基于高阶累积量的文本图像去噪算法

根据高斯噪声三阶以上累积量为零,从而可以将其有效抑制的特点,提出了一种基于高阶累计量的文本图像去噪方法.与平滑滤波和中值滤波2种经典算法相比,高阶累积量的使用不仅提高了文本图像去噪效果,而且能够较好地保留图像的边缘和细节信息,保证了原有文字的完整性.实验表明,提出的去噪算法对于去除文本图像的加性高斯噪声较为理想.     

隐式开曲面上图像噪声去除的变分模型及其SplitBregman算法

采用符号距离函数的零水平集与另一特征函数取值为1的点的交集表达隐式开曲面,借助于内蕴梯度、内蕴散度等概念,建立了开曲面上图像噪声去除的非线性扩散变分模型。通过引入辅助变量和Bregman迭代参数,设计了所提出模型的SplitBregman算法。最终求解所导出的简单梯度降方程和解析形式的近似广义软阈值公式,实现简单、计算效率高。最后通过多个数值算例对所提出的模型和算法的去噪效果进行了验证。     

多孔小波和非下采样滤波器组去除遥感图像的多种噪声

结合àtrous小波变换和非下采样轮廓波变换的优点,提出一种基于àtrous 非下采样轮廓波变换的遥感图像去噪方法.该方法用非抽取离散小波变换的àtrous算法对图像进行多尺度分解,然后用非下采样的多方向滤波器组对得到的细节分量进行多方向分解.对含有多种噪声的遥感图像,àtrous 非下采样轮廓波变换将图像中不同种类的噪声分解到不同的小波系数分量中,使得可以根据噪声特性选择最合适的去噪方法,比用一种方法去除所有类型的噪声更科学且去噪效果更好.     

基于脊波变换的自适应阈值图像去噪算法

利用脊波变换的方法，研究了图像去噪问题．设计了一种基于脊波变换的改进图像去噪算法，该算法采用软硬阈值折中函数，针对Normal Shrink阈值提出了改进．仿真实验表明，该算法与小波全局软硬阈值去噪、脊渡全局软硬阈值去噪等算法相比，图像的峰值信噪比值有明显提高，算法对以直线特征为主的图像较为有效．     

一种SAR图像分割新方法

合成孔径雷达（SAR）图像中固有的相干斑噪声,严重影响了图像分割算法性能。为了改善SAR图像分割质量,本文提出了一种联合PM扩散模型和各向异性MRF模型的图像分割方法。首先对传统PM扩散模型的扩散系数进行简化和近似,限制模型的解的唯一;然后使用改进后的模型对原始SAR图像进行非线性扩散,在抑制噪声的同时保持图像结构细节;继而,通过在标记场势能函数中引入观测数据灰度信息,将经典的基团势能改进为基于灰度加权的各向异性势能,提高边缘像素和图像奇异点的分割准确率。实验表明,本文算法的分割结果区域连通性更好,边缘轮廓分割更精细。     

基于自适应分块马尔可夫随机场(MRF)模型的SAR图像变化检测研究

现有的合成孔径雷达(SAR)图像变化检测算法仅仅考虑图像的单一像素信息,未考虑图像像素间的空间依赖关系,检测结果易受图像噪声的影响,检测精度较低。将马尔可夫随机场模型引入到SAR图像变化检测算法中,极大地提高了检测精度,但是算法计算量很大,效率极低。基于分块马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法极大地提高了检测效率,但是检测过程中采用固定尺寸的图像分块方法,未考虑图像的局部细节特征,检测效果不是很理想。首先根据图像局部细节特征将图像划分成尺寸变化的子图像块,然后利用基于马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法实现变化检测。实验结果表明,提出的算法既保持了很高的检测精度,又极大地提高了检测效率。     

基于模拟影像的山地SAR影像配准方法研究

针对目前常规SAR影像配准方法在困难地区配准可靠性较低的问题,提出了一种基于模拟影像的山地SAR影像配准方法.该方法借助研究区的辅助DEM数据、真实SAR影像的卫星轨道数据和RD模型生成模拟SAR影像,并创建DEM地理坐标相一致的查找表.利用SIFT匹配算法对模拟影像和真实影像进行匹配,间接获取真实SAR影像的特征点,再利用仿射变换通过最小二乘法确定参考影像和待配准影像的变换模型,并进行重采样,最终实现山地SAR影像的配准.采用两种传感器类型的山地SAR影像数据进行了实验验证.结果表明,在地形起伏较大的山地区域,所提方法的配准精度相对于传统配准算法有明显提高,较好地克服了传统SAR影像配准方法对山地SAR影像配准适应性较差、精度较低的缺点,能够有效解决山地SAR影像配准问题.     

一种基于Pauli分解和支持向量机的全极化合成孔径雷达监督分类算法

全极化合成孔径雷达(SAR)影像准确分类的一个重要前提是充分提取反映地物实际物理性质的特征。然而现有的全极化SAR特征提取算法和分类算法众多,却均存在各种各样的问题。无论极化特征提取方法还是分类算法,都会影响最终的分类精度。针对此问题,在多次实验的基础上,提出一种综合Pauli极化特征分解和支持向量机(SVM)的分类策略,简称为Pauli-SVM算法。首先通过经典的Pauli分解法提取全极化SAR影像的奇次散射、偶次散射、体散射等极化特征;并将这些信息组合成一个特征向量,然后引入高精度的SVM分类算法,选择训练样本后对全极化SAR影像进行监督分类。在江苏溧水和南京横溪镇两个研究区,以ALOS卫星的PALSAR影像为研究数据,进行监督Wishart分类算法、Freeman特征提取法结合SVM的分类算法、Yamaguchi特征提取法结合SVM的分类算法、Pauli-SVM算法的分类对比实验。结果表明,新提出的PauliSVM算法可以有效地提高分类的准确性。     

一种改进的隐含相似性光学和SAR图像配准算法

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在单幅图像上对配准参数进行迭代搜索的过程,为光学和SAR图像配准提供新的思路.基于上述配准思想,研究用Canny算子改进特征点集提取过程,引入联合马尔可夫模型提高SAR图像去噪质量,以改进后的量子粒子群算法优化配准参数搜索过程,最终实现光学和SAR图像的配准.经实验证明,改进后的隐含相似性光学和SAR图像配准算法能达到像素级甚至亚像素级的配准精度.     

快速二步交叉非局部的图像混合噪声滤波器

真实的自然图像常被各类图像噪声污染,而传统去噪方法普遍只针对一种噪声类型设计,因此在处理混合噪声时往往去噪效果不佳.针对这一问题,提出一种快速二步交叉非局部混合滤波算法.该滤波包括二步交叉滤波部分与整体滤波部分,在二步交叉滤波部分,首先找到像素灰度的极值点进行定位,并使用非局部中值滤波对极值点进行简单的去除椒盐噪声,求出图像的差值积分图,最后使用改进的加速非均值滤波进一步去除噪声.在整体滤波部分,使用非局部中值滤波整体去除噪声.实验结果表明,所提算法在高强度的混合噪声污染情况下,修复的图像获得了更高的测量指标和更加理想的视觉效果.