基于形态学的遥感影像滤波方法研究

针对遥感影像的特点，提出了一种基于多结构元素形态学的滤波算法。运用此算法和传统的中值滤波算法以及均值算法一并对遥感影像进行了处理，并且使用多种指标对处理的结果进行了比较。结果表明，该算法能够很好地滤除遥感图像中的噪声点，改进了对遥感图像的细节目标的保护。     

一种改进均值的自适应中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法在滤除高浓度椒盐噪声和保留图像边缘细节中的不足,提出了一种改进均值的自适应中值滤波(IMAMF)算法。该算法采用扩充图像边界的方式,使得原图像的边界点能在自适应的滤波窗口下参与噪声检测和滤波处理,并在检测噪声和信号时,增加了噪声阈值判定,将存在噪声的像素点用修正后的均值滤波器值输出,信号点则用原始灰度值输出。为了验证算法的可行性,采用了5种不同的算法进行仿真对比分析,并从主观角度和客观指标上进行效果评价。试验结果表明:该算法能有效滤除浓度为10%～90%范围内的椒盐噪声,且图像细节和边缘信息得到了更好的保留,滤波性能明显优于其他算法。     

一种改进的去噪阈值混合滤波算法

中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声,但当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用任何一种滤波方法都不能达到最好的去噪效果。针对这一问题,本文提出了一种改进的基于去噪阈值的图像混合滤波算法,可以更有效地减少噪声,又可以较好地保持图像的边缘细节信息。     

高斯加权的遥感影像中值滤波及其快速算法

中值滤波算法能有效抑制椒盐噪声和高斯噪声,是一种广泛应用的遥感图像预处理方法。针对标准的图像中值滤波算法中在方形邻域窗口进行简单排序而没有考虑与中心像素距离的不足,提出了一种对邻域像素使用高斯加权的中值滤波算法,并使用C语言进行了快速实现。普通图像、光学和SAR遥感图像的实验表明,新算法具有更好的噪声抑制性能,且计算效率与经典算法有大幅提高。     

改进的快速中值滤波算法在图像去噪中的应用

在图像处理中,传统的中值滤波算法都是建立在排序理论上,并没有充分考虑到各数据之间的相关性。提出一种改进的快速中值滤波算法,充分利用数据的相关性,避免传统算法因排序所需大量数据比较。先用分治法计算第一个窗口的中值,然后利用数据的相关性计算余下窗口的中值,大大提高了效率。最后分别用传统的中值滤波算法和改进的快速中值滤波算法对同一幅有椒盐噪声的图像做去噪实验。实验表明,该算法能快速实现图像去噪。     

基于有向窗的自适应SIGMA中值滤波算法

提出了一种能够有效消除InSAR DEM噪声的自适应中值滤波算法:基于有向窗的自适应SIGMA中值滤波。分别采用中值滤波、基于高程的自适应SIGMA中值滤波和基于有向窗的自适应SIGMA中值滤波算法,对InSAR Tandem DEM和模拟DEM进行了滤波处理。结果表明,基于有向窗的自适应SIGMA中值滤波算法不仅能够更有效地消除噪声,而且能够更好地保留图像的边界特征。     

数字图像混合噪声滤波算法研究

针对数字图像中混合噪声难以处理的问题,基于算术均值滤波算法和中值滤波算法提出了一种针对混合噪声的滤波算法。该算法先根据混合噪声的特点设置阈值,再利用阈值分离混合噪声中的高斯噪声和椒盐噪声,最后针对不同噪声分别采用不同的滤波器进行处理。经过Matlab仿真试验和评价标准分析可知,该算法对图像处理速度较快,容易实现,不仅对数字图像的滤波效果显著,而且还能较好地保留影像细节信息。     

基于改进NAS-RIF算法的遥感噪声图像自适应复原

实现对遥感噪声图像的有效复原是遥感图像处理的一项重要研究内容。在对非负支撑域有限递归逆滤波(non-negativity and support constraints recursive inverse filtering,NAS-RIF)算法深入研究的基础上,提出一种基于改进自适应NAS-RIF算法的遥感噪声图像复原方法。该算法针对经典NAS-RIF算法存在的缺陷,首先对含有椒盐噪声和高斯白噪声的遥感图像采用自适应伪中值滤波算法进行预处理,以尽可能排除图像中噪声的干扰;然后结合图像的灰度值,从算法支撑域和背景灰度值2个方面加以改进;最后对代价函数引入基于目标信息的修正项,改进了经典NAS-RIF算法的代价函数;与对数函数复合,使得改进后NAS-RIF算法的代价函数具有良好的收敛性;并采用共轭梯度法对改进自适应NAS-RIF算法进行整体优化。对仿真实验结果进行的主观和客观分析表明,本文算法的性能优于经典NAS-RIF算法、已有的改进NAS-RIF算法以及小波阈值去噪方法,能够胜任遥感噪声图像的复原处理。     

基于小波变换和中值滤波的InSAR干涉图像滤波方法

介绍小波分析的基本理论和利用小波分析对信号进行消除噪声的基本方法,以及In-SAR干涉相位图像中噪声的特点.针对目前普遍采用的均值滤波和中值滤波等方法对In-SAR干涉相位图像中噪声进行滤波的局限性,提出一种基于小波分析和中值滤波相结合的InSAR干涉相位图滤波算法以改善滤波效果.实验证明该算法的有效性.     

