矿区遥感图像去噪方法研究

去噪是矿区遥感图像得以有效应用的重要预处理步骤。现有的基于统计、基于域变换、基于学习等遥感图像去噪方法普遍存在细节过度平滑、纹理保持不足等问题。基于引导滤波良好的边缘保持特性,提出了迭代引导滤波方法,通过对残差信息进行引导映射,并迭代进行引导滤波及超参数收缩,增强了遥感图像边缘特征提取效果;将迭代引导滤波与传统的小波软阈值、非局部均值(NLM)滤波、三维块匹配(BM3D)滤波等去噪方法结合,有效提高了传统方法的峰值信噪比,其中NLM滤波、BM3D滤波的去噪性能提升效果最明显;将迭代引导滤波与BM3D滤波融合,通过BM3D滤波初步获取去噪图像,得到残差数据,然后采用迭代引导滤波对残差数据进行处理,在提升图像去噪效果的同时,很好地保持了图像细节特征;将迭代引导滤波与BM3D滤波融合方法用于矿区遥感图像的煤矸石场识别及滑坡区域边缘识别,取得了较好的效果。     

小波方向子带偏微分方程遥感图像去噪

针对小波阈值法在去除遥感图像高斯噪声时,所存在的由于过度"扼杀"小波系数而引起的模糊边缘问题,以及P-M模型通常会使图像的灰度趋于分段常量而产生所谓的"块状"效应问题。提出小波域偏微分方程(PDE)遥感图像去噪模型,该模型通过对遥感图像进行小波分解,保持低频子带信息,而只对含有噪声、图像边缘的高频子带进行基于子带方向特性的非线性异性扩散,使模型在有效去除高斯噪声的同时,能够很好地保护遥感图像中的边缘特征和细节纹理信息,避免了去噪后的结果图像出现分段常量现象。实验结果表明,对于相同的遥感图像高斯噪声,基于所提出混合模型的去噪图像的PSNR较基于类零树的Bayes阈值法和P-M模型提高了1～2dB。     

基于偏微分方程与维纳滤波的混合去噪方法

提出一种小波变换与偏微分方程(PDE)结合的混合图像去噪方法,通过窗口改进的维纳滤波处理,运用偏微分综合模型进行二次滤波,其中的偏微分综合模型由2个权重函数将PM方程、方向扩散方程和LLT高阶PDE相结合构建形成。实验结果表明,该混合图像去噪方法能够克服以上3种PDE模型和维纳滤波的不足,增强图像去噪和边缘保护能力,去噪后可得到较好的图像视觉效果,提高算法的效率。     

一种适用于移动节点的事件驱动分簇算法

提出一种适用于移动无线传感器网络节点的事件驱动分簇算法,使用簇头间能量筛选法选举簇头,并加入事件驱动机制,能够使节点在有突发事件发生的情况下,对网络中的簇进行基于事件区域的重组,以减少数据冗余。建立相应的仿真实验模型,对运动节点的分簇情况进行动态跟踪及分析。实验结果表明,该算法能够满足事件驱动分簇的要求,能量消耗比经典算法更均衡。     

PDE模型在声纳图像去噪中的应用研究

偏微分方程方法在光学图像去噪中已有很多成功的应用,但用于声纳图像去噪的情况还不多见。针对声纳图像受噪声污染严重的问题,将偏微分方程原理引入到声纳图像去噪中,重点讨论了两种偏微分方程模型:ROF模型和四阶扩散模型。基于这两种模型对声纳图像进行去噪处理,仿真实验证明了偏微分方程去噪算法的有效性,并对比分析了两种模型的去噪性能。ROF模型适用于低信噪比条件下的声纳图像处理,而四阶扩散模型在高信噪比条件下,能够很好地保持图像边缘,但当噪声污染严重时,其去噪后的SNR比ROF模型去噪低了近10 dB,不利于声纳图像处理。     

