高光谱图像条带噪声去除算法研究

高光谱图像中往往存在严重的条带噪声,与常见噪声具有很大不同,现有的去噪方法对其不能完全适用。利用平滑滤波思想结合传统的矩匹配方法,对传统的矩匹配条带去除方法进行改进,对HJ-1-A卫星高光谱图像进行实验、研究,利用多种图像质量评价标准,将算法去条带后图像与传统的和已有的改进算法去条带后图像进行对比、评价,找出去条带效果好、原始图像信息保留能力强、适应性强的改进的矩匹配方法来应用于高光谱图像条带噪声的去除。     

一种CBERS-02星CCD原始条带噪声处理方法

在简略分析辐射均衡、矩匹配和直方图匹配的基础上,提出了一种直方图匹配结合线性方向滤波的方法来去除CBERS\|02星图像数据中存在的条带噪声。其中直方图匹配用于消除探测元间的条带噪声,线性方向滤波用于消除横向随机条带噪声和剩余的列向条带噪声。实验结果表明,该方法不仅能很好地消除CBERS\|02卫星图像条带噪声,而且保留了图像上有用的信息。最后,从定性和定量两个方面进一步验证了该方法的有效性。     

一种去除遥感图像条带噪声的小波矩匹配方法

遥感图像条带噪声掩盖数据真实的辐射信息,降低图像的质量及应用效果。针对窗口矩匹配算法对灰度分布不均一影像的条带噪声去除不彻底问题,提出小波矩匹配条带噪声去除算法。首先,基于小波多分辨率的特性将低频小波系数和高频小波系数分离;其次,利用移动窗口矩匹配算法对影像低频成分滤波,利用阈值法去除影像高频成分中的条带噪声;最后,通过小波逆变换重构得到去条带后的影像。采用局部峰值信噪比、局部结构相似度、模糊系数和拟合优度对影像去噪效果进行定量评价。结果表明:小波矩匹配算法的各项指标均优于矩匹配、小波软阈值和窗口矩匹配算法。小波矩匹配算法改善了窗口矩匹配算法要求影像灰度分布均匀的局限性,结合空间域和频率域去噪的优势,在去除条带噪声的同时能够较好地保留影像的细节信息。     

分段线性动态矩匹配条带去除

由于探测器之间对接收的地物辐射信号的响应特征不同,导致遥感数据含有条带噪声,严重影响了图像质量及后续的定量计算。针对探测器响应函数在图像低值区及高值区呈非线性的特点,在着重分析矩匹配方法的基础上,提出分段线性动态矩匹配条带去除方法。方法设定阈值分割高中低值域统计区间,对探测器响应函数进行分段线性拟合,并对探测器每一分图像动态采用其领域内均值和标准差作为参考值进行条带纠正。应用TM数据第4波段及环境一号卫星高光谱数据进行去条带实验,并定性和定量地比较了该方法与动态矩匹配、傅里叶变换、自动均衡化曲线方法的去条带效果。结果表明该方法能够在保留图像基本信息的前提下,获得最佳的去条带效果,尤其能够提高非均匀地物分布区域内水体的条带去除效果。     

基于小波变换的图像条带噪声去除方法

条带噪声的存在不但妨碍高光谱图像的目视判读,而且制约高光谱遥感的定量应用。针对小波变换法条带噪声去除过程中遇到的条带噪声和图像有用信息难以有效分离的问题,根据小波变换的方向性和数学显微镜特性,提出了一种新的基于小波变换的条带噪声去除方法。这种方法首先对含有条带噪声的图像进行一定层数的小波分解;然后对每一层分解得到的与条带噪声分布方向相同的子图像再进行一定层数的小波分解,从而实现条带噪声和图像有用信息的有效分离,将含有条带噪声的子图像置零;最后利用小波反变换得到去除条带噪声的图像。以欧洲空间局PROBA卫星上搭载的CHRIS高光谱数据为例,采用相关系数(R)、结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)3个定量指标,对比分析了新方法与矩匹配法、傅立叶滤波法和小波阈值法的条带噪声去除效果。结果表明新方法去噪后的图像具有最高的R、SSIM和PSNR,新方法能够有效地去除高光谱图像中的条带噪声,同时较好地保留了原始图像的有用信息。
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一种高光谱遥感数据条带及随机点噪声去除方法

针对高光谱数据条带噪声的分布特点,本文提出在空间域采用矩匹配法去除条带噪声,在NSCT域采用基于邻域信息的自适应软阈值滤波法去除随机点噪声的综合去噪模型.通过哈图金矿区HSI二级产品数据实验证明,该方法不仅可以有效地去除条带及随机点噪声,而且较为完整地保留了原始影像的特征信息及边沿细节,进而为高光谱遥感定量分析与应用提供数据基础.     

