accuracy when compared with no multipath filtering. The statistical results show that the wavelet packets based denoising method is always better than the RC filter by 2–4 %, and better than the DWT method by 6–15 %. These results suggest that the proposed wavelet packets based denoising method is better than both the DWT method and the relatively simple RC low-pass filter for noise reduction in multipath filtering. However, the wavelet packets based denoising method is not significantly better than the RC filter.     

一种基于小波变换的GPS基线求解算法

在分析ＧＰＳ相位观测粗差,周跳及随机噪声的小波变换特性基础上,提出了基于小波变换的ＧＰＳ相位粗差探测及小波滤波算法,并提出了基于波滤波的ＧＰＳ基线求解算法,该方法能缩小模糊度搜索空间,提高整数模糊度解的有效性。     

基于小波技术的GPS单历元形变信号降噪研究

基于小波变换多分率分析原理,本文阐述了阈值降噪、中值滤波小波降噪原理,在中值滤波基础上通过改进,提出加权中值滤波小波降噪方法。通过仿真实验分别与软硬阈值降噪,中值滤波降噪方法作比较。实验表明,对小波高频系数采用加权中值滤波,然后重构信号,不仅可以最大限度地保留有效信号、有效降噪,保持信号的光滑性,而且具有良好的抗粗差性。     

局部均值分解的新小波阈值去噪法及其应用

为了克服小波硬、软阈值函数本身存在的缺点,该文在硬、软阈值函数的基础上,提出一种新的小波阈值函数,并且基于局部均值分解的原理,构造了基于局部均值分解的新小波阈值去噪法。仿真数据对比分析表明,与单纯采用小波阈值去噪法、经验模态分解(EMD)滤波去噪法及局部均值分解滤波去噪法相比,该文方法的去噪效果更好,可有效提高信号的信噪比。利用本文方法对液体静力水准仪获取的高速铁路某桥梁实际监测数据进行去噪处理,结果表明去除监测数据中噪声的同时亦可保留变形细部特征。该文方法可为工程中的非线性、非平稳监测数据去噪提供参考和借鉴。     

一种使用剪切波变换的干涉图滤波算法

干涉图小波阈值法滤波未考虑干涉相位统计特性, 导致在低相干区域得到的滤波效果不能令人满意。针对这一问题, 提出了一种剪切波变换与干涉相位标准差相结合的相位滤波算法。该算法将干涉相位统计特性与剪切波阈值滤波结合起来, 利用相位标准差改正滤波阈值以提高滤波效果。此外, 为了评价干涉图的滤波效果并为实测数据选择合适的滤波方法提供参考, 将模拟干涉图解缠结果的局部均方差分布作为滤波质量评价指标。将此算法与Goldstein滤波、小波滤波、最优方向融合滤波和剪切波软阈值滤波进行比较, 结果表明所提算法能更有效地削弱干涉图噪声, 同时保留干涉图的细节信息, 避免了低相干地区弱滤波问题。     

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。     

用分层稳健线性估计法从机载LIDAR数据中获取DEM

评述了利用机载激光扫描数据进行DEM提取的4类典型算法,分析了各自的优缺点。在此基础上,提出了利用双重策略进行数据滤波的方法,即分层稳健线性估计法。该算子同时利用小波分层滤波法和稳健线性估计法,以克服两种算法单独使用时的不足,即小波分层滤波算子没有有效策略保证参考面的精度;稳健线性估计法不能有效过滤数据中的粗差。利用该算法策略对德国Nahrodde地区的数据进行了实验,并将实验结果与用TerraScan软件获取的真实值进行了比较,结果表明分层稳健线性估计法不仅具备小波分层滤波算法和稳健线性估计法这两种滤波算法的优点,而且还可以克服这两种算法固有的缺点,从而实现了直接从原始数据中有效获取地面点的目的。     

一种基于小波变换的InSAR干涉图滤波方法

提出一种基于小波变换的InSAR干涉图滤波算法,此算法先用小波变换对干涉图数据做多级分解,得到图像的多级近似部分系数和3个(水平、垂直、对角线)方向的细节部分系数,然后分别对每一级各个方向的细节部分系数检测其是否为对应方向的边缘,对边缘处的系数根据边缘的方向不同,用不同的方向模板平滑后,再中值滤波;对非边缘处的系数直接中值滤波。用真实的InSAR干涉图实验结果证明此方法具有较好的滤波效果。