一种消除高密度椒盐噪声的迭代中值滤波算法

针对现有滤波方法处理高密度椒盐噪声的不足,提出一种简单有效的迭代中值滤波算法。该方法首先依据像素的强度值判断噪声点的位置,然后在循环迭代的处理框架内,对噪声像元进行逐步恢复。若噪声影像中包含足够的健康信息,则利用局部灰度差异控制项,完成对滤波结果的进一步优化。基于标准测试影像的实验表明,该方法能更为精确地恢复出被椒盐噪声污染的影像细节信息,其处理结果在目视及定量评价上均优于4种对比的滤波方法;且该方法的处理优势在影像椒盐噪声比例高达95%的情况下也依旧显著。     

Improving satellite image classification by using fractional type convolution filtering

This letter shows how conventional methods for satellite image classification can be improved by applying some filtering algorithms as a pre-classifying step. We will introduce a filtering scheme based on convolution equations of fractional type. The use of this kind of filter as a pre-classification step will be illustrated by classifying MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data to map burned areas in Mediterranean countries. The methodology we propose improved the estimations obtained by merely classifying the post-fire images (i.e. without filtering) in the study areas considered.     

联合EEMD-KECA算法的InSAR干涉相位时频滤波

根据干涉图信号和噪声时频分布差异的特点,提出一种改进的基于经验模态分解EEMD的InSAR干涉相位滤波方法。该方法首先利用可有效降低模态混叠的EEMD算法,对干涉图的实部及虚部分别进行2维经验模态分解,获得具有不同时间尺度的模态分量;然后根据信号和噪声分量的时间尺度分布特性的差异,采用适用于非线性信号分析的KECA算法对噪声识别、分离;最后利用去除噪声后的模态分量重构干涉图。为了证明本文方法的有效性,分别利用模拟数据及真实InSAR差分干涉相位进行滤波试验。对比本文EEMD-KECA滤波方法、Goldstein滤波、圆周期—中值滤波、EMD分解、EMD-PCA方法的滤波效果,采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持指数进行定量评价。结果表明,与经典InSAR干涉图滤波方法相比,本文联合EEMD-KECA算法的滤波方法能有效滤除干涉图噪声,且在条纹边缘等细节信息的保持上也具有较大优势。     

一种基于Rough集的图像滤波算法

Rough集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具。它作为一种软计算方法，与模糊方法、遗传算法、神经网络等一样，是有发展潜力的智能信息处理方法。文中将Rough集理论应用到图像滤波中，提出了一种基于Rough集理论的图像中值滤波算法；给出了该算法与标准中值滤波算法的比较实验。结果表明，该算法去噪能力强于标准中值滤波算法，且能较好地保持图像的边缘细节信息。     

Image classification-based ground filtering of point clouds extracted from UAV-based aerial photos

With the advent of unmanned aerial vehicles (UAVs) for mapping applications, it is possible to generate 3D dense point clouds using stereo images. This technology, however, has some disadvantages when compared to Light Detection and Ranging (LiDAR) system. Unlike LiDAR, digital cameras mounted on UAVs are incapable of viewing beneath the canopy, which leads to sparse points on the bare earth surface. In such cases, it is more challenging to remove points belonging to above-ground objects using ground filtering algorithms generated especially for LiDAR data. To tackle this problem, a methodology employing supervised image classification for filtering 3D point clouds is proposed in this study. A classified image is overlapped with the point cloud to determine the ground points to be used for digital elevation model (DEM) generation. Quantitative evaluation results showed that filtering the point cloud with this methodology has a good potential for high-resolution DEM generation.     

全方向自适应动态窗口SAR斑点噪声抑制算法

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。     

多源数据与机载LiDAR数据的DTM提取算法

本文提出了基于坡度因子的概念、利用已知DEM辅助信息、针对LIDAR点云迭代进行DTM提取的新方法。主要介绍了多源数据配准、激光点云滤波算法的原理,并在山地、居民、水域等地区进行了实验,同时应用两种精度验证方法对实验数据进行运算和评价。实验证明该算法不依赖初始坡度设定,自适应性较好。     

InSAR干涉图滤波方法对比

针对不同滤波算法在InSAR数据处理中去噪效果的差异,该文从滤波理论出发,采用模拟和真实干涉数据进行实验。在各种滤波算法中,均值滤波(多视处理)、Goldstein滤波及其变种滤波应用广泛,本文对4种滤波方法进行了系统分析,深入探讨了经典InSAR滤波和国内外学者算法的优缺点。实验表明:4种滤波均能有效抑制噪声,提升干涉图质量。其中,Goldstein滤波以及两种改进的滤波效果要明显优于均值滤波,且具有更好的自适应性或条纹保持能力,较经典Goldstein滤波而言,变种滤波方法不仅保持了Goldstein滤波的优点,在边缘信息和细节保持能力方面优势更加显著。     

基于小波分析的成像光谱图像随机点噪声消除

成像光谱技术为实现遥感定量分析、识别地物提供了一种重要的有效技术手段,但是成像光谱图像中往往含有严重程度不一的随机点噪声。要优化成像光谱图像质量,提高依据地物光谱特征探测、识别地表物地有效性,必须将图像中的随机点噪声予以消除或压抑。在分析已有各种随机点噪声消除或压抑方法的基础上,提出了一种基于小波分析理论的成像光谱图像随机点噪声消除方法。对成像光谱图像的试验处理及与邻域平均、中值滤波去噪声处理方法     

基于背景匀质性双边滤波的SAR图像斑点噪声抑制算法

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...