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。     

一种去除遥感影像混合噪声的集成BM3D方法

BM3D（block matching and 3D filtering）是一种有效的高斯噪声去除方法,但对遥感影像中常含有的高斯和脉冲混合噪声去除效果具有局限性;而集成方法是去除混合噪声的有效方式。针对BM3D去噪的缺点,结合其去噪优势,研究发展了一种集成BM3D方法,并改进了一种噪声量估算方法M-Liu法,用于先验噪声估算,作为算法的输入参数。算法验证结果表明,集成BM3D法具有较好的去噪特性,能兼顾影像噪声去除和细节信号的保留,优于同类方法,可为图像去噪提供一种新的方法,对于遥感影像后期应用性研究具有一定的意义。     

高斯噪声消除算法的并行处理研究与分析

维纳滤波(Wiener)算法、非局部均值滤波(NLM)算法以及三维块匹配滤波(BM3D)算法是图像处理领域高斯噪声去除使用最广泛的三种算法。本文针对三种去噪算法的特点,设计了三种算法的并行处理程序,通过实验对去噪效果进行了分析比较。实验结果表明,BM3D以及NLM去噪结果较维纳滤波更好;在基于并行算法的条件下,BM3D以及NLM在面对大数据量时算法效率有明显提升,获得较高的加速比,维纳滤波算法在并行条件下优势并不明显;BM3D算法用时最短、去噪效果最好,在图像尺寸为2048×2048时,图像处理加速比达到9.8。     

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。     

基于双重离散小波变换的遥感图像去噪算法

结合离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)与二维多级中值滤波(two-dimensional multi-stage median filtering,TMMF)算法,提出了一种遥感图像自适应去噪(de-noising)算法。该算法首先对噪声图像进行单层DWT,分出低频子图像和高频子图像,由于其中的低频子图像包含了大量背景信息,几乎不受噪声的污染,因而变换后仍保持原样无需再处理;对于高频子图像继续执行单层DWT,获得多方向分布的次低频子图像和次高频子图像;然后对次高频子图像采用改进的TMMF算法进行去噪,对次低频子图像采用改进的小波硬阈值函数模型进行噪声抑制;最后对上述去噪后的子图像进行二次小波重构,得到去噪后的遥感图像。采用3景细节信息丰富的遥感图像进行算法性能测试,并与TMMF算法、改进的TMMF算法以及小波变换硬阈值去噪算法进行比较,结果表明,基于双重离散小波变换算法的去噪性能有所提升。     

联合非局部均值与小波域维纳滤波的去噪方法

针对传统小波阈值与维纳滤波方法对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像去噪后效果不太理想的情况下,提出了一种基于非局部均值与小波域维纳滤波联合的SAR影像相干斑抑制方法。首先,对SAR影像进行小波分解,将影像及噪声引入到小波域中;然后,对分解出的低频部分进行非局部均值处理,高频部分进行维纳滤波;最后,对处理后的低频和高频部分进行小波重构,得到去噪后的影像。实验结果表明,所提的去噪方法不仅能够有效去除相干斑噪声,而且较好地保持了图像的纹理结构等信息。与传统的小波阈值与维纳去噪方法相比,在等效视(ENL)数、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标上有明显改善。     

结合二维EMD与自适应高斯滤波的遥感卫星影像去噪

传统的遥感影像去噪方法在去除影像噪声时,往往会造成去噪后影像细节信息丢失和模糊的问题。本文将二维EMD去噪理论用于遥感影像的去噪,提出了二维EMD与自适应高斯滤波相结合的遥感影像改进去噪算法。在去噪时能够保留低频信息不变,只对影像高频信息进行二维EMD分解后的不同频率IMF分量图作自适应高斯滤波去噪,从而更好地对含噪影像进行去噪。两组试验对比分析表明：本文算法具有较大的峰值信噪比、平均梯度和结构相似性,具有较小的均方根误差;并且边缘检测结果也表明,噪声在被滤掉的同时,经本文算法去噪后的影像能较多和更好地保留原始影像的细节信息和边缘轮廓信息,具有更好的去噪效果。     

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。     

一种新的去除遥感影像混合噪声组合滤波方法

提出了一种三层组合滤波的去噪方法,在小波BayesShrink阈值与自适应中值滤波的基础上增加第三层Wiener滤波,利用Wiener滤波对信噪比高的信号去噪效果好的特点可有效去除残留的混合噪声,为了在去噪过程中保留影像的边缘,在滤波过程中加入了边缘提取算法,对影像的细节进行保留使去噪后的影像更加清晰。试验表明,本文提出的三层滤波方法在去除遥感影像常见的高斯与脉冲混合噪声时,效果要明显优于传统的两层组合滤波算法。     

结合LOG算子和大津法的遥感影像边缘检测方法

针对遥感影像具有丰富的细节和混合噪声,采用传统高斯拉普拉斯(LOG)算子难以有效地提取遥感影像地物边缘信息,文章提出一种结合LOG算子和大津法(Otsu法)的遥感影像地物边缘信息提取算法。此算法采用中值滤波对原始影像进行消噪,利用Otsu算法对滤波后影像进行自适应阈值分割得到目标影像,采用LOG算子对目标影像进行边缘信息提取。以安宁某区域的遥感影像为例,实验结果表明,提出的算法与传统LOG算子相比,具有更高的提取精度,能有效地提取出遥感影像的真实边缘、减少伪边缘。     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。     

