图像处理中消除噪声的方法

本文首先讨论了常见的噪声模型，然后讲述了几种典型的去噪方法。最后介绍了几种较新的滤除噪声方法。     

基于偏微分方程的噪声消除方法

从Perona&Malik方程离散形式出发 ,对其处理过程进行了分析。通过修改系数分布函数 ,使得消除图像噪声的同时能更好保持边缘。     

边沿检测与噪声消除方法研究

应用灰度台阶的概念,对二值图像和灰度图像的噪声与边沿的特征进行分析,给出边沿与噪声的本质特征,并给出区分噪声与边沿的函数关系式,据此公式,可以比较简单地进行边沿检测与噪声消除。     

消除CBERS卫星红外遥感图像条带干扰的空域方法

本对中巴地球资源卫星红外遥感图像的条带干扰做了数学的描述定义，在此基础上设计了一种在空域消除条带子扰的算法并用Matlab6实现。实验显示该方法具有处理效果好，算法简单，人工干预少的特点。     

医学内窥镜图像的横纹消除算法仿真

研究医学内窥镜图像优化提取问题,针对图像中横纹完全消除,医学内窥镜采用CCD电荷耦合器件进行图像信号采集.由于体积和传输特性的原因,采集的图像在饱和信号附近会有横条纹状噪声出现,传统的去噪方法,通过增加图像像素输出增益进行横纹消除,造成在彩色图像上视觉很难分辨出横纹的特点,不能去除横纹噪声且增加了图像的高斯噪声,并形成图像的过饱和状态,严重影响图像的细节.为了避免上述缺陷,提出了一种正交小波变换算法的医学内窥镜图像的横纹消除方法.利用P&M模型,对采集的医学内窥镜图像进行平滑处理.利用正交小波变换方法,能够去除医学内窥镜图像中的横纹噪声.实验结果表明,利用改进算法进行医学内窥镜图像的横纹消除,能够有效消除图像中的横纹,从而为医学诊断提供准确的依据.     

动目标识别过程中的二值图像噪声消除

在计算机图像处理阶段,需要对图像进行预处理,其中噪声消除是关键和核心.文中介绍了图像中噪声的产生及噪声的分类,以及用于消除图像噪声的各种常用滤波方法的工作原理.并且结合具体工程中用到的腐蚀、膨胀消除噪声方法,讨论了二值图像噪声的消除.     

基于TM6的地热资源的热红外遥感探查模型研究

介绍了地热资源的用途,特点,以及现常规的地热资源探查方法,特别介绍了热红外技术在地热资源探测中的应用情况。结合热红外遥感的特点以及地热资源的特征,建立了基于TM6的地热资源的热红外遥感探查模型。该模型在南京地区得到了应用,同时也验证了该模型的专业性和价值。同时该模型也存在一些不足,随着遥感技术尤其是航空热红外技术的发展以及地质理论的发展,该模型的精度也一定会有很大的提高。     

基于多尺度小波变换的双阈值图像散斑噪声消除

Donoho提出的基于小波变换的软阈值散斑噪声的消除方法现在已广为流行。对其阈值选择的难确定进行改进,提出了采用双阈值的方法,并对双阈值处理后剩下的系数进行多尺度小渡处理。实验证明了该算法的可行性和优越性。     

消除耳机噪声的自适应逆控制

通过自适应逆控制方法，使得耳机的噪声消除得到进一步的改善。     

基于偏微分方程的噪声消除方法

从Perona&Malik方程离散形式出发,对其处理过程进行了分析.通过修改系数分布函数,使得消除图像噪声的同时能更好保持边缘.     

高斯图像噪声实现的两种改进

该文对传统的高斯图像噪声的实现从高斯特性和噪声率等方面提出了两种改进方法,并给出按改进方法和传统方法产生的高斯噪声图像的直方图。改进方法较传统方法有高斯特性更准确,噪声率(图像中受噪声影响的像素数与总像素数之比)可调,“白”性不变等特点,更适于成为图像处理研究的噪声源。     

从TM图像中直接提取金矿化信息

以内蒙古撰山子试区为例，阐明了“徽差信息处理”的主要观点，墓于这种认识直接从TM图像中提取到的金矿化性变信息，为撰山子金矿区及其外围找矿提供了丰富准确的指示性信息，取得了显著的经济效益和良好的社会效益。     

TM热红外波段等效比辐射率估算

地表比辐射率是热红外遥感获取地表温度必不可少的参数。目前,实验室或野外实际测量的都是8~14um热红外波段范围内的地表比辐射率,这与Landsat 5 TM热红外波段10.4~12.5um范围内的地表比辐射率还存在着一定的差异。本文将着重探讨TM热红外范围内地表比辐射率的估算方法,然后根据估算出的地表比辐射率,利用覃志豪等提出的单窗算法[1~2],对北京城八区进行地表温度反演。结果表明,该方法能获得较为合理的地表温度反演结果。     

