一个矿山开采卫星监测系统的设计与实现

针对非法采矿现象频频发生及矿政人员巡查不到位等问题,设计并实现了郴州市矿山开采卫星监测系统.该系统通过对中巴地球资源卫星02星图像进行处理分析,标记出合法矿山范围,提供疑似非法开采矿山地理坐标信息.实验结果表明,该系统操作简单,并能提供高效、快捷的监测信息,以供郴州市国土资源局进行核查,实现了矿山开采和卫星图像的科学管理.     

基于小波包变换与自适应阈值的SAR图像去噪

针对SAR遥感图像在探测、传输过程中受到噪声干扰,不利于对其进行处理的问题,提出一种基于小波包和自适应阈值的SAR图像去噪方法.该方法采用小波包对SAR图像进行分解,与传统的小波分析相比,小波包分析能够提供一种更加精细的分析方法;然后采用自适应阈值的方法去除SAR图像中的噪声.实验结果表明,该算法能有效去除SAR图像中的噪声,在信噪比和主观视觉上都要优于小波去噪的方法.     

基于小波变换的方块效应去除法

低比特率JPEG压缩图像会产生严重方块效应，即马赛克现象，后处理技术可以有效地减少该效应。针对压缩图像在小波域中有结构信息和块不连续性的不同表现，提出了一种基于小波变换的分析方法，对图像在小波域中的不同响应分别加以处理。该算法根据小波系数在不同范围内的不同特性对图像进行区域分类，进而对不同区域做出不同的处理。试验结果表明，该方法能有效地减少方块效应，提高解码端图像的视觉质量。     

卫星遥感图像中的小目标形状描述算法

提出一种卫星遥感图像中基于小波变换的形状描述新算法。对图像进行一级小波变换,用Hu矩、Zernike矩和Fourier描述子分别提取子波段特征向量,并根据各子波段的描述能力强弱对所得特征向量进行加权处理,并输入到分类器中检验其描述能力。实验结果表明,该算法能够对目标形状进行更准确的描述,较经典描述子性能更优。     

基于小波变换的多分辨率图像分割

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容。该文介绍了基于小波变换的多分辨率图像分析和分水岭分割算法的综合分割方法。小波变换的多分辨率应用可以有效地减少分水岭算法图像过分割现象;给出了低分辨率下的分割图像到高分辨率图像层上的映射策略,完成了图像从粗糙到精细分割,从而保证了分割准确性,降低了分割的复杂性和计算量。分析了形态学滤波器降低图像噪声和保护图像中对象边界的处理方法,进一步减少了图像过分割的现象,提高了图像分割效果。经实验证明该方法的有效性。     

复小波包域遥感图像局部自适应融合算法

为了使融合后的图像在保持原IKONOS 卫星图像多光谱特性的同时,最大可能地提高图像空间 分辨率,提出了一种基于四树复小波包变换的SAR 图像与多光谱IKONOS 卫星图像相融合的新方法．该方法 利用复小波包变换的多方向性和对高频细节信号良好的时频局部化分析能力,分别对IKONOS 图像经HIS 空 间变化的I 分量子图和SAR 图像进行复小波包分解,并对分解后的低频复系数采用取平均或取大值的方法、 对高频方向复系数采用邻域一致性测度的局部自适应方法进行复系数融合．用融合后复系数经复小波包反变 化得到的图像代替原IKONOS 图像经HIS 变换的I 分量,再经HIS 空间反变换得到最终的融合图像．实验结 果表明,该融合算法在光谱保留和空间质量提高方面,比传统的基于小波变换的融合算法具有更高的性能．     

改进小波包分析在雷达图像消噪中的应用

针对VDR雷达图像在采集、数字化和传输过程中常受到各种噪声的干扰，不利于对图像进行分析、观察和压缩的问题，提出采用改进小波包分析算法进行图像消噪处理，小波包分析具有比小波更精确的局部分析能力，但由于小波包分解的隔点采样会产生严重的频带混叠现象，文中对小波包分析算法进行改进，利用信号的频移特性，将信号进行移频处理，消除频带混叠现象，达到高质量去噪的目的；通过VDR雷达图像消噪实验证明，上述改进算法好于小波包消噪方法，更优于小波消噪方法，具有更为广泛的应用价值。     

小波变换在遥感图像处理中的应用综述

给出了小波变换的基本性质;综述了小波变换在遥感图像处理中的主要应用,特别是在图像数据压缩、纹理和边缘分析、图像插值处理和多卫星数据融合等方面的作用。从而认为小波理论在遥感图像处理领域有着广泛的应用前景。     

遥感卫星图像处理中的一种新方法—二维RGS法

本文提出了一种对卫星遥感数字图像进行图质改善处理的既简单又节省时间的方法（二维ＲＧＳ法），用此方法进行处理的结果与常用的ＭＴＦ处理结果相比较，有以下几个优点：①操作简单，很容易地处理得到良好的图像图质改善处理效果。②不花费操作时间只调整两个参数很快就能得到理想的图质改善图像，ＣＰＵ时间也比ＭＴＦ处理明显减少。③对不同分辨率图像也有良好的改善处理效果。     

单帧低分辨率图像的SFMAP高分辨率重建算法

卫星图像的超分辨率处理是基础性和标志性的空间技术。一般情况下很难得到可供处理的一序列卫星图像，单帧图像的超分辨率处理尤为重要。我们提出由单帧欠采样的低分辨率噪音卫星图像重建高清晰卫星图像的最大后验概率估计(SFMAP)算法。通过插值生成多帧低分辨率图像族，模拟亚像元位移的低分辨率图像，参与空域迭代过程，以满足其空域代数方程组的超定问题，在一定程度上解开输入低分辨率图像的混叠，得到高分辨率重建图像。实际处理显示出较好的效果。     

