一种改进的双边滤波算法

影像滤波处理作为遥感影像分析的一个关键步骤,一直受到研究者的广泛关注。根据边缘点与噪声点的局部灰度特点,提出一种顾及影像梯度角度的滤波改进算法,并针对出现的伪边缘现象提出改进措施。通过对遥感图像的实验分析表明,同传统的双边滤波效果比较,算法具有更高信噪比的优势。     

基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥感影像空间分辨率增强处理,在不同场景纹理中进行遥感影像空间像素特征重构,以中心像素的灰度值为阈值建立遥感影像陆地地物的空间结构特征辨识模型,采用细化分割方法进行遥感影像的水体边界点分割处理,采用形态学滤波方法进行遥感影像水体边缘轮廓检测过程中的细化分割和滤波,对水陆粗分离结果进行形态学闭运算处理,根据细化分割结果进行水体边界平滑处理,实现对遥感影像水体边缘轮廓的提取。仿真结果表明:采用该方法进行遥感影像水体边缘轮廓提取的精度较高,水体边界平滑性较好,轮廓特征的辨识度较高。     

基于图像二维熵的自适应形态学滤波方法

为了在滤除噪声的同时保持图像的细节信息,结合已有的形态学滤波方法,提出了一种新的自适应滤波方法.综合图像灰度分布的聚集特征和空间特征,构造图像二维熵,结合形态学运算,合理设置滤波算法流程,通过连续改变结构算子的大小,观察图像二维熵的变化,合理设置滤波终止条件,通过对椒盐噪声图像的滤波测试,取得了理想的滤波效果.重点阐述了二维熵的构造方法和自适应滤波的流程设计.     

数字乳腺层析图像纹理特征联合提取与识别

为提高乳腺组织图像特征提取的正确率,结合灰度共生矩阵纹理特征与Tamura纹理特征,给出一种联合提取与识别算法。采用双边滤波、受约束限制自适应直方图均衡和L0梯度滤波,对数字乳腺层析图像进行预处理,滤除其噪声并提高对比度;同时考虑灰度共生矩阵与Tamura纹理特征,通过增加特征值维度,将两者融合入一个矩阵之中,并依据特征选择规则提取最适特征;用支持向量机对特征向量分类。与仅依赖其中一种纹理特征的提取算法相比,所给算法可提高特征提取与识别正确率,从而更好地实现图像分类。     

一种简单的图象边缘保护算法

针对一些图象存在线、尖顶等细节较多的情况 ,对图象边缘像素点灰度值与其领域点灰度值关系进行研究和分析 ,提出一种简单的边缘保护算法。用该算法实现的滤波器对具有上述特征的目标图象进行滤波 ,较好地滤除噪声 ,同时使图象的边缘得到较好地保护。该算法简单易行 ,处理目标图象较快     

CIE-Lab空间的彩色图像混合去噪

针对彩色图像中的混合噪声提出一种CIE-Lab颜色空间的混合去噪算法。双边滤波对高斯噪声具有不错的抑制效果,然而其固有不足是不能处理脉冲噪声,文章采取逆向思维方法将这种不足用于彩色图像脉冲噪声的识别,并仅对识别出的脉冲噪声点在CIE-Lab空间采用概率密度极值滤波方法进行滤除,对剩余高斯噪声仍利用双边滤波算法处理。文中算法采用双边滤波这种非线性滤波算法处理高斯噪声同时仅对识别出的脉冲噪声点进行概率密度极值滤波,因此该算法具有保留图像边缘特征的特性。最后仿真实验表明,CIE-Lab空间的混合滤波算法能够有效滤除高斯噪声和脉冲噪声,相比其他彩色图像噪声处理方法,该方法更为优越。     

基于二次灰度形态学滤波的跳频信号盲检测

短波复杂电磁环境增加了跳频检测难度,现有图像处理类盲检测法大都需要先预设门限进行二值化,但理想门限较为困难且二值图像忽略了跳频的灰度形态特征,因此针对灰度时频图运用形态学滤波,给出了基于二次灰度形态学滤波的检测算法。首先对时频图频率分量进行灰度形态学滤波,滤除大部分尖锐噪声分量和扫频干扰信号;然后将频率分量去均值,降低定频干扰信号的灰度级,同时保留跳频形态特征;最后对时频图时间分量进行改进顶帽变换,提取跳频信号的二值时频图完成检测。仿真表明,算法能有效克服噪声和干扰信号影响,在大于-10dB时提取较为完整的跳频图案,且算法简单、易于工程实现,为短波跳频信号的盲检测提供了一个新的解决方案。     

一种高斯噪声组合滤波方法

为了有效滤除高斯噪声,提出了一种组合滤波方法.该方法首先通过定义新的维纳滤波模板进行预处理,以滤除一部分噪声;然后将图像进行二维小波分解,保留低频成分,对高频成分根据其噪声分布特征设计出新的形态学滤波模板分别进行滤波,并进行小波系数重构;最后通过设计一种新的小波增强函数,以提高图像的清晰度,最大限度保留图像细节信息.实验证明该方法滤波效果优于维纳滤波和形态学滤波,是一种较为实用的高斯噪声滤除方法.     

