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合成孔径雷达(SAR)在成像过程中由于回波的相干性而产生斑点噪声,严重干扰了图像的自动解译。根据SAR图像斑点噪声的特殊性,首先对影像进行对数变换,并使用àtrous运算法则对变换后的影像进行分解,然后通过贝叶斯原理估计修正小波系数。与自适应局域统计滤波和基于M allat分解的滤波算法进行分析比较,结果表明,该方法在噪声滤除和边缘保持方面效果较好。 相似文献
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基于复小波变换的SAR图像斑点滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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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以胶州湾及周边海岸带为研究区,采用Landsat 7 ETM 数据,提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法.对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解,多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制;最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和,加权系数由局部区域能量比来确定;最高分解层则采用绝对值最大准则.实验表明,该方法得到的图像可提高空间分辨率,对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小,为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础. 相似文献
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SAR图像斑点噪声的小波软门限滤除算法 总被引:19,自引:3,他引:19
本文介绍利用小波分析和软门限对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(Speckle)进行抑制与滤除的算法。首先选择合适的小波基对合成孔径雷达(SAR)图像进行小波分解,应用David L.Donoho软门限理论,并且将其推广到2维信号。针对SAR图像斑点噪声的特殊性,即在小波变换域内图像和斑点噪声的奇异性不同,选取合适的门限在小波域内滤波。最后进行小波反变换得到去噪后的SAR图像。实验证明,该算法能 相似文献
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à trous小波分解在边缘检测中的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
讨论了劋trous小波分解的原理及进行边缘检测的方法靡环樱校希砸8型枷窠辛耸匝?,并与经典的Sobel算子和Robert算子处理的结果进行了比较。结果表明 ,其性能在某些方面具有明显的优越性 ,并具有一定的抗噪声能力。同时 ,讨论了本文所述方法需要进一步改进的地方。 相似文献
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高分辨率SAR影像斑点噪声滤除方法的研究 总被引:9,自引:6,他引:3
SAR影像中一般都存在着斑点噪声,它严重干扰了地物信息的提取与SAR影像的应用,影响了地物的判读,因此,抑制SAR影像斑点噪声对SAR影像的应用有着重要意义。本文首先分析了斑点噪声的产生机理及数学模型,然后介绍了滤除斑点噪声的方法,重点介绍了几种局域统计自适应滤波,总结了SAR斑点噪声滤除的两种数学模型作为构造SAR斑点噪声滤除方法的基础,然后针对几种典型的滤波算法进行了对比试验,最后提出了一套对这些滤波斑点噪声滤除效果的定量化评价指标,并运用到试验中,指导SAR影像斑点噪声的滤除以及滤波算法的构造。 相似文献
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小波变换由于其良好的时频分离特性以及接近人类视觉系统的多分辨分析,在SAR图像的去噪和复原中得到了很好的应用,但是经典小波变换不具备平移不变性,且得到的高频分量的方向非常有限.复数小波变换是一种具有近似平移不变性、更多方向选择性且能够完全重构的双数正交小波变换,在图像去噪方面表现出更强的性能.建立了复数小波变换分解与重构的过程,并对分解后的实部和虚部图像的高频部分分别进行局部非线性软阈值法滤波.实验结果显示,复数小波变换较小波变换不仅滤除了更多的噪声,而且得到的图像边缘更加平滑. 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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一种基于小波分析的SAR图像斑点噪声滤波算法 总被引:5,自引:0,他引:5
利用多分辨率小波分析的理论,分析了SAR图像经多分辨率小波分解后生成的系列子图像中信号与斑点噪声能量分布特性及其信噪比的变化规律,提出了一种新的小波域斑点噪声的滤波算法,该滤波算法的阈值取决于各细节子图像的序列长度、方差及其所在的层次,并采用真实SAR数据和模拟加噪图像进行了试验。结果表明,该算法具有较强的噪声抑制和较好的边缘、细节保护能力及目视效果 相似文献
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有效地抑制或消除斑点噪声是SAR图像地学应用的前提,通过基于单视数SAR图像的Speckle统计特性和已发展的空间滤波算法分析。发展了一种改进的全方向动态窗口自适应SAR噪声滤波算法,该算法对处理的每一个像元可按图像边界细节划分为需要的全方向子窗口,利用相对标准差判断滤波窗口及子窗口内斑点噪声及边缘信息的存在情况,可实现滤波窗口大小动态调整和窗口内参加滤波像素的自适应选择,对ERS SAR SLC图像试验结果表明,该算法对单视数SAR图像具有较强的Speckle抑制能力。且可较好地保持图像的纹理边界细节信息,有一定的实用价值。 相似文献