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1.
小波域隐马尔可夫树(HMT)模型被广泛应用于统计信号和图像处理中,它成功描述了真实图像小波系数在尺度之间的相关性和依赖性,很好地体现了小波变换的延续性和非高斯性.这里通过构建图像小波域HMT模型,在应用期望最大(EM)算法估计HMT模型的参数之后,对小波系数进行贝叶斯估计达到去除噪声的目的.实验结果表明,去噪效果好于其他小波去噪算法. 相似文献
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针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法。该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地融合Contourlet系数的持续性和聚集性,最后导出融合后的最大后验多尺度分割公式。本文算法对实测SAR图像进行分割试验,试验结果表明:与小波域上的HMT-MRF(Markovrandom field,MRF)融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,本文算法在抑制斑点噪声的同时,可有效地提高SAR图像的分割精度。 相似文献
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刘建南 《测绘与空间地理信息》2009,32(4):105-107,111
鉴于传统的去噪方法难以在各频域得到很好的兼顾,本文提出一种基于小波变换的去噪方法.通过对图像进行2维离散小波变换(DWT),再根据噪声和图像信号的不同特性,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,最后进行小波重构(IDWT),得到去噪后的图像.实验表明,该算法具有很好的效果. 相似文献
4.
传统小波去噪方法认为尺度间小波系数是无关的,但实际小波系数具有明显的相关性,基于此,提出了一种基于小波域隐马尔可夫树模型的多光谱影像去噪方法。首先对影像各波段的小波系数进行建模;然后通过最大期望算法对小波域隐马尔可夫树模型参数进行估计,得到小波系数后再进行小波逆变换;最后通过波段合成得到去噪后影像。实验结果表明,该方法 MSE和NMSE值最小,是其他方法的1/2~1/32;SNR和PSNR值最大,是其他方法的1~2倍,说明影像的降噪效果较好,且较好地保留了影像边缘和细节信息,为影像后续处理奠定了基础。 相似文献
5.
从小波变换和隐马尔可夫模型的理论出发,实现基于小波域隐马尔可夫树模型的图像去噪算法设计,并对具有乘性噪声的SAR图像进行去噪处理。结果表明,与传统的各种去噪方法相比,该算法对SAR图像的去噪效果非常显著,在去噪的同时能够很好地保持原图像的纹理细节特征,具有一定的应用价值。 相似文献
6.
由于已有小波域HMT(hidden Markov tree)图像分割算法在上下文融合阶段直接对数据块大小不等的相邻两尺度进行信息融合,导致细节信息分割不充分。为此,提出一种基于迭代上下文融合的小波域HMT模型图像分割算法。该算法在上下文融合阶段采用迭代融合方法,将每一尺度的融合结果作为该尺度的上下文信息再次融合,并设置变化阈值作为迭代终止条件。利用Brodatz纹理组合图像和Formosat-2遥感图像进行分割试验。定性和定量分析表明本文算法能改善图像分割的细节效果,进一步提高图像分割精度。 相似文献
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提出一种基于HMT预测的ICA盲源分离主动分析方法,该方法仅仅需要得到一幅隐秘图像,并采用小波域HMT(hidden markov tree)模型预测出载体图像的一个估计,最后使用ICA盲分离来提取秘密信息和载体图像.仿真实验给出了该方法提取出的载体图像和秘密信息,并对其进行了分析. 相似文献
8.
《国土资源遥感》2015,(4)
结合离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)与二维多级中值滤波(two-dimensional multi-stage median filtering,TMMF)算法,提出了一种遥感图像自适应去噪(de-noising)算法。该算法首先对噪声图像进行单层DWT,分出低频子图像和高频子图像,由于其中的低频子图像包含了大量背景信息,几乎不受噪声的污染,因而变换后仍保持原样无需再处理;对于高频子图像继续执行单层DWT,获得多方向分布的次低频子图像和次高频子图像;然后对次高频子图像采用改进的TMMF算法进行去噪,对次低频子图像采用改进的小波硬阈值函数模型进行噪声抑制;最后对上述去噪后的子图像进行二次小波重构,得到去噪后的遥感图像。采用3景细节信息丰富的遥感图像进行算法性能测试,并与TMMF算法、改进的TMMF算法以及小波变换硬阈值去噪算法进行比较,结果表明,基于双重离散小波变换算法的去噪性能有所提升。 相似文献
9.