CBERS与TM遥感影像湿地覆被分类对比分析

为了对比CBERS与TM两种遥感影像在地表覆被信息提取中的具体性能,验证基于CBERS遥感影像进行湿地覆被分类的可行性,以典型内陆淡水湿地区为对象,基于CBERS与TM遥感影像,针对各波段进行信息量统计及光谱特性分析,获取了各波段覆被探测性能的初步认识;运用非监督、监督与面向对象三种代表性分类方法进行分类实验,通过精度误差矩阵对比分类结果,分析了两种遥感影像在湿地覆被分类中的准确程度差异;基于分类结果,通过景观格局指数计算,对比分析了两种影像在湿地覆被信息提取结果上的空间差异和特性。     

Noise reduction in three-dimensional digital images

Two dimensional and three dimensional noise reduction techniques are used on real 3D images and compared. The comparison is based on the busyness of the resulting images and on their fidelity to the original images. The following methods, each with 2D and 3D versions, are reviewed: mean filtering, median filtering, nearest neighbor smoothing, selective averaging and maximum likelihood smoothing. The results suggest that the 3D techniques are more effective at removing noise and retaining image information content than the 2D techniques. The methods that produced the highest quality images were the nearest neighbor and maximum likelihood smoothing techniques. The mean and median filtering methods removed the most noise, but blurred the images. The selective averaging method provided intermediate results.     

山地TM遥感影像大气辐射校正模型改进及地表反射率反演

基于光学遥感辐射传输理论,着重阐述了地形对天空散射光相互作用及邻近像元的影响,提出了一种改进的山地大气辐射校正模型及地表反射率反演方法;基于IDL编程实现模型算法,选择贵州黎平县丘陵森林覆盖典型研究区,结合Landsat-5TM和1∶50000DEM数据进行了实例验证、评价与分析。研究结果表明,本研究方法能够同时有效消除TM数据的大气与地形影响,提高地表反射率反演精度与数据质量,将进一步推动山地光学遥感数据的定量分析与应用。     

Noise removal in ionograms by neural network

A neural network approach to the extraction of 1hop F-layer traces from oblique-incidence ionograms is shown to offer performance at least comparable with conventional filtering techniques. Preprocessing in the form of background noise and vertical (horizontal) line removal is utilised prior to training a 1107100 MLP using backpropagation with momentum. It is further demonstrated that such successful trace extraction can be achieved with just 50 ionogram training exemplars.     

WorldView卫星16波段影像光谱特征分类

传统的高分辨率遥感卫星光谱分辨率较低,WorldView卫星在8个可见光G近红外多光谱波段的基础上,新增加的８个短波红外(short wave infrared,SWIR)影像,有助于提高影像提取地物信息能力。分析了WorldView卫星的16波段影像上各种地物的光谱特征和分类性能,提出了新的植被指数、水体指数和建成区指数。实验表明,相比于8波段影像,使用16波段影像分类能够显著提高各类地物特别是裸地、建筑物和道路的分类精度,总体精度提高约5.5％。基于16波段设计的新地物特征指数能更好地避免干扰地物,通过简单阈值提取地物,取得较高的提取精度。     

TM与SPOT影像融合算法比较研究

随着遥感技术的发展,获取遥感数据的手段越来越丰富,各种不同的传感器所获取的影像数据与日俱增,在同一地区形成了多时相、多分辨率的影像序列金字塔。如何综合各种类型的遥感影像信息,提高遥感数据的利用效益已成为遥感应用的瓶颈问题。多源遥感数据融合技术是解决这一问题的有效手段,即将同一地区不同类型的影像数据进行空间配,然后采用一定的算法将各种影像数据中所含的信息优势或互补性有机的结合起来,产生新影像的过程。以Landsat和SPOT数据为例进行了这方面的探讨。为了充分利用TM丰富的光谱信息和SPOT较高的空间分辨率,研究中引入了4种影像融合算法：加权融合、K－L变换、K－T变换、基于信息特征的融合。通过信息量和分类精度的比较,表明基于信息特 的融合效果较好。     

基于粒子群算法的图像椒盐噪声去除算法

针对图像中的椒盐噪声消除问题,提出了一种基于粒子群算法的自适应开关中值滤波算法。提出的滤波器算法主要由两大阶段组成:噪声检测阶段和噪声滤除阶段。与标准中值滤波相比,提出的自适应开关中值滤波算法能够生成污染图像的噪波图。通过噪波图可以得到图像的污染和未污染像素信息。在滤除过程中,滤波器计算出未污染相邻像素的中值并且替换污染像素。仿真实验结果证实了所提算法的有效性,其能够有效地提高图像的峰值信噪比和图像质量;相比现有其他方法,所提算法的去噪效果更好。