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基于广义高斯模型的局部自适应遥感图像去噪研究
引用本文:秦振涛,杨武年. 基于广义高斯模型的局部自适应遥感图像去噪研究[J]. 信阳师范学院学报(自然科学版), 2013, 0(4): 587-591
作者姓名:秦振涛  杨武年
作者单位:1. 成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室/遥感与GIS研究所,四川成都610059; 攀枝花学院数学与计算机学院,四川攀枝花617000
2. 成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室/遥感与GIS研究所,四川成都,610059
基金项目:国家自然科学基金项目(41071265);高等学校博士学科点专项科研基金项目
摘    要:根据图像各子带系数的相关性,提出一种局部自适应的图像小波系数的统计算法,并应用于遥感图像的去噪研究.首先将图像的小波分解系数视为服从广义高斯分布(GGD)的随机变量模型,然后在小波软阈值去噪的基础上,根据图像小波系数在空间上具有聚集性的特点,提出了一种新的局部自适应的算法,结合最大后验概率(MAP)参数估计,用于恢复带噪图像.该算法用于岷江上游植被和土壤类型典型地区—毛儿盖实验区遥感图像的去噪,效果理想,同其他的图像去噪算法相比,它具有较高的峰值信噪比(PSNR)和更好的视觉效果.

关 键 词:小波分析  自适应阈值  贝叶斯框架  广义高斯分布  图像去噪

Locally Adaptive Image Denoising of Remote Sensing Image Based on Generalized Gaussian distribution
Qin Zhentao , Yang Wunian. Locally Adaptive Image Denoising of Remote Sensing Image Based on Generalized Gaussian distribution[J]. Journal of Xinyang Teachers College(Natural Science Edition), 2013, 0(4): 587-591
Authors:Qin Zhentao    Yang Wunian
Affiliation:Qin Zhentao;Yang Wunian;Key Laboratory of Geo-special Information Technology,Ministry of Land and Resources/Institute of Remote Sensing & GIS,Chengdu University of Technology;School of Mathematics and Computer Science,Panzhihua College;
Abstract:
Keywords:wavelet transform  adaptive threshold  Bayesian framework  GGD  image denoising
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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