基于分类回归树方法的遥感信息快速提取研究

遥感信息具有一定的连续变化性，这将会在一定程度上使得遥感信息快速提取存在偏差，其提取的时间也随之增加，容错率下降，为此文中提出基于分类回归树的遥感信息快速提取方法。通过噪声调整的主成分分析法（NAPCA）提取遥感信息的特征，利用复小波变换法对图像进行去噪处理，同时结合邻域值函数完成小波系数收缩。通过分类回归树方法进行样本训练，连续不间断获取遥感信息，结合Bayes判别准则完成遥感信息快速提取。实验结果表明，所提方法能够有效提升容错率，降低遥感信息快速提取偏差和时间。     

基于合成孔径雷达的SAR图像去噪

针对SAR图像相干斑抑制问题.提出一种双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合的SAR图像的斑点抑制算法.文中将双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后.通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数.再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强.突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明.与其他传统的去噪算法相比.本文提出的算法具有更好的去噪效果.     

高分辨率红外图像的分层自适应阈值Curvelet系数萎缩去噪方法

高分辨率红外图像在基于小波系数阈值萎缩的去噪过程中,容易导致边缘模糊或丢失等失真。文中首次引入基于wrapping的第二代快速Curvelet变换,对图像边缘信息进行有效的稀疏保存,并采用分层自适应阈值算法独立估计每个尺度、方向上的Curvelet系数噪声阈值,并针对红外图像的Curvelet系数能量高度集中于低尺度系数的特点,采用尺度相关的硬阈值对染噪图像的Curvelet系数进行处理。实验结果表明：在不同噪声条件下,与基于小波系数的Visu Shrink,Penalized,sparsity-norm阈值等去噪算法相比,文中提出的去噪算法取得了较好的去噪效果,在噪声方差σ=30时,使用该方法的峰值信噪比(PSNR)可高达31.77 dB,去噪后的图像边缘保持良好,具有较好的视觉效果;同时,文中建议算法的计算量比传统Curvelet降低了70%以上,适合在DSP等嵌入式系统应用。     

基于二维经验模态分解的高光谱影像去噪方法

高光谱遥感图像同时具有二维空间信息数据和一维光谱信息数据,具有图谱合一的特点且谱间信息具有强烈的相关性,针对高光谱图像的这些特点,提出一种基于二维经验模态分解的高光谱图像降噪方法。该方法利用二维经验模态分解对各波段的高光谱图像分别进行分解,得到不同尺度的固有模态函数;根据含噪声较大的波段和含噪声较小的波段的谱间对应关系计算权系数值,对含噪声较小波段的高频固有模态函数系数进行加权求和,利用加权后的系数值代替含噪声较大的波段的高频固有模态函数系数;利用去噪后的高频系数进行重构得到去噪后的高光谱图像。实验表明,该方法能够对高光谱影像进行有效去噪,同时亦能较好地保留图像细节信息,与经典的小波去噪方法相比,使用该方法去噪后的图像具有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果。     

一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法

针对红外图像对比度低,噪声干扰大,用传统增强算法增强时,增大噪音的问题,提出了一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,接着根据低频系数的特点设计了非线性函数对低频系数进行增强,并对高频系数进行小波去噪,最后通过小波重构得到增强的图像.仿真实验表明,该方法不仅解决了红外图像对比度低的问题,并且降低了噪声,突出了图像细节,该方法无论是增强效果还是抗噪效果都明显优于传统的图像增强方法.     

基于离散平稳小波变换和Bayes估计的红外图像去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换与Bayes估计的红外图像去噪方法。针对红外图像信号与噪声的不同特点,对红外图像进行离散平稳小波变换后,采用Bayes估计方法自适应地从带噪信号的小波系数观测值中估计信号的小波系数值。该方法不仅有效克服了传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,也避免了常用小波去噪算法对小波系数截断式处理可能造成的图像细节模糊和信息丢失。最后,通过对实际电力设备红外图像的去噪实验,验证了方法的有效性。     

基于小波域的红外图像序列噪声分析与去噪

由于相同的去噪方法对不同噪声类型的去噪效果不一样,采用基于小波域的图像噪声类型识别方法,利用小波高频子带系数的直方图识别了图像的两类主要噪声：高斯噪声和椒盐噪声.对红外图像系列的噪声进行了分析,长波红外图像主要受到高斯噪声干扰,中波红外图像主要受到椒盐噪声干扰.提出了一种改进的小波全局阈值去噪方法.仿真实验表明,该方法较传统方法的PSNR提高了2~3 dB,处理速度较快.     

