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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遥感分类图像条带噪声的去除

在介绍了几种常用于TM、MSS、SPOT等多传感器遥感图像中条带噪声去除方法的基础上,提出了一种综合利用IDL语言和常用遥感软件(主要为ENVI、ERDAS等)对分类后图像进行条带处理的新方法。并以2005年北京市SPOT图像为试验数据,对该方法进行了尝试。结果表明,利用该方法可弥补一些条带噪声去除方法的弊端,有效地去除分类后图像上的条带噪音;同时避免了分类前期条带去除过程中对条带像元值的不正确计算,以及对图像上正确像元的影响而导致的后期遥感分类过程中的错分误分问题,从而可以有效地提高遥感分类精度。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。     

基于小波变换的多波段遥感图像条带噪声的去除

介绍了几种在TM，MSS，SPOT等多传感器遥感图像中条带噪声去除方法的特点，提出了一种基于小波变换的条带噪声去除方法，并以几何纠正前的非均匀地物分布的CMODIS图像为实验数据，对这些方法的去条带噪声效果作了比较。结果表明，本提出的方法要优于以前的几种常用方法，具有很好的去条带效果，同时较好地保持了原图像的特征。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。     

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。     

一种高光谱图像条带噪声去除改进算法

传统的矩匹配方法改变了图像在成像行或列方向的均值分布,使原始图像信息发生了较大改变。在分析HJ-1-A星超光谱图像条带噪声的基础上,提出了一种改进的矩匹配方法,将传统矩匹配算法中参考图像的平均值和标准差分别用平滑滤波处理后的列均值和方差来代替。实验结果表明,与传统矩匹配方法相比,该方法能减少图像信息的丢失,并能在保持原始图像特征的前提下有效地去除条带噪声。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。     

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.     

一种基于区域不变小波矩的图像相似匹配挖掘方法

将小波多尺度分析理论与不变矩理论相结合,提出了一种基于区域不变小波矩的图像匹配挖掘算法和逐步求精的跳跃式搜索策略,将该算法与基于Hu矩和自仿射不变矩特征的图像匹配挖掘算法的性能进行仿真对比分析,得到了较好的结果。     

一种基于误差传递的图像噪声去除方法

为了滤除图像在彩集过程中受到干扰引起的噪声和增强图像的有用信息,提出了一种基于误差传递原理的图像噪声去除方法。该方法在计算复杂度、执行时间、二值化效果等方面均有较好表现,对于图像特征主要包含在图像的几何特征中的实时图像处理系统,取得了很好的实际效果。     

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。     

一种图像噪声的形态学多尺度去除方法

提出了一种基于形态学多尺度的图像噪声去除方法，该方法首先利用形态学多尺度开闭重建运算对噪声图像进行多尺度重建，将噪声图像分解为一系列尺度不同的特征图像叠加，然后对叠加特征图像进行尺度模式谱分析，确定图像中噪声对应的尺度范围，最后将噪声尺度对应的特征图像从噪声中去除，达到同时消除噪声和保持图像目标信息完整及准确定位的目的。仿真实验表明，该方法能够有效地去除不同类型的图像噪声，具有较高的输出信噪比，同时保持了图像信息的完整和图像目标的准确定位。     

一种基于Fourier-小波矩的PET图像重建方法

正电子发射断层图像(PET)重建问题是一种不适定问题,通常需要采用正则化方法以抑制噪声,提高重建质量.本文提出一种新的非正则化重建方法,即基于Fourier-小波基函数的特征重建算法.Fourier-小波基函数结合了小波基函数和Fourier调和函数的特征,使我们便于对其进行小波分析和Fourier分析.在本文的算法中,我们采用迭代方法,计算图像的Fourier-小波矩(FWM),并由FWM恢复图像.此外我们利用Fourier-小波基函数的旋转不变性节省算法存储空间,简化计算,并且利用此性质,推导出一种类似Row-Action(RA)方法的快速收敛算法,以提高收敛速度.我们将FWM算法同几种常用算法进行了比较,实验结果表明,FWM算法的重建效果同传统的MAP算法接近,具有较好的应用前景.     

一种改进的遥感图像地标边缘匹配方法

基于距离变换的边缘匹配算法是一种有效的地标匹配算法,针对传统算法中重复冗余的计算和搜索效率低的问题,采用边缘距离扩展和设置相似门限的方法,对该算法进行了计算和搜索的优化。仿真实验表明,改进算法在保证匹配精度的基础上,大大降低了算法的计算量,提高了算法的搜索效率。     

一种改进的多小波遥感图像融合方法

多遥感图像融合的高频部分在区域处理时易出现边界歧异,造成图像失真的问题.为了提高图像视觉效果和特征识别,提出一种新的分块区域遥感图像融合方法.首先采用多小波分解把图像分解成不同尺度的高频和低频两部分,然后在不同频带选择不同的融合规则,在高频处理部分,采用分块区域处理,取区域绝对值较大的作为融合后的多小波系数,低频采用加...     