基于非下采样剪切波变换与引导滤波结合的遥感图像增强

针对遥感图像中对比度低、细节信息缺失和边缘梯度保持能力较弱等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）与引导滤波相结合的遥感图像增强算法。首先,原始图像通过NSST被分解成低频子带和高频子带两部分。然后,对低频子带进行线性增强,提高整体对比度;采用自适应阈值法抑制高频子带的噪声,再对去噪后的高频子带进行引导滤波增强,提高图像的细节信息和边缘梯度保持能力。最后,对两部分子带进行NSST反变换,得到增强后的图像。实验结果表明,与直方图均衡、基于Contourlet变换和模糊理论的图像增强算法、基于非下采样Contourlet变换与反锐化掩膜结合的遥感图像增强算法以及基于非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强算法相比,该算法的图像信息熵、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都有一定的提升,能明显地改善图像视觉效果,使得图像纹理更加清晰。     

图像混合噪声的一种组合滤波消除方法

提出了一种基于高斯拉普拉斯边缘检测的含高斯噪声和脉冲噪声的图像组合滤波去噪方法,即首先对含有混合噪声的图像进行中值滤波,再用高斯拉普拉斯边缘检测方法检测出图像的边缘,得到边缘图像;然后利用自适应Wiener滤波对中值滤波后得到的图像进一步滤波去噪,最后将边缘图像嵌入经Wiener滤波得到的平滑图像中。此种方法不但能够有效去除含高斯噪声和脉冲噪声的图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘信息,提高了图像的去噪效果和清晰度。     

融合偏微分方程和中值滤波的图像去噪模型

针对基于偏微分方程(PDE)的图像去噪模型不能有效地去除脉冲噪声,并且低阶偏微分方程在去噪的同时会出现“块效应”现象的问题,提出一种融合偏微分方程和自适应中值滤波的图像去噪模型。该模型通过对图像梯度的分析,在梯度变化剧烈区域和梯度变化微小区域利用二阶模型去噪以提高去噪效率;而在梯度渐变区域利用四阶模型平滑图像以避免出现“块效应”现象。同时,利用脉冲噪声梯度值远大于边缘梯度值的特点,定位脉冲噪声所在区域,在该区域利用自适应中值滤波消除脉冲噪声。该方法能有效去除脉冲噪声,保护图像边缘并消除“块效应”现象,同时提高了去噪效率。实验表明了该模型的有效性。     

基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程（PDE）的图像降噪算法相比,该算法将信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）提高至16.602480dB和31.284672dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。     

一种小波变换模极大值的扩散模型

遥感图像的噪声分析、评估和滤波一直是遥感图像处理的一个重要研究领域。近年来,基于非线性扩散模型的图像去噪方法因其在对图像进行去噪的同时,对图像的特征信息具有一定的保护作用而受到遥感图像应用领域的关注并成为研究热点。针对P-M方程和ALM模型在去除遥感高斯噪声时所存在的对图像强边缘附近的噪声难以去除和可能造成奇异点的模糊或丢失等问题,将小波变换模极大值进入到扩散模型中提出一种新的非线性扩散模型,并给出模型的离散化算法。该模型有效地克服了P-M模型和ALM模型在图像去噪过程中的不足,在有效去除噪声的同时,很好地保留了遥感图像的边缘和纹理细节信息。实验结果验证了所提出模型的有效性和稳定性。     

基于离散小波阈值的偏微分图像去噪

小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。该文提出基于离散小波变换对图像进行阈值去噪,得出了小波阈值的偏微分方程表示形式,在此基础上研究偏微分方程的解法,采用分数步的小波阈值方法对图像去噪,得到了较好的去噪效果,同时可以保护边缘。数值试验结果表明,该方法具有比小波方法更好的去噪效果,能获得较高的信噪比。     

基于偏微分方程的误差分散逆半调改进算法

结合误差分散半调噪声特征,提出一种基于偏微分方程的逆半调改进算法。通过研究偏微分方程的去噪原理,以3次B样条函数作为扩散函数,采用迭代求解偏微分方程的方法估计逆半调图像,计算每次迭代前后图像梯度模值的增量以确定平滑度的调节参数,解决偏微分方程在应用中的参数选择自适应问题。实验结果表明,该算法在图像整体平滑度和细节保持能力上都具有较好的效果。     

基于偏微分方程的舌图像去噪研究

在对舌图像的去噪过程中,平滑噪声的同时容易丢失边缘和纹理等细节信息。为此,研究基于偏微分方程的舌图像去噪方法,分别采用中值滤波、高斯滤波、P-M方程、正则化P-M方程以及耦合冲击-复扩散滤波模型,对加噪舌图像进行滤波。比较结果表明,正则化P-M方程更适合舌图像的去噪处理,该方法处理速度快、去噪效果好,且能有效保护图像边缘。     

