一种新的混合滤波算法

在超限像素滤波的基础上,融合了均值滤波和中值滤波的优点,提出了基于3种滤波的1种新的混合滤波算法．由实验的图像、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和Q指标可以看出,这种新的混合滤波算法能有效地滤除图像多种噪声,较好地保护图像的边缘和细节．     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多。     

一种新的遥感影像去噪方法

本文首先提到遥感影像中存在不同种类的噪声,正是由于噪声的不同必须采取不同的去除噪声的方法。提出了去除噪声的一些方法,并且分析了各种噪声去除方法的优劣,然后对已有的滤波法加以改进,使其去除噪声的效果明显优于其他的噪声去除方法。改进的滤波法去除噪声在处理遥感影像噪声方面具有一定的应用价值。     

一种混合噪声图像去噪的平滑算法

提出了一种新的混合滤波算法,对混有高斯和椒盐噪声的图像进行去噪处理.该算法首先对受椒盐噪声污染的像素点,采用自适应中值滤波算法进行去除;然后利用高阶统计量针对高斯噪声的不敏感特性,对受高斯噪声污染的像素点,采用其周围梯度和最小的几个点的灰度平均值来代替其灰度值去除噪声.实验结果表明,该算法能够在去除高斯和椒盐噪声的同时,保留更多的图像细节信息,特别是对感染较大噪声的图像有更好的去噪效果.     

一种改进的随机脉冲噪声去除方法

引入灰度变化率的概念,并据此提出了一种去除随机脉冲噪声的改进算法,将其用于噪声点的检测,简化了最大-最小值方法中的噪声检测过程.本文方法保留了最大-最小值方法去除随机脉冲噪声的优点,且检测算法简单,去噪快速有效.     

数字图像的混合噪声去除

针对混有高斯噪声和椒盐噪声的数字图像去噪,提出一种混合噪声滤波算法.首先判断滤波窗中心像素是否是噪声点,如果是噪声点,则取窗口内与其他像素灰度差值绝对值和最小的那个像素值作为噪声点的灰度值;否则,不改变当前像素值.通过实验分析比较,该算法能够在去除噪声的同时更大限度地保留图像的细节信息,并且由于算法在时域内进行,其运算...     

一种消除脉冲噪声的迭代自适应中值滤波方法

基于脉冲噪声的特点提出了一种新的滤波方法——迭代自适应中值滤波方法(Iterative Adaptive Median Filter,IAMF)。本方法根据被脉冲噪声污染的图像的特征,建立相应的权重函数,并结合迭代算法进行噪声消除,处理后的图像不但能够较好地保留细节信息,而且能够保持良好的清晰度。此外,在IAMF滤波过程中,由于噪声点不参与计算,从而有效避免了图像中噪声点对正常像素的影响,同时也提高了运算速度。试验结果进一步证明:当噪声率超过0.5时,该方法的优越性尤为突出,噪声率超过0.9时,图像处理效果仍比较理想。     

一种去除乘性噪声的自适应混合阶偏微分方法

针对偏微分方程在图像处理中的斑点噪声滤除问题,在自适应全变分去噪模型和四阶LLT去噪模型的基础上,提出一种针对乘性噪声的自适应混合阶变分去噪方法。该方法引入混合阶偏微分方程和尺度自适应边缘检测函数作为正则项,并利用乘性噪声分布构建保真项。用标准测试数据对所提自适应混合阶变分降噪模型进行验证,试验结果表明,该模型在有效滤除图像乘性噪声的同时,能很好地保护图像的边缘和纹理细节信息。处理后的图像在峰值信噪比PSNR、均方误差MSE、运行效率方面均优于自适应全变分和LLT模型。     

一种去除高密度椒盐噪声的非线性滤波算法

针对高密度椒盐噪声污染图像的去噪问题,提出了一种有效的非线性滤波算法。在噪声检测中利用域值划分法,先将噪声图像像素点分为信号点和准噪声点,建立噪声矩阵,然后再利用图像边缘特性及局部统计信息,进一步明确噪声点。对于噪声点,采用以该点为中心的多窗口像素点中值及该点像素值的中值进行替换。实验结果表明,该算法对较高密度椒盐噪声...     

一种有效的去除图像混合噪声的算法

提出一种有效的去除图像混合噪声的算法.该方法包括空间域的脉冲噪声去除和小波域的高斯噪声去除两个阶段.空间域的脉冲噪声去除利用一种加权平均的同组滤波算法进行,完成图像初始滤波;小波域的高斯噪声去除则利用NeighShrink阈值化方法对小波系数进行收缩,其中,为了提高峰值信噪比和增强视觉效果,修正了NeighShrink方法中小波系数的收缩因子.最后,对所提算法进行了仿真研究,仿真结果表明所提算法能有效去除图像中的脉冲和高斯混合噪声,并较好地保存了图像细节.     