基于小波变换及隐式马尔科夫树模型的图像信号去噪

研究基于小波变换的隐式马尔科夫模型树(HMT)方法,用于去除图像信号中的白噪声。该方法利用了小波变换域系数间的相关性和自相似信息,并在Lenna图像中验证了方法的有效性。对不同程度污染的高斯白噪声图像的去噪效果与传统方法进行比较;结果表明,基于小波变换的HMT方法有更好的去噪效果,所建立的HMT模型更能体现图像的特征。     

一种新的小波图像去噪方法

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一，目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果。边缘信息是图像最为有用的高频信息，在图像去噪的同时，应尽量保留图像的边缘信息，基于这一思想，提出一种新的小波图像去噪方法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理，以去除具有较小支持域的噪声，保留具有连续支持域的边缘。实验结果表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保留图像的边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2～5dB，提高信噪比6～10dB。     

非线性阈值自调整小波图像去噪方法研究

为解决小波变换阙值去噪方法中阙值的合理选取,提出一种基于非线性阙值自调整小波变换的图像去噪方法。在传统小波阈值去噪方法的基础上,结合神经网络的非线性双曲线正切函数和BP训练方法,首先对含噪图像进行二进小波分解,然后对分解系数进行小波重建,并将重建系数在BP神经网络中采用最速梯度下降法进行优化处理,得到最优阈值,最后对阈值处理的重建系数进行叠加,得到原始图像信号的估计值,即去噪后的图像信号。仿真实验表明,该方法具有较好的重建图像视觉效果,信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）均比传统小波阈值方法提高了1～2dB。     

Noise reduction of hyperspectral imagery using hybrid spatial-spectral derivative-domain wavelet shrinkage

In this paper, a new noise reduction algorithm is introduced and applied to the problem of denoising hyperspectral imagery. This algorithm resorts to the spectral derivative domain, where the noise level is elevated, and benefits from the dissimilarity of the signal regularity in the spatial and the spectral dimensions of hyperspectral images. The performance of the new algorithm is tested on two different hyperspectral datacubes: an Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) datacube that is acquired in a vegetation-dominated site and a simulated AVIRIS datacube that simulates a geological site. The new algorithm provides signal-to-noise-ratio improvement up to 84.44% and 98.35% in the first and the second datacubes, respectively.     

瑞利BOTDA系统的2维提升小波降噪方法

为了解决基于瑞利散射的布里渊光时域分析系统（BOTDA）中传感信号受噪声干扰严重的问题,采用2维提升小波变换算法,将测量信号从1维空间转换到2维空间,进行阈值降噪处理。通过理论分析和实验验证,取得了传统小波与2维提升小波降噪数据。结果表明,2维提升小波变换比传统小波变换信噪比提高约10dB,运算量减少了1/3;2维提升小波充分利用测量信号时间上的相关性,变换结构简单、运算速度快、降噪效果优于传统小波,适用于瑞利BOTDA系统降噪。该结果对光纤传感系统中信号降噪的研究有一定参考价值。     

MULTI-SPECTRAL AND HYPERSPECTRAL IMAGE FUSION USING 3-D WAVELET TRANSFORM

Image fusion is performed between one band of multi-spectral image and two bands of hyperspectral image to produce fused image with the same spatial resolution as source multi-spectral image and the same spectral resolution as source hyperspeetral image. According to the characteristics and 3-Dimensional （3-D） feature analysis of multi-spectral and hyperspectral image data volume, the new fusion approach using 3-D wavelet based method is proposed. This approach is composed of four major procedures： Spatial and spectral resampling, 3-D wavelet transform, wavelet coefficient integration and 3-D inverse wavelet transform. Especially, a novel method, Ratio Image Based Spectral Resampling （RIBSR）method, is proposed to accomplish data resampling in spectral domain by utilizing the property of ratio image. And a new fusion rule, Average and Substitution （A＆S） rule, is employed as the fusion rule to accomplish wavelet coefficient integration. Experimental results illustrate that the fusion approach using 3-D wavelet transform can utilize both spatial and spectral characteristics of source images more adequately and produce fused image with higher quality and fewer artifacts than fusion approach using 2-D wavelet transform. It is also revealed that RIBSR method is capable of interpolating the missing data more effectively and correctly, and A＆S rule can integrate coefficients of source images in 3-D wavelet domain to preserve both spatial and spectral features of source images more properly.     

基于独立分量分析的高光谱图像目标检测算法

提出一种基于独立分量分析(ICA)的高光谱图像目标检测算法.首先利用无监督正交子空间投影进行端元提取,并将端元矢量构成矩阵作为快速定点独立分量分析的初始化混合矩阵,解决了独立分量在排序上的随机性;同时采用基于噪声调整的主分量分析(NAPCA)对原始图像数据降维,继而采用初始化后的快速独立分量分析从保留的主分量中依次提取出目标.利用AVIRIS高光谱数据进行实验研究,结果表明提出的算法能够有效地提取图像中的目标信息,其性能优于改进的CEM检测算法.     

