基于偏微分方程的去噪方法

利用偏微分方程抑制图像噪声已经被认为是具有显著效果的图像去噪技术.在阐述图像噪声模型的基础上研究了图像去噪的偏微分方程模型,并对偏微分方程中的参数选择进行了讨论.为了保持图像的边缘信息,对经典模型参数进行了改进.实验结果表明,偏微分方程适用于图像噪声的抑制,并且可以在抑制图像噪声的同时,保持较好的边缘信息.     

基于AMSS方程的道路影像去噪方法

对道路影像进行去噪处理是道路提取(识别)的重要前提步骤,处理过程中不仅对滤波器的去噪性能有较高的要求,同时对其保持边界的性能要求更高。AMSS(Affine Morphological Scale Space)方程是唯一同时满足对比不变性和仿射不变性的方程。文中从AMSS方程的理论基础着手,从数学角度深入分析了用该方程进行图像处理时能够使图像在去除噪声和保留边缘信息之间达到平衡的内在机理。然后,通过对用于道路提取的遥感影像特征的分析,研究了AMSS方程在遥感影像道路处理中的应用。理论分析与试验表明,文中提出的方法具有良好的效果。     

图像分辨率增强的偏微分方程方法

讨论一种新的图像分辨率增强的偏微分方程模型。新模型利用图像为分片连续的二维曲面的先验信息,采用非线性扩散方程对基于最近邻方法放大后的图像进行光滑以消除因放大引起的“块状”效应,同时在迭代过程中加入插值条件使处理后的图像能较好的保留边缘,由此构造出基于偏微分方程的图像分辨率增强模型和相应的迭代算法,使图像的分辨率增强到亚像元级。遥感图像的仿真计算结果表明,该方法具有比现有方法更高的峰值信噪比和更高的边缘保护指数。     

基于偏微分方程的小比例尺晕渲图地貌综合方法研究

基于高精度DEM数据的晕渲图中,破碎的地形细节破坏了晕渲法的立体塑造能力,但是采用传统的均值滤波法进行地貌综合时,在消除地形细节的同时,模糊了地貌特征。为了克服消除地形细节和保持地貌特征这一矛盾,利用偏微分方程各向异性的特点,采用基于经典总变分模型的偏微分方程法对地貌进行综合。实验结果证明偏微分方程法在综合地貌时能较好地保持地貌结构特征。     

遥感图像高斯与椒盐噪声的PDE混合去噪模型研究

针对经过前期处理的遥感图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出一种基于PDE的混合去噪模型,该模型克服传统的纯各向异性扩散模型在平滑区域过度扩散、产生阶梯效应和四阶PDE模型在去噪的同时过多损失边缘信息的弱点,在有效去除遥感图像中混合噪声的同时,很好地保持图像的边缘和纹理细节信息.实验结果验证所提出模型的有效性和稳定性.     

基于AMSS方程的道路影像去噪方法

对道路影像进行去噪处理是道路提取(识别)的重要前提步骤,处理过程中不仅对滤波器的去噪性能有较高的要求,同时对其保持边界的性能要求更高.AMSS(Affine Morphological Scale Space)方程是唯一同时满足对比不变性和仿射不变性的方程.文中从AMSS方程的理论基础着手,从数学角度深入分析了用该方程进行图像处理时能够使图像在去除噪声和保留边缘信息之间达到平衡的内在机理.然后,通过对用于道路提取的遥感影像特征的分析,研究了AMSS方程在遥感影像道路处理中的应用.理论分析与试验表明,文中提出的方法具有良好的效果.     

乘性噪声图像的偏微分方程复原模型

针对含有乘性噪声退化图像的复原问题,提出了一种自适应的、良态的偏微分方程复原模型。该模型是在对该类退化图像统计学规律分析的基础上,通过对正则项的自适应修正和保真项中模糊算子的改进构造的。测试实验数据表明,复原后的图像峰值信噪比与AA模型相比提高了5 d B左右,边缘保持指数比AA模型提高了1倍左右。该模型在对含有服从Gamma分布的乘性噪声和高斯模糊的退化图像复原时,能够在去除噪声的同时保持边缘,复原能力优于其他常见的模型。     

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。     

一种基于总体变分的自适应图像去噪方法

建立了总体变分自适应图像去噪模型,并给出了其非线性各向异性扩散方程的数值解法。该方法采用高斯滤波器对噪声图像进行预处理,并利用图像每个像素的梯度信息,使其扩散方程在沿边缘方向上具有较大的扩散系数,而在垂直边缘的方向上具有较小的扩散系数。因此,总体变分自适应图像去噪方法不但能抑制噪声,还能很好地保持图像的边缘和纹理特征。图像去噪仿真实验表明,该方法的降噪效果明显优于总体变分去噪方法和中值滤波、维纳滤波等传统方法。     

基于离散平稳小波的影像恢复去噪方法

为了避免图像去噪过程中图像边缘细节信息大量丢失、去噪图像出现模糊及阶梯效应等问题,本文提出一种基于离散平稳小波(SWT)的图像恢复去噪算法。首先,对噪声遥感图像进行3层SWT分解;其次,构建图像恢复去噪算法,并采用此算法对每一层的高频分量进行去噪处理;最后,对低频分量和去噪后的高频分量进行SWT重构,获得去噪图像。实验结果表明,本文提出的图像去噪算法不仅可以有效地抑制图像的随机噪声,而且能在去除图像随机噪声的同时保留更多图像的边缘细节信息,去噪图像呈现较好的视觉效果。     

使用泊松方程插值方法进行遥感影像融合

以高空间分辨率的全色影像为引导,高光谱分辨率的多光谱数据作为已知条件,利用泊松方程插值方法对各个波段影像在空间维进行插值,最终得到的多光谱影像既具有原多光谱影像的光谱信息,同时又具有全色影像的清晰细节。该方法还具有不受波段数目限制的特点,与多重网格方法结合可以提高数据处理效率。使用该融合方法对QuickBird和IKONOS数据进行融合实验,实验结果在RASE、ERGAS、空间细节质量、SSIM等多项质量指标上优于传统融合方法。     

关于部分变元的非常稳定性

本文利用极限方程的方法研究微分方程关于部分变元的多种非常稳定性,讨论了给定方程与其积限方程的非常稳定性的关系。     

开放式空间基础信息平台的发展特征与技术内涵

基于测绘和地理信息产业发展背景,针对日益增长的数据融合、实时共享、深度处理和个性化的需求,对数字城市中测绘服务特征进行分析,重点介绍符合云计算模型的开放式计算环境、多路径数据更新、多源数据一体化集成、全尺度城市编码、自适应空间数据处理和动态在线制图等理论、方法与关键技术。在此基础上,研制开发了开放式空间基础信息平台,并成功应用于数字深圳的建设中。     

基于Matlab小波去噪的研究方法

阐述了硬阀值法、软阀值法和半软阀值法去噪的原理及其算法的实现,针对传统小波去噪后,图像的部分细节丢失、边缘模糊等问题,提出一种改进半软阀值的计算方法。实验结果表明,改进的方法具有更好的去噪效果。