一种基于小波阈值的图像增强改进算法

提出一种基于平滑滤波的小波阈值图像增强算法,利用邻域平均和小波阈值相结合的方法对图像进行平滑滤波处理。实验结果表明,该方法有利于图像去噪处理,同时边缘信息也得到了较好的保留,使图像具有更好的视觉效果。     

基于小波变换和PCA的SAR图像相干斑抑制

提出一种SAR图像相干斑噪声抑制新的滤波方法。该方法利用小波变换结合主分量分析(PCA)对SAR图像进行去噪。小波变换可以很好地保持边缘细节信息,主分量分析(PCA)能从混合信号中提取出主分量即信号的主要特征,将小波变换结合PCA用于图像处理,能在有效消除噪声的同时保持边缘信息。与Kirsch模板加权平滑滤波和结合小波变换的Kirsch模板加权平滑滤波去噪方法进行比较,实验结果表明,该方法具有良好的抑制相干斑噪声效果和较强的边缘保持能力。     

基于小波变换的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声，传统方法不能很好地对SAR图像进行分割，该文结合SAR图像和小波变换多分辨分析的特点，提出了一种新的SAR图像分割方法。首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征信息，然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波，最后以SAR图像小波能量纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果表明，该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

基于滤波的SAR影像去噪方法分析

根据SAR(Synthetic Aperture Radar)影像相干噪声的特点,对现在广泛应用的各种抑制噪声的滤波方法如均值滤波、Frost滤波、增强型Lee滤波、Lee滤波、中值滤波等进行分析,并提出适合本研究区影像的基于小波变换的分量滤波处理去噪方法,利用均值、标准差、平滑指数、PM值、信息熵和平均梯度等评价指标对各种滤波去噪后的影像质量进行评价,并对去噪效果进行对比分析,证明本文所采用的滤波方法对SAR影像噪声有很好的抑制作用,并且较好的保存了图像纹理信息。     

基于多尺度小波变换的高斯混合模型SAR图像去噪

针对合成孔径雷达图像斑点噪声去除问题，提出了一种滤波算法。该算法根据SAR图像小波系数分布的特点，采用高斯混合模型对其进行精确拟舍，并用贝叶斯估计来恢复原图。为了有效地克服对数图像均值不为零对小波滤波的影响，在多尺度小波变换前先对取对数后的图像作了归一化处理。仿真实验结果表明，该方法克服了常用的小波阈值去噪只有一个阈值的缺点，可在去除噪声的同时有效保留图像的边缘细节。     

一种基于小波域隐马尔可夫模型的SAR相干斑抑制算法

相干斑噪声是SAR图像的固有特点。对相干斑抑制的要求是在平滑噪声的同时，尽量保持原始图像的结构信息。现有的许多相干斑抑制方法各有优点和不足，没有普遍的适用性。基于图像在小波域的隐马尔可夫模型(HMMs)结构，结合SAR图像中相干斑噪声的统计特性，本文提出了一种新的小波域相干斑抑制方法。仿真及实测数据处理结果表明，该方法在有效抑制相干斑的同时，更好地保持了边缘结构。与小波域软阈值去噪方法和Lee滤波器相比较，该方法在噪声平滑及边缘保持上都取得了较大的改进，并得到了较好的视觉效果。     

方向小波域的选择性阈值SAR图像去噪

SAR图像去噪一直是SAR图像处理中一个具有特殊意义的研究课题。噪声抑制的关键是解决图像平滑与保持纹理之间的矛盾。提出了一种基于方向小波的选择性阈值SAR图像去噪算法。该算法利用方向小波的多方向框架对图像作12个方向的分解和变换。针对方向小波分解图像所产生的系数序列长度不同的特点,利用白噪声的置信区间,将不同长度的系数分成3组,对中间长度的系数序列采用统一阈值,对其他长度序列采用白噪声置信区间阈值处理。为了更好地保持图像细节信息,将每一尺度高频系数的方差中值作为噪声方差估计值。利用真实的SAR图像进行去噪试验,与几种经典的空域滤波和小波软阈值算法进行比较结果表明,该算法在平滑图像的同时更好地保持了图像本身的纹理信息,图像的视觉效果优于其他算法,等效视数和边缘保持指数分别提高了97和0.15。     