基于小波多尺度分解的Mean Shift图像滤波方法

将小波多尺度分解与传统Mean Shift滤波算法相结合提出的一种有效的图像滤波方法。先将含噪声图像进行Mallat塔式分解,获得不同尺度、不同频带的子图像。将低频近似图像保持不变,对高频细节进行Mean Shift滤波,最后将低频近似图像与高频滤波后的图像进行合成得到去噪后的图像。由于Mean Shift算法是一种迭代方法,要保证较高的数值计算精度则需要较多的迭代次数,耗费较长的计算时间,为克服这一缺点,提出了采用Fourier级数来近似计算高斯函数。实验结果表明该方法在降低噪声的同时能够尽可能的保留图像细节,其去噪效果优于传统的高斯滤波、Wiener滤波方法和单一小波域值法和Mean Shift滤波方法。     

基于小波变换和引导滤波的多聚焦图像融合

为了进一步提高多聚焦图像融合效果，提出了一种基于小变换和引导滤波的多聚焦图像融合方法。对源图像进行二维小波分解，得到低频子带系数和高频子带系数。对低频子带系数采用引导滤波加权融合；对高频子带系数引入最大对称环绕显著性检测算法(Maximum Symmetric Surround Saliency Detection Algorithm,MSSS），归一化显著图得到权重图，进而进行加权融合。把得到的高频和低频子带系数进行小波重构，得到最终的融合图像。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法具有更好的清晰度，得到较好的融合结果。     

基于二维经验模态和均值滤波的图像去噪方法

提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维经验模态（BEMD）将噪声图像分解为一系列不同频带的子图像。对低频近似图像保持不变,对高频细节图像采用不同的模板进行均值滤波,最后将低频近似图像和均值滤波后的图像合成为去噪后的图像。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时,又能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于单一的BEMD图像去噪和均值滤波图像去噪以及小波变换和均值滤波图像去噪方法。     

自适应阈值小波滤波及其在ECG消噪中的应用

采集的心电信号,各类噪声往往覆盖了其有用信号的全频段范围,通常的方法难以有效消噪。讨论了将非线性阈值函数h引入小波消噪中,通过训练信号来确定各尺度下的h函数参数,然后采用阈值自适应的小波滤波进行心电信号消噪的方法。通过和Donoho的小波阈值消噪法对实测心电信号消噪比较,说明了该方法在心电消噪方面的有效性,且在消噪后波形不失真方面具有更好的优越性。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

一种基于非线性增益小波滤波的高光谱影像去噪技术研究

提出了一种光谱域非线性增益的高光谱影像小波滤波去噪方法。首先对高光谱曲线进行小波变换,计算低频部分的方差并以此设定噪声和特征之间阈值,对属于噪声的高频系数置零,对属于细节特征的高频系数非线性增益,实现对高光谱曲线的滤波去噪。通过与高光谱影像均值滤波平滑法、最小二乘平滑法对比分析结果表明,该方法在噪声抑制和细节保持方面取得了较好的效果。     

带噪语音信号小波去噪算法研究

去噪问题是信号处理中必不可少的问题。滤波作为传统的去噪方法,主要包括线性滤波和非线性滤波。噪声与信号频率重叠,传统方法要想取得良好的去噪效果必须牺牲部分信号。现有的小波模极大值去噪方法虽然有较好的去噪效果,但是该方法计算量大。小波阈值去噪方法更简单,但小波重构后的小波系数与噪声的小波系数存在恒定的偏差。在阈值去噪方法的基础上提出一种改进算法,仿真结果表明该算法在加性高斯白噪声污染下表现出较好去噪效果。     

基于形态Haar小波的SAR图像斑点噪声抑制方法

针对现有相干斑抑制算法不能在去除斑点噪声和保持图像边缘、细节信息之间做到很好的折中,提出了一种新的基于形态Haar小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声抑制方法。该方法首先对SAR图像进行二维形态Haar小波分解,图像的边缘、细节和纹理信息在低频子带中得到了更好的保留,噪声主要分布在高频子带;然后,根据各高频子带噪声的特点,分别对高频子带进行均值和中值滤波达到去除斑点噪声的目的;最后,再对低频子带和处理后的高频子带进行形态Haar小波精确重构得到去斑图像。实验证明:该算法不仅大大改善了原始SAR图像的画面质量,同时很好地保持了原始SAR图像的纹理特性和细节信息;该算法去斑性能指标总体优于传统的Lee滤波、Frost滤波、Kuan滤波和小波软阈值法。     

基于小波变换和ODPSF的纹理图象分割方法

在纹理图象分割的研究领域中,基于人类视觉感知特性的图象分割方法是一个重要的新研究方向,文中给出了一种纺理图象分割的新方法,即将小波变换和方向滤波有效地结合了起来,该方法是根据小波变换的多尺度、多频道滤波的特点,采用小波包提取纹理主频,然后用一种二维最佳正交极可分方向滤波器对纹理有关方向和频率等其他特征进行分割,实验结果表明,这种方法能够获得较好的分割效果。     

基于形态Haar小波变换的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于形态Haar小波分解和重构的新方法。通过形态Haar小波分解源图像,在低频分量中保留图像边缘和细节,并采用加权平均法进行融合。高频分量先经Gauss滤波去除噪声和边缘效应,再按取大值的原则进行融合。结合形态Haar小波重构融合后的高低频系数获得融合图像。实验结果表明,该方法能最大限度地保留图像边缘和细节信息,与总体平均法和小波变换法相比,融合图像的熵较大,总体交叉熵较小。