SAR图像平稳小波变换相干斑抑制方法

提出了一种基于平稳小波变换的合成孔径雷达 (syntheticaperturradar,SAR)图像相干斑噪声抑制方法 ,即通过对SAR图像进行多层平稳小波变换 ,对平稳小波变换的细节图像信号进行阈值处理 ,以达到相干斑噪声抑制的目的 .实验结果表明 :此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外 ,还保留了尽可能多的目标特征和图像细节 ,有着较好的图像视觉效果 .     

基于小波域MRF模型的SAR图像分割

针对存在严重斑点噪声的合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题,提出了一种基于小波域马尔科夫随机场(MRF)模型的算法.该算法综合利用了隐含马尔科夫树的相关邻域信息和图像的多分辨率描述的信息,将期望最大化用于先验概率分布参数的估计,采用最大后验准则来进行图像的分割.通过对SAR图像的分割实验表明,该算法可有效去除斑点噪声的影响,并能在准确分割目标的同时保留目标的细节信息.     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

基于小波域显著性修正的SAR图像相干斑抑制

提出了一种基于小波域统计建模与小波系数显著性修正相结合的斑点噪声滤波方法．通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,将对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模,采用EM算法来估计模型参数．利用贝叶斯最小均方误差准则来估计“干净”的小波系数,在贝叶斯最小均方误差估计的基础上引入基于显著性准则的小波系数进行修正,显著性准则采用小波系数的模极大值准则作为判据,通过小波逆变换与指数变换获得抑制斑点噪声后的图像．实验表明,所提出的方法能够有效地抑制SAR图像中的斑点噪声,同时能够很好保存边缘细节结构与强散射中心．     

一种基于感兴趣区域的小波域降噪技术

提出了一种强大的用于医学图像噪声过滤的小波域方法,该方法能自适应各类不同的图像噪声,且通过一个单一参数来平衡降噪程度和相关细节的保护以及医学专家的优先选择.该方法是低复杂度的,实验结果表明它在医学图像抑噪方面的有效性.     

小波软阈值算法去除SAR图像中的Speckle噪声

在详细分析了Donoho小波软阈值的基础上，应用小波变换技术对SAP图像进行分析处理。使用“小波局部软阈值算法”来计算阈值，对高频小波系数进行阈值确定。求得估计小波系数，对其取小波反变换后，去除SAP图像中的Speckle噪声。实验结果表明此方法对去除Speckle噪声十分有效，可以在含有Speckle噪声为背景的图像去噪中应用。     

基于小波域中SOT结构的SAR相干斑抑制

论述了在小波域中通过空间向树结构对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的抑制。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了采用传统滤波方法去除SAR图像中相干斑噪声的局限性以及在小波变换域中如何通过空间向树结构对相干斑噪声进行有效的滤波;实验结果表明,此方法对SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,同时还尽可能多保留目标的纹理细节。     

基于小波变换的SAR图像自适应子带编码算法

为降低大数据量SAR图像对传输带宽和存储空间的要求,必须对SAR图像进行高效压缩.基于小波变换的传统SAR图像压缩方法只对低频子带进行分解处理,造成SAR图像处于中高频子带的重要纹理信息丢失.针对上述问题,提出一种基于小波变换的自适应SAR图像压缩算法.首先对图像进行小波软阈值消噪预处理,然后依据能量指标,进行子带重要性判定,对认定为重要的子带进行深一层次分解,分解完成后对所有子带进行恒定比特率条件下的最小误差量化,实现对图像的自适应压缩.仿真实验表明:该算法能很好地保护SAR图像的高频细节,提高了信噪比.     

