一种改进的SAR图像斑点噪声滤波方法

在过去的 2 0多年中 ,提出了许多去除SAR图像斑点噪声的方法。这些方法的主要目的是去除斑点噪声而不破坏图像的空间分辨率和边缘信息。理论和实践表明去除图像的斑点噪声和保持图像边缘信息是无法同时完成的。现有大部分滤波器是在去除噪声和保持边缘之间进行折衷。在Han等人方法的基础上提出了一种在去除噪声和保持边缘方面最优的滤波器。它在去除噪声同时能够有效保持边缘信息     

一种基于图像边缘特征的SAR斑点滤波算法

合成孔径雷达图像上的斑点噪声会阻碍图像的校准、检验、解译和应用,因此斑点噪声的去除是雷达图像处理的一个重要环节。通常的去噪方法在抑制噪声的同时也使得图像的边缘模糊,细节特征损失。理论和实践表明去除图像的斑点噪声和保持图像的边缘信息是无法同步实现的。为了在去除噪声和保持边缘特征之间进行折衷,本文基于MROA边缘检测算法以及均值滤波算法,提出了一种基于图像边缘特征的斑点噪声滤波算法。实验结果表明该算法能够在平滑图像的同时有效保持边缘特征信息。     

一种基于核回归的SAR图像自适应相干斑抑制方法

为了在抑制相干斑噪声的同时更好地保持SAR图像中的点目标和边缘目标,在经典核回归方法的基础上,本文提出了基于核回归的SAR图像自适应相干斑抑制方法。通过分析SAR图像的幅度分布特性,在构建模型时,以图像的幅度值为判别条件,使核函数在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征;同时考虑对边缘的保护作用,基于散布矩阵修正了自适应核回归方法,建立了基于核回归的SAR图像自适应相干斑抑制方法。试验结果表明,该算法通过将幅度值和散布矩阵引入核函数,更好地抑制了噪声,同时也保持了图像中的点目标和边缘。     

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.     

雷达干涉测量图像的梯度自适应光滑子函数滤波法

提出了基于梯度的自适应光滑子函数滤波的新方法。对于干涉图中的点,通过梯度分为噪声点和非噪声点。在噪声点处,将包含噪声点的InSAR图像窗口拟合为二次曲面,然后用光滑子函数对拟合曲面进行平滑去噪处理,非噪声点处不进行平滑处理。通过这种方法有效抑制了斑点噪声,又同时做到使干涉图相位偏差较少和较好地保留了边缘信息。利用北京地区的真实ALOS数据进行滤波试验,并与几种常用的滤波方法进行比较和分析。通过均方根误差、峰值信噪比、边缘保持指数和标准相位偏差等量化指标,验证了基于梯度的自适应光滑子函数滤波方法的可行性与有效性。     

基于形态重构的图像去噪方法研究

应用数学形态学中的形态重构滤波,对噪声图像进行了处理,在去除噪声的同时,也保持了边缘及细节信息。     

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。     

基于噪声分布特征的干涉图像滤波新方法

干涉图像滤波一直是InSAR图像处理的关键步骤。针对经典滤波方法的不足,提出一种基于噪声分布模型的滤波新方法。该方法以干涉图像噪声分布模型为基础,首先对图像做噪声和有用信息判断,若判断为噪声进行滤除,否则保留信息。最后选取实际SAR数据进行滤波实验,与经典的滤波方法进行对比分析,并进行定量评价。实验结果表明,基于噪声分布模型的滤波方法,在去除残差点和边缘保持指数方面明显优于经典方法,在等效视数、相位标准差、斑点指数和平滑指数方面与经典方法相当。因此,本文提出的滤波方法在去除噪声的同时,最大程度的保持了图像信息的完整性,无疑是一种有效的新滤波方法。     

一种基于梯度信息的小波SAR图像滤波方法

提出一种基于梯度的自适应小波滤波方法.这种算法利用梯度和纹理信息控制阈值的选取,使滤波器在平坦区域能够有效去除噪声、在边缘区域有效保持边缘.应用于SAR图像斑点噪声滤波,并与增强Lee,Frost滤波,Gamma MAP滤波和Kuan滤波几种算法的结果进行比较分析,表明这种算法不仅能有效去除斑点噪声还能很好地保持图像的边缘等细节信息.     

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。     

无人机采场图像二维经验小波变换降噪研究

针对传统图像降噪方法难以适用于露天矿无人机(UAV)图像降噪的问题,该文提出了一种基于经验小波变换(EWT)算法思想的露天矿UAV图像快速降噪方法。采用Littlewood-Paley小波算子检测提取UAV图像噪声特征,以提高阈值函数匹配精度;借助改进的自适应H阈值函数对UAV图像噪声进行计算,提高UAV图像边缘细节度;并通过二维经验小波变换逆重构,从而提高UAV图像纹理精度。实验结果表明,本文算法能够实现露天矿UAV图像的快速降噪,保留边缘细节和纹理特征,并具有较好的降噪效果。     

基于二代Curvelet变换的自适应图像去噪

小波变换不能够最优地表示图像的边缘,而Curvelet变换硬阈值去噪后的图像过于平滑。二代离散Cur-velet变换运算速度非常快,而且基于Bayes原理的自适应阈值选择是子带变化的,具有最小的Bayesian风险。提出了一种基于二代Curvelet变换同Bayes原理相结合的自适应图像去噪算法,实验结果表明,该算法不仅能够有效地去除了噪声、较好地保留了图像的边缘信息,而且运算快速。     

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。     

一种利用卷积神经网络的干涉图去噪方法

干涉图滤波是合成孔径雷达数据处理的关键,引入卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）进行干涉图去噪。首先,采用自编码器结构进行非监督学习,将干涉图去除局部地形坡度相位,所得残余噪声作为模型输入;然后将模型输出结果与去除的局部地形坡度相位相加,生成滤波结果。利用航天飞机成像雷达数据和哨兵一号A(Sentinel-1A)卫星数据,通过与Goldstein滤波器、均值滤波器、Lee滤波、Frost滤波、改进的去噪卷积神经网络（denoising convolutional neural network,DnCNN）进行对比实验,结果表明,该方法对干涉图相位质量有很大的改善,不仅能够较大程度地抑制噪声,而且能够更多地恢复出图像细节,保持干涉条纹边缘连续性。     

基于小波系数分割的局部自适应阈值图像去噪

针对自适应小波阈值去噪中方形局部窗口不能很好地适应小波系数自身边缘特征的问题，本文提出了一种基于图像分割的局部自适应小波阈值去噪方法。该方法首先对图像进行多尺度小波分解，其次利用图像分割技术对图像的各尺度小波系数分别进行分割，分割技术选用SLIC超像素分割法得到具有相似统计特性的不规则局部块，然后对每个分割块内的小波系数进行BayesShrink阈值估计和软阈值收缩，最后通过小波逆变换得到去噪图像，并在3幅标准测试图像和一幅高光谱影像上进行试验。试验结果表明，本文提出的方法能更好地适应小波系数自身的边缘特征，不仅能够获得更好的视觉效果，而且能够达到较高水平的数值指标。     

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。     

基于数据融合的多尺度图像去噪方法

将图像系数尺度内相关模型较强的去噪能力与尺度间相关模型保持边缘的优越性能相结合，提出了一种新的基于数据融合的多尺度图像去噪方法。同时引入了一种新的基于结构相似性（SSIM）指数的图像质量标准来衡量初始去噪图像和融合后图像与原始图像的相似程度，评估图像保持边缘和去噪的能力。仿真结果表明，基于数据融合的方法具有更好的视觉效果和去噪性能。