融合多尺度边缘检测的小波贝叶斯SAR图像滤波

针对实测的SAR图像被噪声广泛淹没、传统滤波方法易模糊边缘等问题,提出了一种新的滤波方法。该方法在图像多尺度的小波分量上,将基于贝叶斯理论对不同系数和不同方向上设置不同阈值得到消噪后的各分量与基于多尺度边缘检测提取的图像边缘等结构所对应小波分量加权融合,重构输出。以真实的SAR影像进行对比实验后,选取图像的均值、等效视数、边缘保持指数、信噪比及特征地物的像素灰度曲线作为评价指标,对不同的滤波方法进行了综合量化评价。实验结果表明,该方法抑制SAR图像斑点噪声的效果较好,对边缘有较好的保持效果。     

小波的循环阈值去噪方法

在D.L.Donoho提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,针对SAR图像的相干斑噪声现象,提出一种小波域SAR图像的循环阈值去噪法,通过估计的噪声标准差和滤除信号后的噪声标准差之间的循环迭代,得到最优阈值。并以峰值信噪比和平滑指数等作为评价指标,与传统的软阈值、硬阈值以及几种空域滤波方法进行了比较。仿真结果表明,提出的新的阈值去噪算法无论是峰值信噪比,还是主观质量都优于软阈值、硬阈值去噪算法和各种空域滤波方法。     

基于平稳小波变换的SAR图像海岸线提取

阐述了一种利用平稳小波变换(SWT)从SAR图像中提取海岸线的方法。该方法首先利用基于局部统计特性的自适应滤波算法对SAR图像进行滤波,然后利用SWT对SAR图像进行分析处理,计算SWT系数的小波梯度信息,通过模极大值搜索检测边缘点,最后利用阈值化和形态学方法对局部极大值图像进行细化处理。实验结果证明,这种方法是对于SAR图像海岸线提取是有效的。     

基于NSCT域邻域收缩的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像受到相干斑噪声的干扰,严重影响了SAR图像的后续处理的问题,提出一种在非下采样轮廓变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）域将中值滤波和邻域收缩法相结合的SAR图像去噪算法。该算法对原始SAR图像进行NSCT分解,得到低频子带和高频子带图像,对低频子带使用中值滤波处理以去除低频子带中的低频噪声,利用NSCT分解系数之间的相关性,使用邻域收缩法对子带图的系数进行收缩,以消除高频子带中的高频噪声。实验证明,该算法与小波域邻域收缩去噪算法和NSCT硬阈值去噪算法相比,在去噪性能和视觉效果方面均有所提高,在消除噪声同时可以较好地保护纹理细节信息。     

基于区域性能的自适应遥感图像融合方法

为了把图像的融合效果评价信息加入到融合规则的选取过程当中，针对合成孔径雷达和可见光两种常见的遥感图像，提出了一种基于区域性能的自适应融合方法。该方法首先利用平滑滤波抑制SAR图像斑点噪声，再分别对源图像作小波分解。融合图像的低频系数由一组区域性能评价参量按隶属度控制规则自适应调节得到；高频系数则直接采用可见光图像的高频系数，对新的低频和高频系数实施小波反变换即可得到融合图像。实验结果表明该方法能够取得很好的融合效果。     

复脊波变换SAR图像去噪算法

在分析传统脊波变换去噪方法优缺点的基础上, 针对其不足, 提出一种基于复脊波变换的去噪方法。算法将传统脊波变换中的标量一维小波变换替换为二元树复小波变换, 使得脊波变换具有平移不变性; 然后, 对图像采用冗余分块处理, 使得处理结果更平滑, 有效地提高了图像的峰值信噪比（PSNR）。仿真实验表明, 在SAR图像去噪应用中, 本方法能够更好地保留图像中的纹理信息, 处理结果优于传统脊波变换以及小波变换去噪方法。     

