基于多元线性回归的高光谱遥感图像小波去噪

充分利用高光谱遥感图像的强烈谱间相关性,提出了一种基于多元线性回归的去噪方法.首先对高光谱遥感图像进行多元线性回归变换,得到预测图像和残差图像.分别对两块数据利用小波进行空间去噪处理.预测图像变换到微分域以提高噪声级,再进行去噪处理,而残差图像则直接进行去噪处理.最后将重新获得的两块数据进行相加得到最终的去噪图像.实验结果表明本文提出的算法能够达到较好的去噪效果,获得较高的信噪比.     

自适应提升小波变换与信号去噪

文章引入了基于提升法的自适应离散小波变换,根据LMS自适应法使伯恩斯坦预测算子自适应匹配特定的数据序列,而且应用该方法于信号的软域值去噪,数值仿真实验表明自适应提升小波变换同经典的小波变换相比,去噪后信号的信噪比效率相近,提升方法的优点在于其设计上的灵活性和计算简单。     

荧光图像增强去噪的自适应顶帽变换算法

在用荧光显微镜观察细胞时,由于观测细胞的清洗不彻底、光照不均匀等原因,荧光图像往往会出现一些极小的颗粒,导致一些雾状的噪声出现,并且图像对比度不高,从而影响观测效果。针对这些问题,首先,利用数学形态学中的顶帽变换,增加图像的对比度;其次,改进和优化变换中的结构元素,通过对结构元素大小的选择,提出了一种自适应的荧光图像去噪算法。实验结果说明提出的算法是有效的。     

基于Curvelet变换的自适应遥感图像融合算法

提出一种基于Curvelet变换的自适应遥感图像融合算法.首先对全色图像和多光谱图像图像做Curvelet变换,分解成低频系数和高频系数,分解后的低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,高低频系数采用以空间频率为度量标准结合自适应因子进行自适应融合规则,再对得到的低频和高频系数进行Curvelet反变换得到融合图像.实验结果表明该算法是一种有效可行遥感图像融合算法.     

图像采集中基于小波变换阈值去噪算法研究

阐述了基于小波变换阈值去噪算法的相关概念与优点,介绍了小波变换基本原理,对基于小波阈值的图像去噪方法进行了深入探讨研究,并给出了仿真结果。     

基于数学形态学算法的遥感图像边缘去噪方法

为了提升遥感图像边缘去噪质量以及去噪效率,设计一种基于数学形态学算法的遥感图像边缘去噪方法。对遥感图像数据实施归一化处理、标准化处理、图像增强处理。以预处理后的数据作为研究基础,对原有形态边缘提取算子实施多次改进,采用加权自适应多尺度形态边缘提取算法提取遥感图像边缘,利用伞形算子进行递归局部邻域扩散,实现遥感边缘图像去噪。测试结果表明,该方法的最大去噪误差与平均去噪误差较小,边缘去噪时间较短,小曲率数据点的个数明显增加,而大曲率数据点的个数则明显减少,说明设计方法的遥感图像边缘去噪质量高,去噪效率高。     

基于l_k范数正则化的SAR复图像快速自适应去噪方法

文中从参数估计角度研究基于l_k范数正则化的SAR复图像域快速自适应去噪方法。首先利用凸半二次正则化思想建立去噪模型与病态逆问题之间的联系,并依据迭代表达式进行参数估计方差与有偏CRB的比较,从而分析得到现有参数选择方法理论上的不足。然后对模型求解迭代表达式进行分析,得到包含正则化参数的模型解。继而应用最小化均方误差与单调有界数列原理,得到正则参数的选择方法与模型解的解析表达式,避免了求解的迭代过程,可以快速、自适应地实现去噪处理,并从理论上分析得到计算量减少的具体数值。最后研究了去噪模型对点目标分辨率的影响,建立了正则参数与分辨率的关系。仿真与实测SAR图像去噪结果验证了结论的正确性与方法的有效性。     

基于小波变换的图像阈值去噪的改进方法

基于Donoho提出的传统的阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,并应用于图像的去噪.与Donoho的软阈值和硬阈值函数相比,这种新的阈值函数有更多的优点:可以实现能量自适应去噪;能够保存图像的边缘信息;函数的表达式简单,避免了硬阈值函数的不连续性;相比软阈值和硬阈值函数,新阈值函数更灵活.仿真结果表明,改进后的方法应用于图像去噪,无论是视觉效果还是信噪比都有了改善.     

基于正交小波变换的心冲击图自适应去噪方法

研究了心冲击图的正交小波变换最小均方自适应去噪;阐述了基于正交小波变换的最小均方自适应去噪原理;利用径向高斯核函数对心冲击图进行自适应时频联合分析,得到了中心频率并确定了小波分解尺度;提出了通过选择小波基函数和输入信号长度确定自适应滤波器阶数的方法;从矩阵角度给出了算法的实现步骤,并分析了正交小波变换提高最小均方算法收敛速度的原因.实验结果表明,正交小波变换最小均方算法使自适应去噪后的心冲击图更快达到稳态,随心动周期的变化趋势更加明显.比较去噪前后心冲击图的功率谱密度可知,正交小波变换最小均方算法在保留心冲击图特征的同时自适应地去除了其中的时变噪声,获得了良好的去噪效果.     