一种改进的矩匹配方法在CMODIS数据条带去除中的应用

由于传感器之间对接受的地物辐射信号的响应特性不同,导致CMODIS数据中的许多波段含有大量的条带。这些噪声严重影响了CMODIS数据的解译和信息提取。介绍了几种常用在TM、MSS、SPOT等多传感器光谱仪中条带去除方法,提出了一种改进矩匹配方法用于CMODIS数据中的条带去除,并比较了这种方法和其它几种常用方法对几何纠正前非均匀地物分布的CMODIS数据的去条带噪声结果。结果表明这种新方法要优于以上提到的几种常用方法,具有很好的去条带噪声效果,同时保持图像原有的的信息。这种方法在其它多传感器遥感图像的条带噪声去除中也有很强的适用性。     

频域小波矩的非局部均值图像去噪

非局部均值滤波是一种典型的图像去噪技术.然而该算法只定义了平移不变性,没有考虑方向和图像块的尺度问题,进而影响了去噪的效果.为了有效地去除噪声,获得细节清晰的图像,对非局部均值(NL-Means)滤波算法进行了改进,提出一种在非下采样小波域中基于小波矩的非局部均值图像去噪方法.小波矩具有较强旋转不变性,具有更好的抗噪声能力.因此利用小波矩与非局部均值相结合的方法,能够得到更多具有较高相似性的像素或图像块.实验结果表明,该算法不仅能有效地去除噪声,而且能保持图像的边缘信息,获得比传统的非局部均值更好的去噪效果.     

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。     

有无噪声对细胞神经网络提取图像边缘的影响

主要运用相关系数,通过对原始图像进行加躁再去噪,计算出用传统的滤波方法如均值滤波、中值滤波和维纳滤波分别对有噪声的图像进行去噪处理后,去噪图像与原始图像的相关系数,验证了去除高斯噪声用一次维纳滤波比较理想;去除椒盐噪声使用中值滤波效果较好。并在第三部分给出了对加噪的图像先进行去噪处理,再用CNN进行边缘提取的结果和对加躁图像先用cNN进行边缘提取再去噪的结果,并将这两种结果与原始图像提取边缘的结果进行比较和观察,得出以下结论：为了避免由于噪声引起的失真对图像真实信息的影响,在进行图像边缘提取之前必须先进行去噪处理再进行边缘提取。     

一种改进的全视角人脸纹理图像生成方法

传统的全视角人脸纹理图像生成方法计算量大、鲁棒性差,不能很好地解决配准和接缝问题。为此,提出一种改进方法。对待拼接的人脸图像进行归一化处理,利用基于列特征向量的灰度值匹配算法实现图像的精确匹配,使用双重融合算法处理重叠区域,使图像平滑过渡。实验结果表明,该方法匹配速度较快、鲁棒性较强,能有效消除误匹配。     

基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配算法

针对传统的尺度不变特征变换（SIFT）图像匹配算法存在的误匹配率较高、剔除误匹配点条件单一的问题,提出一种基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配方法。首先,在欧氏距离（Euclidean distance）比测度基础上,对SIFT算法中128维特征向量自适应获取最大相异系数优化;然后,确定最大相异系数最优取值进行匹配点筛选,并采用随机抽样一致性（RANSAC）算法进行匹配正确率计算;最后,利用Daniel Scharstein和Richard Szeliski立体匹配图像进行了算法验证。实验结果表明,改进算法较传统SIFT算法匹配正确率提升10个百分点左右,有效降低误匹配,更能够适应相似区域较多的图像匹配应用。在实时性上,所提方法单次匹配平均耗时1.236 s,可应用于实时性要求不高的系统。     

基于主目标区域形状不变矩的图像匹配算法

基于不变矩图像匹配虽然克服了性能的不稳定性,在相对平移、旋转尺度变换的鲁棒性等方面具有一定的优势．但由于其计算公式复杂,匹配耗时长,实时性差。针对此提出了一种新的基于主目标区域的形状的图像匹配算法。此算法先取出待匹配图像的主目标区域,通过提取主目标区域的7个矩不变量图像特征,用图像特征向量的归一化欧氏距离表示图像的相似度,并用花朵等图像作为示例图像进行验证,实验证明该算法具有一定的优越性。     

改进的SIFT邻域投票图像匹配算法

针对传统图像匹配算法在几何差异场景下匹配精度低的问题,提出一种改进SIFT特征描述符和邻域投票相结合的图像匹配算法。使用8个邻域像素的平均值代替原始极值点,通过SIFT提取图像中的特征点,利用Sobel算子计算特征点的梯度幅度和方向,结合8个仿射形式的同心圆邻域生成64维描述符,根据欧氏距离确定初始匹配点,采用邻域投票的方法剔除错误的匹配点,实现图像的精确匹配。实验结果表明,该算法在显著提高匹配精度的同时缩短了匹配时间,对复杂场景的匹配性能明显提升。     