MODIS影像条带噪声去除方法研究

条带噪声是影响MODIS影像质量的一个重要因子。分析了MODIS条带噪声形成的主要原因和特点,比较了几种常用条带噪声去除方法及其局限性,着重提出和改进了利用傅立叶变换法、小波变换法和插值法去除MODIS影像条带噪声。上述3种方法都能在一定程度上去除MODIS影像条带噪声。对实验结果的均值、标准偏差以及边缘保留的比较结果表明,在去除MODIS影像条带噪声方面,插值法优于小波变换,而小波变换优于傅立叶变换。     

一种去除HDR图像噪声的新方法

为了提高HDR(high dynamic range)图像的质量,提出一种针对HDR图像滤噪的新方法。首先取得图像组中相同空间位置的点构成像素组;然后利用相机的ITF(intensity transfer function)还原成亮度值;接着通过求解最小二乘问题拟合L-t(luminance-exposure time)直线,并用该直线修正各点亮度值;最后再通过ITF转换成像素值。图像组经滤噪之后,再用于合成HDR图像。实验结果表明,该算法运算量小,能有效去除椒盐型噪声,对高斯型噪声抑制效果明显,优于A.&E.(ahmet & erit)算法,这也是该算法的主要特色。     

基于变换域的条带噪声去除方法

为解决线扫描图像中的条带噪声干扰问题,提出了傅里叶变换与小波分解相结合的变换域条带噪声去除方法。首先对图像进行多尺度小波分解,将包含条带噪声的小波子带与包含图像信息的小波子带分离;然后对含有条带噪声的小波子带进行傅里叶变换,并对变换系数进行带阻滤波以消除条带噪声。利用实际采集的带有条带噪声的棉花异性纤维图像进行仿真实验,结果表明:傅里叶变换与小波分解相结合的方法,去噪效果明显优于单独使用傅里叶变换或小波分解的方法,既能有效地去除图像中的条带噪声,又能较好地保持图像的细节信息。     

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。     

图像噪声去除的小波相位滤波算法

利用小波变换进行信号与图像去噪是小波应用的一个重要方面。小波变换具有“变焦”时频局部化特性,可以实现紧立集正交变换,使得其在数据压缩、图像处理与去噪等领域得到广泛应用,并且得到了不少较为成熟的算法。在大量的小波去噪文献中,以基于小波幅度去噪的研究居多,而本文则欲讨论基于小波相位特性的图像去噪方法。通过对图像作二维小波分解,然后对各尺度上得到的小波系数依据相位特性进行滤波,由所余系数重构图像即可得到去噪的结果。1 图像的快速小波分解 1.1 小波分析理论所谓小波分析,从数学角度去看,它属于调和分析的范畴,但从事计算数学的工作者把它认为是一种近似计算的方法,用于把某一函数在特定空间内按照小波基展开;从工程角度去看,小波分析是一种信号与信息处理的工具,是继Fourier分析之后的又一有效的信号分析方法。小波变换作为一种新的多分辨分析方法,特别适合于处理非平稳信号。     

一种改进的小波阈值高斯噪声图像降噪方法

关于图像传输的优化问题,针对传统小波阈值降噪方法,为了克服硬阈值函数不连续,软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在恒定偏差,构造了一个新的非线性阈值函数,通过调整参数可视化地改变阈值函数的形状,将Dono-ho的硬阈值和软阈值作为两种特殊的情况.算法采用对非重要小波系数的处理,不是均设为0,系数可由多项式调节以接近理想小波系数,并进行仿真.仿真结果表明,算法对图像中的加性噪声能很好地去除,并且较好地克服了传统软、硬阈值存在的振荡和边界模糊偏差缺陷,改善了图像质量.     

一种亚像元遥感图像的小波复原方法

为了复原在轨卫星拍摄的退化遥感图像,以达到精确的对地观测的目的,利用交错半个像素的"亚像元"图像进行交错采样,重建成分辨率更高的的网格,然后对新建出的空格点进行小波插值估计.对插值后图像的高频进行中值滤波,融合两幅错半个像元的图像信息,最后复原成一幅地貌信息更丰富、分辨率更高的遥感图像.试验的仿真图像证明了这种小波复原方法的有效性.