基于小波变换的改进DnCNN网络的遥感图像去噪

遥感图像去噪一直是遥感领域的重要难题,现有的去噪算法会使图像边缘信息模糊,导致图像中有用信息丢失,为了提高遥感图像的质量,提出了一种改进DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）的遥感图像去噪方法,通过小波变换将原始图像分解成不同子带,采用基于遗传算法的网络结构自动搜索方法对于不同子带搜索出不同结构和参数的DnCNN网络实现去噪,使对噪声成分的提取更加有针对性。实验采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）两项评价指标对实验结果进行量化评判,标准差为20时,较原始的DnCNN方法相比PSNR值平均提高了3.5%,图像细节清晰,能有效地保护遥感图像边缘特征和轮廓结构的完整性。     

小波域上图像非线性扩散滤波

提出一个小波域上图像扩散滤波恢复新模型。主要思想是把原图像作为最精细尺度下的小波子带，根据噪声分布的特点，导出保护较大尺度下信息的泛函模型代替小波阈值除噪，对泛函求变分得：Euler-Lagrange方程。新的滤波方法能避免小波阈值除噪的伪Gibbs现象，改进了同类型非线性扩散方程滤波的效果。利用可加算子分裂(AOS)格式求非线性扩散方程的数值解。实例的数值计算说明对图像滤波和保护边缘的有效性。     

偏微分方程图像平滑模型的一种最优停止准则

基于偏微分方程的各种非线性图像平滑模型, 可归结为求解初始值为输入图像的非线性扩散方程. 这些非线性图像平滑模型在滤除噪声的同时, 在保留图像重要特征方面表现出良好的性能.采用这些模型对图像进行平滑的过程中,迭代停止准则对图像平滑的效果有着重要的影响.该文提出了一种简单实用的最优停止准则,该准则确定了一个标准,使得平滑后的图像与噪声的相关性最小时停止迭代. 它易于实现而且又有很强的通用性.实验结果表明该算法可以在图像平滑过程中适时地停止迭代, 获得满意的图像平滑效果.     

Improving edge detection and watershed segmentation with anisotropic diffusion and morphological levellings

Edge preserving smoothing and image simplification is of fundamental importance in a variety of remote sensing applications during feature extraction and object detection procedures. The construction of a pre‐processing filtering tool for edge detection and segmentation tasks is still an open matter. Towards this end, this paper brings together two advanced nonlinear scale space representations, anisotropic diffusion filtering and morphological levellings, forming a processing scheme by their combination. The proposed scheme was applied to edge detection and watershed segmentation tasks. The experimental results showed that the developed scheme generated an effective pre‐processing tool for automatic olive tree detection and solving watershed over‐segmentation problems.     

实现自适应边缘增强的P-M模型

P-M模型利用扩散偏微分方程进行图像平滑,通过随梯度自适应变化的扩散系数实现去除噪声的同时保护图像边缘特征,为进一步提高图像视觉效果,希望在图像边缘附近进行逆扩散以增强边缘特征,为此提出了实现自适应边缘增强的P-M模型。该改进模型中的边缘增强作用基于shock滤波器逆扩散方程,通过设置随梯度自适应变化的逆扩散系数而实现。实验结果表明,相比经典P-M模型,改进模型能使去噪后的图像有更好的主观视觉效果,同时峰值信噪比也更高。     

基于小波变换的图像去噪优化算法

提出了一种基于小波变换的图像去噪优化算法。先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再利用广义交叉确认原理求出的阈值对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像。该算法能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,提高了信噪比。     

基于尺度空间理论和反扩散函数的图像去噪

在使用扩散过程平滑噪声之后引入反扩散过程来恢复边缘，结合尺度空间理论和反扩散函数对图像进行去噪处理。该方法使用最小描述长度（MDL）准则自适应地选择图像中每一点处的最优尺度对图像进行滤波。加入尺度范围限制降低了过平滑和欠平滑的影响。改进了反扩散函数模型，对降质图像中的边缘进行恢复。与经典的滤波方法以及各向异性扩散方程的结果相比。本文方法取得了较好的效果。