目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法.但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题.本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软闽值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活.经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入平滑图像中.实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留图像的细节,使图像更加清晰,提高了信噪比. 相似文献
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介绍了在ARSIS概念下的多分辨率图像融合,采用了DB3小波包为例,进行快鸟高分辨率影像和多光谱影像的分解,采用波段间交互构建模式重建低频小波包系数,以活跃度为准则进行重建高频小波包系数,融合试验结果表明,本方法较PCI融合方法提高了视觉效果,更能清晰地表现地物的细节特征,同时校正了快鸟影像中存在的色彩偏差现象. 相似文献
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一种基于小波包变换的纹理图像压缩算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于小波包变换与自适应混合量化的新图像压缩算法.该算法首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解,并用一种与后续编码器相关联的成本函数(CostFunction)进行最佳小波包基搜索;然后依据图像内容,自适应确定小波包系数的扫描次序;再对小波包变换后的最低频子带进行DPCM无失真编码,对高频子带实施矢量量化编码;最后对所形成的二进制符号流进一步实施自适应算术编码.仿真实验结果表明:提出的小波包图像压缩算法是一种比较好的编码方案,其压缩效果不仅明显优于JPEG算法与SPIHT算法(特别是纹理图像),而且优于已有的其他小波包图像压缩算法. 相似文献
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基于小波变换的大面阵CCD相机影像亮度不一致性消除算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对大面阵CCD影像亮度不均匀现象，提出一种基于小波变换的影像亮度不一致性消除算法。在分析像面光照模型的基础上，构造出光照模型的仿真影像，通过分析仿真影像的小波变换系数，发现影像亮度不一致信息集中反映在小波的近似系数之中。利用这一特性，先将数字相机原始影像进行多尺度小波分解，并对近似系数取对数，然后施加一个衰减算子，对近似系数的对数进行非均匀改正，将改正后的系数取指数，再对近似系数进行线性拉伸，同时根据人类视觉系统对不同方向细节敏感度的不同，对不同方向的细节系数进行不同幅度的线性拉伸，以突出图像细节，最后通过影像重建，获得均匀亮度的航空影像。实验结果显示，该算法具有很好的匀光效果，同时能够较好地保持影像细节特征。 相似文献
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基于小波系数相关性的图像去噪 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出了一种基于小波系数相关性的图像去噪方法。针对自适应去噪方法平滑掉实际信号的不足,利用小波分解系数近指数的衰减特性及同一尺度上各信号分量的相关性分析,对每个小波系数设置不同的阈值,区别对待信号的低频和高频系数,最后重构小波。实验结果表明,从视觉和峰值信噪比(PSNR)上,本文使用的方法优越于全局阈值法。 相似文献
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基于小波的SAR影像纹理分析 总被引：4，自引：1，他引：4
在分析SAR影像特征的基础上 ,引入了基于小波的纹理提取方法 ,并采用第二代提升小波与双正交小波对SAR影像进行小波二级分解 ,提取影像各尺度上的小波特征系数。对机载的SAR影像进行了纹理分析及分类 ,得出了不同小波的分类分析结果。 相似文献
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针对自适应小波阈值去噪中方形局部窗口不能很好地适应小波系数自身边缘特征的问题，本文提出了一种基于图像分割的局部自适应小波阈值去噪方法。该方法首先对图像进行多尺度小波分解，其次利用图像分割技术对图像的各尺度小波系数分别进行分割，分割技术选用SLIC超像素分割法得到具有相似统计特性的不规则局部块，然后对每个分割块内的小波系数进行BayesShrink阈值估计和软阈值收缩，最后通过小波逆变换得到去噪图像，并在3幅标准测试图像和一幅高光谱影像上进行试验。试验结果表明，本文提出的方法能更好地适应小波系数自身的边缘特征，不仅能够获得更好的视觉效果，而且能够达到较高水平的数值指标。 相似文献
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基于连续小波分析的混合植被叶绿素反演 总被引：1，自引：0，他引：1
利用DB4小波函数对两个尺度4个数据集混合植被高光谱数据进行连续小波分析,分析小波系数与叶绿素含量之间的相关性,建立模型并利用验证数据进行验证,将模型精度与植被指数经验模型进行比较,最后进行了不同数据集之间的交叉验证。结果表明,在叶片尺度与冠层尺度上,基于连续小波分析进行混合植被叶绿素反演,所得模型精度均高于植被指数经验模型精度;在相同尺度上,模拟与实测数据集之间有相同的小波系数特征区域,可以用来进行叶绿素含量反演。 相似文献
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基于新型嵌入小波编码策略的图像压缩算法研究 总被引：2，自引：1，他引：2
在一系列新量化编码算法中，由J．M．shapiro提出的嵌入零树小波编码(简称为EZW)被认为是最先进的方法之一，然而，它也存在明显不足之处：为了确定小波系数是零树根还是孤立零，必须利用小波系数间存在的双亲-子女(Parent-Children)关系去搜索扫描其所有后代，而这必然会导致扫描高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余，从而大大影响其编码效率。提出了一种基于新型嵌入小波编码策略的图像压缩算法，该算法能够通过以下措施提高EZW编码方案工作效率：①采用全新的嵌入小波编码策略，不再利用导致计算量剧增的双亲-子女(Parent-Children)关系；②进行嵌入小波编码时，不再考虑ZTR(零树根)和IZ(孤立零)符号。实验结果表明：提出的新图像编码算法在压缩／解压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于EZW编码方案。 相似文献