新型自适应稳健双边滤波图像分割

从稳健回归分析的角度,推导得到高效的稳健双边滤波(BF)模型.针对由纹理、噪声等导致的图像局部梯度变化差异性,提出一种自适应的局部平滑尺度方法.运用该双边滤波模型处理原图像和纹理特征图,提取出灰度梯度和纹理梯度.采用形态学方法进行梯度融合,并使用分水岭变换实现图像分割.在Berkeley图像数据集和遥感图像上的实验结果表明:所提出的新型自适应稳健双边滤波方法可以得到视觉一致的分割效果;与传统方法相比,提高了对象边界识别率并降低了过分割效应;可以作为图像分析预处理过程的有效工具.     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷---对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法。该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度。先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块。最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。     

基于RFID的猪肉溯源系统设计

设计了以追溯管理平台为核心,以屠宰、批发、零售、消费等环节追溯子系统为支撑的猪肉溯源系统。系统中运用先进的射频识别技术和Internet,GPRS等多种现代网络通信技术为追溯手段,按照相关法律法规的规范,以发展现代流通方式为基础,构建完整的质量追溯信息链条。以IC卡(即肉类流通服务卡)为信息传递的载体,在批发交易环节进行电子化结算,给农贸市场内的农产品经营者配备具备打印凭证能力的交易电子秤,交易信息通过无线网络进行传输,从而做到猪肉产品来源可追溯、去向可查证、责任可追究。     

一种遥感图像中机场跑道的提取方法

针对遥感图像的特点,提出了一种遥感图像中机场跑道的提取方法.该方法利用数学形态学对遥感图像进行增强,然后采用最大类间方差选取阈值进行阈值分割,再提取机场连通域,最后经细化后对图像进行两次Hough变换提取跑道.首先对图像进行粗提取得到跑道区域,再对跑道区域进行细提取得出机场跑道.实验结果表明,该方法能够准确提取遥感图像中的机场跑道.     

基于数学形态学的交通图像滤波处理方法研究

针对智能交通视频图像中常见的几种噪声源，阐述了数学形态学在交通图像滤波中的应用.结合实际拍摄的动态交通图像，提出了基于数学形态学和帧差法的交通图像噪声滤除方法.根据提出的算法方案，编写了Visual C++程序，进行了实验验证，并在此基础上比较了不同形态学算法对同一组交通图像的处理结果.从实验结果得出，该算法有效分离并较完整地保留了交通图像中的运动车辆，取得了良好的降噪处理效果.     

高噪声遥感图像稀疏去噪重建

高噪声遥感图像去噪一直是遥感领域研究的一个重要难题,为进一步提高高噪声遥感图像的重建质量,在经典的压缩感知迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种改进迭代小波阈值算法.首先,提出一种自适应小波滤波算子在图像稀疏变换过程中对获取的遥感图像小波系数进行筛选,去除图像中的部分噪声信息;其次,使用提出的下降BayesShrink阈值在每次迭代过程中对获取的小波系数进行二次筛选过程;最后,使用改进的块稀疏全变差方法对获得的重建图像进行调整以进一步提高重建遥感图像的质量.试验结果表明,该算法的去噪重建性能优于经典的压缩感知迭代小波阈值算法,可以从高噪声图像中重建一幅高质量的遥感图像,验证了该算法的有效性.此外,该算法能够有效地保护遥感图像的边缘和纹理等重要特征信息.在低压缩采样比情况下,该算法也能够获得相对较高的峰值信噪比和视觉质量.在卫星地面接收站,该算法可直接使用获取的少量含噪遥感图像数据重建一幅清晰的遥感图像.     

一种基于FIRE滤波器的遥感图像增强

探讨了模糊理论与遥感图像处理的内在联系；提出了一种基于FIRE滤波器的遥感图像模糊增强方法。针对此方法，进行仿真试验并与其他方法进行了对比分析与评价，此方法表现出明显的优越性。     

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分剖的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。     

基于数值保真项优化的TDI遥感图像复原方法

提出基于数值保真项优化的时间延迟积分电荷耦合元件（TDI-CCD）振动模糊遥感图像复原方法.针对时间延迟积分（TDI）退化图像点扩散函数（PSF）的空间变化性,根据成像平台颤振信息逐行构建模糊核.通过结合L1正则化和数值保真项优化,提出新的遥感图像去模糊方法,实现对TDI颤振图像的逐行复原.在基于最大后验概率（MAP）构建图像去模糊模型的过程中,将数值保真项扩展到二阶,以更好地保留图像细节.与传统的Richardson-Lucy（RL）算法、全变分方法相比,提出的算法去模糊效果明显.分析在不同积分级数和颤振频率下采用该算法复原后的图像的ssim,该算法体现出很好的普适性.     

基于MATLAB/GUI的无人机遥感图像分类系统设计

为了提高无人机遥感图像分类技术在复杂地形中的勘察效率,设计了一种基于MATLAB/GUI的无人机遥感图像分类系统,实现了图像分类的可视化操作。采用K-Means聚类与Otsu阈值分割相结合的方法对无人机遥感图像进行分割与分类处理,并对初分割结果进行边缘检测、噪声滤波和形态学优化等图像处理,精确提取各类地物边界,提高图像分类精度;对分类处理后的结果进行矢量化输出,提高了本系统与其他软件的交互性;根据航拍高度、镜头焦距和传感器尺寸等信息,可计算每一类地物的实际面积,实现区域面积大小的快速统计,促进了无人机遥感技术在公路地质选线中的应用。     

面向对象技术支持下的遥感地质线性构造图像语义理解

遥感地质线性构造的提取与空间布局语义分析结果可以为火山监测、地震地质、金属矿床与油气勘探等领域提供丰富而精确的遥感地质信息,为进一步研究多尺度遥感影像、发现构造异常提供依据。首先对目前遥感地质线性体的提取方法进行了分析总结,在此基础上分析了当前遥感领域研究热门的面向对象图像分析方法用于地质线性体空间结构单元分析的可行性,并利用不同类型的线性构造图像分析实验结果说明该方法的适用性与优缺点。