不变矩方法在区域匹配中的应用

提出了一种基于区域的立体匹配方法,该方法除了采用顺序性约束和惟一性约束外,根据外极线约束提出了外极带约束,采用比邻域约束更优越的相对位置约束,能有效地处理遮掩和区域变形情况下的双目立体匹配．在对多个候选匹配区域进行最佳匹配选择时,提出了重心距离和矩距离的概念,利用不变矩原理进行最佳候选区域选择．经实验证明,该方法是可行、有效的．     

基于Harris角点和SIFT描述符的高分辨率遥感影像匹配算法

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节。传统基于角点的灰度相关匹配算法由于不具备旋转不变性而需要人工干预进行粗匹配,无法实现自动化。SIFT(scale invariant feature transform)算法能很好地解决图像旋转、缩放等问题,但是对于几何结构特征更加清晰、纹理信息更加丰富的高分辨率遥感影像而言,该算法消耗内存多、运算速度慢的问题非常突出。将两者结合,提出基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配算法。实验结果表明,相比SIFT算法,该算法大量缩减了运算时间,同时保留了SIFT描述符的旋转不变性和对光照变化的适应性,克服了灰度相关算法无法实现全自动的缺点,在高分辨率遥感影像匹配上效果较好。     

结构张量的改进Criminisi修复

目的 针对传统基于样本块的图像修复算法中仅利用图像的梯度信息和颜色信息来修复破损区域时,容易产生错误填充块的问题,本文在Criminisi算法的基础上,利用结构张量特性,提出了一种改进的基于结构张量的彩色图像修复算法。方法 首先利用结构张量的特征值定义新的数据项,以确保图像的结构信息能够更加准确地传播;然后利用该数据项构成新的优先权函数,使得图像的填充顺序更加精准;最后利用结构张量的平均相干性来自适应选择样本块大小,以克服结构不连续和错误延伸的缺点;同时在匹配准则中,利用结构张量特征值来增加约束条件,以减少错误匹配率。结果 实验结果表明,改进算法的修复效果较理想,在主观视觉上有明显的提升,其修复结果的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）都有所提高;与传统Criminisi算法相比,其峰值信噪比提高了1~3 dB。结论 本文算法利用结构张量的特性实现了对不同结构特征的彩色破损图像的修复,对复杂的线性结构和纹理区域都有较理想的修复,有效地保持了图像边缘结构的平滑性,而且对大物体的移除和文字去除也有较好的修复效果。     

一种抗视角变换的SURF匹配算法

针对传统的SURF匹配算法在图像搜索、物体识别中对视角变化大的图像特征点无法匹配的缺陷,提出了一种改进的SURF图像匹配算法。该算法利用模拟图序列的概念,即由原始图像模拟各种可能的视角变换生成的一组图像序列,对图像序列中的每幅图像进行SURF特征点提取;剔除冗余特征点后将模拟图序列中的特征点映射到原始图像中,这一过程增加了原始图像的特征点数量,特征点描述向量改用原始图像和多个模拟图的SURF特征描述向量共同表示;最后采用欧氏距离准则,最终得到两幅图像的正确匹配对。实验结果表明,本算法增加了特征点匹配对数,改善了视角变换过大(大于60°)使得图像无法匹配的情况。     

基于Order-Aware网络内点筛选网络的电力巡线航拍图像拼接

电力巡线图像纹理复杂且具有视差变化,针对传统算法获取成对匹配点数量较少、配准精度较低,严重影响电力巡线无人机图像拼接效果等问题,提出了一种基于改进OANet的图像拼接算法。首先,借助加速“风”（AKAZE）算法对待拼接电力巡线图像进行粗匹配;其次,对OANet中Order-Aware模块添加挤压和激励网络（SENet）,从而增强网络对局部和全局上下文信息的抓取能力,得到更精确的成对匹配点;然后,通过MPA算法配准待拼接图像;最后,借助内容压缩感知算法计算重叠区域的最佳缝合线以完成图像拼接。改进OANet相较原OANet的正确匹配点数量增加了10%左右,耗时平均增加了10 ms;与APAP算法、AANAP算法、MPA算法等配准拼接算法相比,所提算法的拼接质量最好,其待拼接图像的重叠区域的均方根误差为0,非重叠区域未发生畸变。实验结果表明,所提算法可快速、稳定地拼接电力巡线航拍图像。