遗传算法优化小波阈值对水质光谱数据的去噪研究

针对紫外-可见光谱法水质检测系统易受到仪器本身和外界环境的噪声干扰, 所测得的光谱数据存在大量系 统和杂散光噪声的问题, 在对紫外-可见光谱法水质检测系统的噪声源分析的基础上提出将遗传算法应用于小波阈值 优化的去噪方法, 并与小波软阈值、 SG 平滑和中值滤波方法进行了对比。为评价去噪效果, 对同一浓度的邻苯二甲 酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪实验。在采用遗传算法选取小波最优阈值对标液进行去噪处理的同时, 还 采用传统小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波去噪作为对比。为验证该算法的实际可行性, 进一步用这四种方法对 某地排水沟和某污水处理厂排水口的实际水样光谱进行去噪处理。实验结果表明: 基于遗传算法的小波阈值去噪效 果良好, 相较于传统的小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波的方法, 信噪比分别提高了 2.2994、 5.7066、 2.6155 dB, 均方根误差分别减小了 0.0028、 0.0087、 0.0033, 峰值信噪比分别提高了 2.0837、 5.2569、 2.7375 dB。基于遗传算法 的小波阈值去噪算法不仅抑制了光谱数据中的噪声, 同时也提高了系统精度, 为紫外-可见光谱法水质光谱去噪处理提 供了一种新的解决办法。     

基于SVD的小波变换图像去噪方法

针对传统SVD图像去噪方法的不足,提出了一种基于SVD分解的小波分解图像去噪方法。通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分。实验结果表明该文提出的方法适用于图像信号的提取,与传统的SVD去噪方法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高。     

基于小波变换与支持向量机回归的冬小麦叶面积指数估算

叶面积指数(LAI)是作物长势诊断及产量预测的重要参数。通过对冬小麦采样点的高光谱曲线进行连续小波变换(CWT),然后利用小波系数与LAI 建立支持向量机回归(SVR)模型,实现冬小麦不同生育时期的叶面积指数估算。通过对所研究方法与选取的植被指数、偏最小二乘(PLS)回归等5种方法的反演结果进行统计分析。结果表明:利用连续小波变换确定的LAI 的敏感波段为680、739、802、895 nm,对应尺度分别为8、4、9 和8,对应小波系数的LAI 回归确定系数(R2)明显高于冠层反射率的回归确定系数;利用小波系数与LAI 建立的SVR 模型的反演精度最高,模型实测值与预测值的检验精度(R2)为0.86,均方根误差(RMSE)为0.43;而常用植被指数(归一化植被指数,NDVI;比值植被指数,RVI)建立的估测模型对冬小麦多个生育时期LAI 反演精度最低(R2 0.76,RMSE0.56)。因此利用连续小波变换进行数据预处理,能更好地筛选出对叶面积指数敏感的信息,LAI 回归方法比较结果表明,SVR 比PLS 更适合于LAI 的估测,通过将CWT 与SVR 结合(CWT-SVR)能实现不同生育时期冬小麦叶面积指数的遥感估算。     

一种改进的小波去噪方法在OTDR中的应用

光时域反射仪(OTDR)测试中,系统链路噪声严重影响测试准确度,尤其是对于0.05~0.2 dB熔接损耗的准确检测,需要提高测试曲线的信噪比。根据OTDR波形特点,在小波阈值去噪的基础上提出一种改进的小波去噪方法,改进阈值利用对数函数的非线性并引入噪声方差,更利于滤除噪声;改进阈值判断函数留下原始数据细节并滤除噪声,且不改变反射事件和非反射事件的波形属性。实际测试表明:测试曲线相对信噪比提升了10 dB以上,去噪后配以曲线平滑滤波和恒虚警(CFAR)检测,准确检测出熔接事件。     

利用HSSIM和残差比阈值的3维激光扫描图像去噪

为了更好地实现3维激光扫描图像的去噪,提出一种融合直方图结构相似度(HSSIM)和残差比阈值的改进稀疏去噪算法。利用初始化过完备字典进行稀疏分解,以相似因子代替重构误差作为保真项,利用残差比阈值作为正交匹配追踪算法的迭代终止条件对图像进行去噪,获得了去噪后图像的峰值信噪比及HSSIM指标。结果表明,与基于db2小波变换、多尺度曲波变换和离散余弦变换的去噪方法相比,该算法能获得更好的峰值信噪比和HSSIM数据。在有效去除图像噪声的同时还能更有效地保留图像的细节特征。