基于小波域中心矩特征的SAR图像识别

为克服合成孔径雷达(SAR: Synthetic Aperture Radar)图像的方位敏感性和平移敏感性给识别带来的困难, 提出一种基于二维离散小波变换与中心矩特征提取的SAR图像目标识别方法。该方法通过对图像的二维离散小波分解提取低频子带图像, 同时提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量, 利用支持向量机进行目标分类和识别。实验结果表明, 该方法在有效抑制噪声的情况下, 很好地克服了SAR图像对目标方位的敏感性, 在减少计算量的同时具有较高的识别率。     

基于NSCT变换与自蛇扩散的SAR图像相干斑抑制算法

针对SAR图像中乘性相干斑噪声的抑制与边缘保护问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与自蛇扩散的抑斑新算法。该算法先利用NSCT变换对SAR图像进行多层子带分解,然后借助自蛇扩散对SAR图像不同子带分别实施参数不同的扩散滤波,最后对各去噪子带进行NSCT重构获得的SAR图像再次进行自蛇扩散滤波处理,从而实现带有边缘保护与增强的SAR图像相干斑抑制。实验表明,与多种传统抑斑算法相比,本文算法在相干斑抑制与边缘保护性能上均有明显提升。     

基于小波包分解的SAR图像斑点噪声抑制

论述利用小波包分解技术和软门限理论对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(speckle)进行抑制与滤除，首先对SAR图像进行小波包分解，选取最优基，加大小波系数之间的差距；然后应用Donoho的软门限(soft threshold)理论，针对SAR图像斑点噪声的特点，在小波包变换域内选取合适的门限进行滤波；最后，通过小波包重构技术获得去除斑点噪声的SAR图像，实验证明，该方法能有效抑制SAR图像中的斑点噪声。     

部分线性回归模型中的广义似然比检验

检验了部分线性回归模型中的函数部分是否为常数, 在备择假设下, 先用局部多项式方法估计出函数部分, 在估计中忽略了参数部分, 将其并入误差项, 再使用二阶段估计法, 直接应用最小二乘方法, 估计出参数部分, 并讨论了它们的渐近性质. 计算了零假设下广义似然比检验统计量的表达式, 并给出其渐近分布.     

一种基于图像特征的小波域水印算法

为了更好地解决度规失真问题,提出了一种基于图像内容特征的鲁棒水印算法。该算法利用小波变换提取图像的特征信息,通过特征系数的选取和自适应嵌入策略,使得每个图像的水印相互独立,检测时不需要原始水印的先验知识,传递的副信息少。实验结果表明,该算法对原图像的影响极小,并且对于各种通用的图像操作具有极好的鲁棒性,有较高的实际应用价值。     

小波域中基于模糊的图像去噪方法

在图像去噪方法中,信号局部方差估计的准确性对去噪效果起至关重要的作用．根据图像小波系数与邻近点的相关性,把模糊（Fuzzy-based）函数用于估计信号的局部方差,根据局部噪声变化自适应地去除噪声．仿真表明,提出的局部方差估计算法FLAWML的去噪效果相对其他算法有较好的改善,保存了图像的边缘细节,增强了图像视觉效果．     

一种小波域分形图像编码算法的研究

针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题,研究了小波变换在分形图像编码中的应用.根据图像经小波变换后能量主要集中在低频系数图像上,并且和同方向高频小波子带之间具有相似性的特点,而分形编码正是利用图像的自相似性,提出了一种小波域分形图像编码算法,仿真结果表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,大幅度减少了编码时间,提高了压缩比.     

一种改进小波变换相关法去除机载雷达图像斑点噪声的应用

针对高分辨率机载雷达图像进行相干斑抑制, 首先讨论小波变换的优点, 然后以小波变换为基础, 对一种方法进行复小波改进, 最后由实验结果可以看出使用该方法处理的效果好于其他方法.     

基于小波的图像边缘检测算法研究

图像的边缘检测是对图像进行进一步处理和识别的基础,虽然图像边缘产生的原因不同,但反映在图像的组成基元上,它们都是图像上灰度的不连续点或灰度剧烈变化的地方,这就意味着图像的边缘就是信号的高频部分。因此所有的边缘检测方法都是检测信号的高频部分。但在实际图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题。提出一种利用小波把图像分解成近似部分和细节部分,近似部分是原图像对高频部分进行滤波所得的近似表示。经滤波后近似部分去除了高频分量,因此能够检测到原图像所检测不到的边缘。