心音信号的自适应小波去噪

在采集心音信号过程中,难免要引入噪声,这些噪声影响到心音的分析结果。由于心音信号的非平稳性,普通的滤波方法在滤去噪声的同时,会丢失部分心音成分。文中提出了一种新的基于小波变换的自适应滤波方法,该方法能够有效抑制噪声,经实例验证,取得了满意的结果。     

基于NSCT阈值萎缩法的遥感图像去噪

针对图像去噪过程中产生的伪吉布斯现象以及峰值信噪比(PSNR)较低等问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)阈 值萎缩法的遥感图像去噪算法。根据NeighShrink去噪算法中尺度内系数的邻域系数相关性,以及BiShink去噪算法中不同尺度间系数的相关性,对图像进行去噪,利用NSCT的平移不变性,抑制小波去噪中的伪吉布斯现象。实验结果证明,采用该算法去噪后的图像PSNR较高,视觉效果较优。     

一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。本文提出了一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感影像融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行小波多分辨率分析,而后对分解得到的近似分量以及各层各方向的细节分量利用移动模板逐一提取对应的小波系数矩阵的局部特征,采用本文提出的自适应融合准则在小波域进行影像融合,最后通过小波逆变换得到新的I′分量,与H,S分量一起还原到RGB空间,最终得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。本文采用一组TM多光谱图像和SPOT全色图像数据进行融合实验,利用标准差、熵,光谱扭曲度等5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。其实验融合图像的目视效果和统计指标均优于IHS融和方法和小波融合方法。     

基于NSCT域自适应缩减原理的SAR图像去噪

根据SAR图像在NSCT变换域中高频子带系数的现实分布特性,提出一种自适应缩减原理的SAR图像去噪方法,使分解后的高频子带系数中代表噪声的系数得到有效抑制,而代表边缘细节的系数得到完美保护,经NSCT反变换后得到较理想的去噪图像,实测SAR图像的去噪结果表明该方法在减少噪声的同时很好地保持了图像的细节,实验证明该方案比原有的去噪方法具有更好的边缘保持性能和后向散射系数保持性能.     

基于方向小波变换的自适应图像去噪方法

为提高方向小波变换方向选择的自适应性,提出一种混合傅里叶变换和方向小波变换的图像去噪算法。结合图像的边缘信息,利用傅里叶变换估算图像的局部方向,构造方向小波变换的生成矩阵。考虑方向小波变换陪集分解的特点,根据序列长度选择相应阈值。实验结果表明,当噪声方差大于25时,该方法的去噪性能较好。     

基于小波包变换的遥感图像融合

提出一种基于小波包变换的遥感图像融合方法,融合时变换域内低频部分采用基于局部窗口能量方式,高频部分则采用基于极大值选择规则来计算融合系数.以同一目标的TM多光谱和SPOT全色遥感图像进行融合实验,实验结果表明,本文提出的方法使融合图像在提高空间分辨率的同时能较好地保留原始图像的光谱信息,有较好的融合效果.     

基于非子采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对人类视觉特性, 以及全色高分辨图像和多光谱遥感自身的特点, 提出一种非下采样 Contourlet (NSCT) 域的图像融合新策略. NSCT 具有好的多分辨、移不变和多方向等特性, 能对图像中的边缘和围线信息给出渐近最优表示. 为了更好地保持空间分辨率和颜色分量, 引入基于 LHS 变换的亮度成分叠加策略. 实验结果表明: 本文提出的融合方法在提高空间分辨率的同时较好地保持了光谱信息. 与传统的 PCA 方法、基于 IHS 的融合方法、基于小波加权的融合方法, 以及同样采用本文的融合策略、分别基于小波变换和基于 Contourlet 变换的融合策略相比较, 本文方法在视觉效果和客观衡量指标两方面都有所改善.     

基于复小波变换的遥感图像并行融合算法

随着遥感技术的快速发展,多源遥感图像的快速融合成为很多遥感任务的关键处理步骤。为了加速遥感图像的融合处理过程,本文首先提出了一种新的基于双树复小波变换的并行融合算法（PACWT）。算法中综合运用了数据分布、并行数据处理和负载均衡技术,以克服单机处理在计算能力和存储器空间上的限制;针对基于CWT的图像融合处理的计
计算特点,设计了一种可有效避免计算过程中数据通信的冗余划分方法。然后,从理论上分析了算法在时间和空间两方面的性能。最后,通过实验分析了算法在32-CPU的Cluster系统上的实际性能。结果表明,本文提出的算法具有良好的可扩展性,在数据量较大时可获得良好的加速比和并行效率。     

基于NSCT阈值和自适应扩散的图像降噪

提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)阈值和P-Laplace扩散的图像降噪方法。通过NSCT阈值的平移不变性得到初步降噪图像,保留阈值变换后需要置0的高频部分,利用P-Laplace算子对其进行扩散,并将得到的扩散图像融合到阈值降噪图像中,从而提高降噪图像的质量。数值结果表明,该方法能有效保持原图像的纹理细节,减少图像降噪的吉普斯震荡现象。     

大幅面多光谱遥感图像快速自动配准

针对大幅面多光谱遥感图像的配准需求,提出一种基于特征点的快速全自动配准方法。由于多光谱遥感图像的尺寸较大,计算量大,因此提出特征网格理论,即根据图像灰度值、信息熵值及特征分布均匀性准则,在二级规则网格中选取特征网格参与后续运算,以减小计算量。同时,该理论为SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点提取算法的并行运行及特征点初匹配方法的改进提供了条件,提高了算法的效率及配准精度。利用本算法对CBERS-02B拍摄的遥感图像进行了实验。结果表明,该方法能够达到亚像素级配准精度,且计算速度快,能够满足大幅面遥感图像处理的要求。