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合成孔径雷达图像斑点噪声抑制与滤波 总被引:2,自引:2,他引:0
骆明君 《太赫兹科学与电子信息学报》2009,7(1):9-12
斑点噪声的存在,严重阻碍了合成孔径雷达(SAR)图像的应用。根据斑点噪声的形成机理,分析并比较了抑制SAR斑点噪声的传统滤波算法及统计滤波算法的原理,利用ERS-2的SAR图像数据比较了这几种算法对SAR图像斑点噪声的滤除效果,根据噪声滤波效果评价参数得出Gamma滤波抑制斑点噪声的综合性能最好。 相似文献
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边缘相似度及其在散斑噪声抑制算法比较中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
对于滤波算法,噪声抑制能力和边缘保持能力一直是考核其性能的两个重要指标。对于前者,通常都有相应的参数进行表征,而对于后者,通常却只能依靠人眼进行主观评判。根据标准边缘图像和待测边缘图像边缘点位置的相似性,定义了边缘相似度参数,用来表征滤波算法的边缘保持能力。将此参数应用于高斯噪声图像和椒盐噪声图像滤波算法的比较中,取得了预期的效果:此参数值准确地反映了各滤波算法的边缘保持能力。对激光雷达图像而言,散斑噪声滤波算法的边缘保持能力具有非常重要的意义,为此,将边缘相似度用于散斑噪声滤波算法的边缘保持能力比较,结果表明Lee滤波算法和增强Lee滤波算法具有较强的边缘保持能力,而常规的均值滤波和中值滤波边缘保持能力较差。 相似文献
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针对太赫兹图像分辨率差,噪声严重和信噪比低等不足,提出了一种基于自适应流形高维滤波的太赫兹图像降噪算法。算法利用中值滤波滤除太赫兹图像的强噪声点,再利用自适应流形高维滤波去除图像中的大部分噪声,最后通过基于拉普拉斯高斯算子的边缘增强对二次滤波后的结果图像进行图像增强。实验结果表明,该算法对于太赫兹图像有良好的降噪效果,在滤除图像中噪声的同时,图像的边缘和细节部分也得到了较好的保留。 相似文献
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针对含有混合噪声的声呐图像,提出了中值滤波与形态学滤波的组合算法,并对常用的图像滤波算法以及算法组合进行了定量分析比较,仿真结果表明,中值滤波和形态学滤波的组合算法对于声呐图像中混合噪声的滤除是较为理想的. 相似文献
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用小波变换抑制SAR图像中的斑点噪声 总被引:3,自引:0,他引:3
抑制合成孔径雷达图像中的斑点噪声一直是处理图像并得到准确图像信息的难点,提出了一种基于小波变换抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声的方法,对原有的小波变换方法作了改进,能更好地保留图像的边缘信息,并能简化计算量。在仿真实验中使用了合成的模拟图像和真实的合成孔径雷图像,并与以往的小波去噪滤波方法以及一些经典的斑点噪声滤波方法(包括中值滤波,Lee滤波,Frost滤波)进行比较,在综合考虑了滤波算法在均匀区域对斑点噪声的抑制能力以及保留边缘信息能力的情况下,提出的算法有更好的效果。 相似文献
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激光雷达距离像背景抑制算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
相干激光成像雷达距离像处理的一个重要内容就是进行背景抑制。利用原始强度像的均值信息进行距离像的背景抑制因为强度像受到噪声影响而效果不佳,改进算法加入了强度像的噪声滤除,大大提高了背景抑制能力。但是这种利用强度像均值的背景抑制算法要求目标区占有较大的面积,对于小目标图像其抑制效果变差。分析了强度像的直方图特征,提出了一种熵阈值分割抑制距离像背景算法,此算法将强度像的直方图划分为描述目标区像素和背景像素的两个概率分布.而将使这些概率分布熵最大的灰度值作为分割阈值。将此算法应用于实际图像处理,结果表明对于大目标图像和小目标图像都有较好的抑制效果。 相似文献
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基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
随着激光技术的发展,激光成像雷达在现代战争复杂战场环境中逐渐获得了广泛的应用,目前激光成像雷达自动目标识别技术已成为国内外研究的热点问题。提出了基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法,从激光成像雷达目标的距离像中提取低阶的Zernike矩、Hu矩和中心矩构成组合矩特征,该特征对距离像噪声不敏感,应用径向基函数(RBF)神经网络对三种地面目标进行分类识别。实验结果表明,该算法与应用Zernike矩和Hu矩特征进行分类识别相比,对三种激光成像雷达地面目标的平均识别率在高载噪比(20dB)下分别提高了1.0%和3.7%;在低载噪比(10dB)下分别提高了11.8%和42.5%;当载噪比高于17dB时,该算法的平均识别率达到100%。因此该算法取得了比较好的识别效果。 相似文献
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为解决传统方法对存在背景噪声干扰的光斑图像分割效果不理想的问题,设计了一种基于梯度卷积的光斑图像分割算法。首先对光斑、背景、噪声的空间灰度分布特性进行分析。而后根据目标与干扰在空间灰度梯度分布特性的差别,构造适应目标尺度的梯度卷积模板,与光斑的梯度图进行卷积,从而在增强光斑特性的同时抑制了背景干扰及噪声。最后,在噪声抑制图像的基础上结合阈值分割和目标特性判别得到最终的分割结果。通过与传统光斑分割算法进行对比实验发现,该算法抗噪能力更强,有效解决了背景与噪声干扰下光斑目标的分割问题。 相似文献
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针对2维激光雷达获取的点云信息,在类圆弧人腿形状识别算法的基础上,提出了一种可以降低行人识别错误率的多算法组合。该方法先采用高斯滤波算法降低噪声的影响,然后利用近邻聚类算法对数据进行聚类处理,再利用组合的聚类中心角算法和最小二乘圆拟合算法对聚类后的数据进行行人腿部检测,完成行人的识别。该算法混合利用LabVIEW和matlab 软件平台,并使用激光雷达对现场的行人进行了识别验证,该多算法组合与单一使用一种识别算法相比,行人识别的错误率由40%降低到了10%以下,充分说明该算法组合具有良好的性能。 相似文献
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基于混合迭代滤波的SAR图像相干斑抑制 总被引:1,自引:0,他引:1
该文将变窗Lee滤波与自蛇扩散结合,提出了一种抑制SAR图像相干斑噪声的混合迭代滤波新算法,并给出了SAR图像噪声方差的一种有效估计方法。该算法首先估计SAR图像局部统计参量,进而通过改进的变窗Lee滤波对SAR图像进行平滑去噪,接着利用自蛇扩散去除Lee滤波难以平滑的孤立点噪声与边缘噪声。在Lee滤波与自蛇扩散的混合迭代中,Lee滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大,从而在保护SAR图像边缘细节的同时,同质区得到更好平滑。实验结果表明,与已有多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。 相似文献