基于FCM算法的SAR图像相干斑噪声滤波算法研究

针对FCM分割对SAR图像斑点噪声敏感的特点,本文提出了一种新的去噪方法。所提出的方法主要分三个步骤。首先,分别对获得的两幅同源不同时相的SAR图像进行小波和lee滤波结合去噪。然后,通过对数比值检测方法获得变化信息。利用双边滤波器处理变化信息,以获得能保留图像丰富细节信息的图像降噪效果。最后,利用FCM方法把变化信息分成两类,这样就可以获得变化检测结果。Ottawa 地区的部分图像作为检测算法的性能的数据库。将去噪方法相互比较,结果表明,本文提出的算法分类正确率达到98.29%,优于其他去噪方法。     

基于斜变换的小波设计及其应用

根据Walsh变换与小波之间的联系,在斜变换的基础上提出了一种新的多进制多小波设计思想,改变了传统小波变换中滤波器设计方法的单一性和推导的复杂性,该滤波器组利用斜变换的快速算法生成简单方便。将该方法应用于图像去噪和图像压缩的实验中,实验结果证明该方法的去噪效果和压缩效果要优于传统的DWT,并且去噪效果还要优于文献[6]中提出的多进制多小波。     

基于多级中值滤波的小波去噪方法

经典图像去噪方法中，多级中值滤波有良好的保护细节的特性，近年来在小波域中对信号的处理，能使噪声抑制更加有效。结合两者的特点，提出了基于多级中值滤波的改进算法，利用最大最小中值之差判断平坦及边缘区域，实现了在小波域中平滑噪声的同时还可以保护图像细节不受损失。实验表明该方法与Donoho的软门限方法相比较，可以得到更好的去噪效果。     

基于贝叶斯估计的改进Contourlet变换的SAR图像滤波

针对小波变换和轮廓波变换在合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像中去噪应用的不足,结合小波变换和轮廓波变换的优点,将小波变换与轮廓波变换相结合,提出一种改进轮廓波变换方法。首先将待处理图像进行小波变换,然后对低频子带图像进行重建,得到一个细节子带图像,然后使用方向滤波器组对其进行多方向划分。再采用贝叶斯最大后验概率估计对划分后的方向子带信号进行估计。实验结果表明此方法在抑制图像斑点噪声的同时,很好的保持了均匀区域的辐射特性,保持了图像中的边缘以及细小纹理,且没有人为畸变。此外算法的高频子带图像含有更为丰富的纹理,对于边缘特征的提取非常有益。     

基于小波变换的SAR与可见光图像融合算法*

提出了一种基于小波变换的SAR图像与可见光图像的融合算法。为抑制斑点噪声,对SAR图像作平滑滤波。图像经小波变换后,计算不同分解层高频图像对应区域的均值与标准差,采用区域统计特性量测的融合规则;低频图像直接采用SAR图像的小波低频系数作为融合后的低频系数,对得到的融合低、高频图像作小波反变换。     

基于小波变换的图像去噪

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。针对传统去噪方法的缺陷,从理论上推导了二维小波分解和重构具体算法,研究了小波图像去噪的基本理论和方法,在此基础上利用Matlab7．0．1对含有两种不同高斯白噪声的图像进行了仿真实验,实验表明,基于小波变换的图像去噪可以有效地提高图像的去噪效果。     

基于贝叶斯估计的杂交小波图像降噪新算法

针对传统图像去噪算法易丢失细节特征、峰值信噪比低等问题,受杂交育种学启发,借鉴遗传算法思路,提出了一种基于贝叶斯估计的杂交小波变换图像去噪算法。该算法以贝叶斯小波去噪后的图像作为父本,维纳滤波处理后图像作为母本进行杂交,对挑选出的个体进行逐代杂交和变异生成子代,将最优子代作为算法的最终解,对其解码还原为去噪后的图像。本算法去噪后的图像峰值信噪比远高于传统算法;去噪后的视觉效果也好于传统方法。实验结果表明该方法不仅能有效消除图像噪声,还能较好地保留图像边缘等细节特征。