基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法

提出了一种基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法,该方法通过构造分割阈值集合,并搜索特征约束条件下的最佳分割阈值进行目标分割,从而实现目标与背景区域的成功分离.使用该方法对不同卫星来源、不同分辨率的24 523幅光学遥感图像和516幅SAR图像进行了实验,对于1 155个目标图像的检测率高于95.0%,同时虚警率保持在较低水平,表明该方法对于遥感图像中的海上舰船目标检测效果较好、适应性强.     

基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与维纳滤波的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用维纳滤波滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和维纳滤波好得多。     

一种简易的图象去噪方法

设计了一种简易实现的自适应中值滤波器滤除图象噪声,根据对噪声图象噪声点的检测,自适应地调整了中值滤波器窗的大小,有效地抑制严重的脉冲器声干扰。     

遥感影像浅水河道提取二维EMD方法

遥感影像中浅水河道与居民地具有相似的光谱特性,在浅水河道自动提取过程中噪声较多,经验模态分解(EMD)可获取原始信号不同尺度上的细节信息,有效地提高遥感影像浅水河道自动提取的精度。利用环境与减灾小卫星数据,以彰武县柳河为研究区,对该区2012年10个时期NDVI时间序列分别EMD分解,选取每个时相信息量较大的前三个固有模态函数(IMF),结合2012年9月18号影像共34波段作为研究数据,利用极大似然法、BP神经网络传统的分类方法进行分类。结果表明结合EMD的分类方法可有效地去除居民地噪声, Kappa系数最高达到0.9690,总体分类精度最高达到93.35%,从而有效地解决了遥感影像中浅水河道提取正确率低的难题。     

基于子空间表示和加权低秩张量正则化的高光谱图像混合噪声去除方法

针对高光谱图像中存在混合噪声的问题, 提出一种基于子空间表示和加权低秩张量正则化的方法去除高光谱图像中的混合噪声. 子空间表示利用光谱频带之间的相关性, 选取合适的正交矩阵, 将高光谱图像投影到低维子空间中, 使提出的算法具有较低的复杂度, 简化去噪过程的同时去除图像中的部分噪声. 去噪过程基于从简化图像中提取的低秩张量进行, 引入加权低秩张量正则化项表征简化图像子空间的先验信息, 基于Tucker分解中核范数的物理意义构建合理的加权机制, 保留高光谱图像的内在结构相关性. 并且设计了一种基于迭代最小化的方法, 用于求解提出的非凸去噪模型. 在模拟和真实数据集上的实验结果表明, 该子空间表示和加权低秩张量正则化方法在定量和定性分析上都取得了较好的去噪效果.     

基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法

为了解决光伏板热斑故障检测时受噪声影响的红外图像分辨率低而导致热斑区域难以识别的问题,提出一 种基于主成分分析的红外图像混合噪声自适应去噪方法。 该方法通过自适应窗口预处理算法将获取的热斑红外 图像进行初步去噪,滤除图像中的低密度椒盐噪声,减小噪声信号对后续选取降噪训练集时所造成的影响;然后, 采用基于块匹配的主成分分析法对预处理后的图像信息进行降维处理,提取信号的主要特征,降低噪声滤除时的 计算复杂度;最后,使用线性最小均方误差估计对图像进行二次去噪处理,滤除残余噪声;此外,在二次去噪之前重 新计算图像噪声水平,使最终的去噪图片获得了更好的视觉效果。 实验结果表明:该方法能够有效去除光伏热斑 红外图像中的混合噪声,客观评价指标显示噪声较小时,图像结构相似性可保持在 0. 9,在高密度噪声影响下,峰值 信噪比相较于修正的阿尔法均值滤波算法平均提高 2 dB,实际视觉效果中保留了图像细节特征,可以明显观测到 热斑区域。     

遥感图象中波谱混迭象元分离方法的研究

提出用层次神经网络模型来解决遥感图象中波谱混迭象元的分离问题,即所谓的“同谱异构”问题,该模型由两级或多级神经网络级联而成,第一级神经网络主要用于波谱混迭象元的分类,采用第一个稳含层的BP网络,输入节点数目等于输入波段向量的维数,输出节咪数目等于期望类别数;第二级和后续层次的神经网络用于波谱混迭象元的分离,也采用只有一个稳含层的BP网络,其输入节点数目仍然等于波谱向量的维数,输出节点数目等于形成该混迭波谱的类别数,该模型可以高度精确地分离出波谱混迭的象元。     

遥感图象上地质线性体机助判读的一种新方法

针对目前在遥感图像上进行地质线性体判读过程中存在的问题。本文提出了一种“图像信息的筛选压缩→非线性体像元的检测剔除→线性体最大可能方向的统计检验”的新方法。