SPOT5遥感影像去噪与增强处理

噪声是影响遥感影像质量最重要的一个因素,本文分别采用了傅里叶变换去噪、MATLAB中值滤波去噪和ERDAS软件方法对影像进行了去噪处理,并对比试验结果。然后将去噪后的影像进行增强、配准以及融合,最后得到一幅较理想的高分辨率多光谱彩色影像。     

一种新的SAR图像相干斑抑制算法

合成孔径雷达(SAR)图像会受到相干斑噪声的污染,对SAR图像的后续处理产生了很大影响.提出一种基于快速离散曲波变换(FDCT)抑制合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的方法.先通过FDCT把SAR图像变换到曲波域中,得到曲波系数,再应用自适应阈值算法估计不同尺度、不同方位曲波系数的阈值,分别对曲波系数进行硬阈值和软阈值化处理,最后通过FDCT反变换恢复出图像.对单视SAR原始图像进行处理,并与小波去噪方法进行各种量化比较,结果表明,Curvelet滤波器要比Wavelet滤波器效果好,软阈值算法的效果比硬阈值算法好.基于FDCT的SAR图像相干斑去噪,不仅抑制相干斑能力比较强,而且在目标的边缘及纹理信息的保持上也有很大的优势.     

新阈值及阈值函数的评价和变形预测实验

变形监测数据是判断对象是否会发生异常变化的重要依据,但实测数据会被带入噪声,将隐藏其实际变化规律。本文利用含有高斯白噪声的信号来评价两种新的阈值及阈值函数的去噪效果,并评价两种新的阈值及阈值函数在提高预测精度方面的效果。实验表明,较传统的硬/软阈值函数,两种新阈值及阈值函数的去噪效果更优,而且该组合方法提高了预测的可靠性和精度。     

几种图像去噪算法的对比分析

图像去噪作为一种重要的预处理手段,一直以来都是图像处理和计算机视觉领域的研究热点。去噪算法的难点在于去除噪声的同时尽可能保持原始信息的完整性。本文主要研究TV,BLS-GSM,NLM以及BM3D四种经典去噪算法的基本原理,并用模拟数据验证分析四种算法在图像去噪中的性能,实验证明,四种算法均能在保留图像细节的前提下很好的去除噪声,其中,BM3D算法在保证去噪质量的同时效率最高。     

一种改进小波阈值去噪方法的研究

信号噪声的方差越大,信噪分离越困难,这样会降低小波在去噪方面的性能,使小波去噪得不到充分的发挥.为了解决这一问题,本文介绍一种方法:采用模糊控制滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差;然后用软、硬阈值法分别对处理过的信号进行去噪.仿真实验表明,去噪后的信号的信噪比和均方误差均优于单纯使用软、硬阈值算法,具有很...     

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。     

基于移不变全方向角提升的遥感图像降噪

在分析遥感图像结构特征及其与噪声之间主要区别的基础上,利用图像信号的方向信息,提出基于移不变全方向角提升小波（TI—OL）抑制遥感图像噪声的方法。该方法在方向提升小波变换的基础上并利用循环平移,Gabor小波滤波器和图像旋转技术改进了方向提升小波在图像去噪过程中存在的三个弊端：缺乏移不变性质,图像局部方向信息判方法断缺乏噪声鲁棒性和变换方向分布有限。消除去噪结果中的吉布斯效应,提高图像方向信息判断的准确性并保证图像纹理方向始终落在方向提升能最优表示的方向区间内。试验结果证明所提方法在处理遥感图像的过程中能在去噪的同时保留图像的细节和边缘信息,对遥感图像中的边缘信息如道路和桥梁有较好的刻画性能,较传统方法去噪性能（PSNR）和主观视觉效果（SSIM）均有较大提高。     

遥感卫星影像K-SVD稀疏表示去噪

常规的去噪方法在去除遥感卫星影像噪声时,往往会造成影像模糊和空间分辨率下降。本文将稀疏表示理论应用于遥感卫星影像去噪,提出了一种改进算法,能够保留低频信息不变,仅对影像的高频信息进行稀疏重建。算法核心是按照是否能够从过完备字典中选择较少原子进行稀疏表示的原则来区分高频信息中的有效信息和噪声。通过3组实验对改进算法与传统去噪方法进行对比检测,实验结果表明,改进算法在去除噪声的同时,能较好地突出影像的边缘和细节信息。     

一种改进三维块匹配的SAR图像去噪方法

针对BM3D算法对合成孔径雷达图像的乘性相干斑噪声抑制导致图像细节信息丢失的问题,提出一种改进相似性度量的BM3D算法.在对相干斑噪声模型分析基础上,采用对数变换使BM3D算法适用于SAR图像去噪,并从相似图像块划分的权重计算方法入手,引入皮尔逊相关系数改进相似性度量准则,从而提升相似图像块匹配准确度.实验选取永城部分地区Sentinel-1A影像数据,并对该算法和其他几种滤波算法进行了对比分析,结果表明本文算法能有效去除斑点噪声,同时保留图像边缘细节信息.