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图像平滑算法比较研究及改进策略 总被引：1，自引：0，他引：1
图像平滑作为去除图像中含有噪声的图像增强处理技术,是各种与图像有关软件中必不可少的功能模块.文中在分析噪声模型的基础上,对均值平滑、中值平滑、边缘保持平滑等技术从图像处理空间域中的算法原理、实现方法及效率等方面进行了详细比较.针对图像中含有的不同噪声模型,通过多次试验,得出了值得从事图像处理研究者参考的结论.这将有助于提高图像处理软件开发的效率. 相似文献
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载波平滑伪距技术是一种有效的GNSS数据处理技术，在很多高精度实时定位场合得到了广泛的应用。本文在随机模型中考虑载波相位时间差分观测量中有限冲激响应有色观测噪声的影响，推导出采用递归最小二乘方法的距离域和位置域双频载波相位平滑伪距算法，并利用实测数据验证了新算法的有效性。试验表明，相位平滑伪距能够减小伪距观测值的误差，提高伪距观测量的精度，从而提高定位精度；相对于传统的算法，距离域与位置域滤波的伪距平滑精度均有提高，三维定位误差精度均得到改善；同时表明，载波相位时间差分的有色噪声对平滑效果和定位精度有一定的影响。 相似文献
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改进Frost算子在SAR图像斑点噪声抑制中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声滤波的重要性以及存在的问题,对Frost滤波算法参数进行分析,指出了该算法等权滤波器在处理含有细节结构特征时存在盲目平滑的缺点,进而提出了改进方法.利用灰度差值计算权值,综合考虑滤波窗口内的强度信息,在一定程度上解决了盲目平滑的问题.实验验证了改进算法的有效性,并以斑点噪声指数和边缘保持指数为评价准则,通过与Frost算法比较,对改进算法在去除噪声和边缘保持方面的性能做了客观评价. 相似文献
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改进SRAD模型在SAR图像斑点噪声滤波中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
斑点噪声的存在严重影响了合成孔径雷达(SAR)图像的应用,所以抑制斑点噪声显得尤其重要.斑点噪声各向异性扩散模型(SRAD)能较好地去除斑点噪声并保持边缘信息,但依然存在不足之处.在分析SRAD模型的基础上,结合增强Lee算法思想,将SAR图像细分为均匀区域、弱纹理区域和噪声发育不完全区域,针对不同区域采用不同处理方法,并加入了迭代终止条件.实验证明改进的SRAD算法具有更好的平滑效果和边缘保持能力. 相似文献
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图像平滑与边缘检测的迭代算法 总被引：2，自引：0，他引：2
图像平滑和边缘检测是图像处理、计算机视觉等领域研究的经典问题。区别以往对这两个问题独立求解的做法，文中作者将图像平滑与边缘检测问题结合起来综合考虑。首先，提出了基于全局边缘特征的边缘检测算法并对自适应平滑算法进行了改进。然后，利用迭代处理的思想对图像进行平滑和边缘检测，得到了迭代的平滑与边缘检测算法。实验表明，该算法可以有效地解决平滑过程中的细节保持和边缘检测时剔除伪边缘这两个难题。 相似文献
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干涉图像滤波一直是InSAR图像处理的关键步骤。针对经典滤波方法的不足,提出一种基于噪声分布模型的滤波新方法。该方法以干涉图像噪声分布模型为基础,首先对图像做噪声和有用信息判断,若判断为噪声进行滤除,否则保留信息。最后选取实际SAR数据进行滤波实验,与经典的滤波方法进行对比分析,并进行定量评价。实验结果表明,基于噪声分布模型的滤波方法,在去除残差点和边缘保持指数方面明显优于经典方法,在等效视数、相位标准差、斑点指数和平滑指数方面与经典方法相当。因此,本文提出的滤波方法在去除噪声的同时,最大程度的保持了图像信息的完整性,无疑是一种有效的新滤波方法。 相似文献
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图像处理可视化技术研究，有利于复杂的图像处理原理以图像或简要文字等易于理解的形式呈现给用户，文中采用面向对象式程序设计方法，使部分遥感图像类，各种功能模块的处理结果可视化手段进行表达。 相似文献
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SAR图像斑点噪声抑制方法与应用研究 总被引：8，自引：4，他引：4
通过详细分析SAR图像的判读和应用斑点噪声的算法,得出:多视处理能有效地平滑噪声,但降低空间分辨率;基于空间域滤波算法能有效地平滑斑点噪声,但不同程度地损失边缘和细节信息;基于变换域的小波多尺度滤波可以较好地保持边缘信息,然而其滤波效果不理想。在此基础上提出利用小波分析技术把两种或两种以上的单个滤波方法进行融合,在有效去除斑点噪声时能够较好地保持边缘、细节和纹理信息。最后初步讨论在实际应用中应根据不同情况和要求选择相应的滤波方法。 相似文献
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图像滤波预处理不仅有助于增强图像信噪比和减少类间(intra-c lass)光谱可变性,而且还能够对影像中亮度均匀的区域进行平滑,从而为影像地物识别、分割和分类提供有力的支持。在Pope和Acton提出的两个多光谱图像各向异性扩散滤波模型的基础上,通过各向异性扩散和稳健统计学的联系,建立了基于B iwe ight Estim ator误差模型的扩散系数,同时利用非线性退化技术对梯度阈值的改进,提出了两个基于各向异性扩散方程的非线性滤波方法。提出的方法不仅能够有效地消除传感器随机噪声的影响,而且还能够很好地保持遥感图像上重要的细节边缘和影像质量。实验结果表明,不论是视觉效果还是质量统计分析,提出的扩散模型的性能优于Pope和Acton的各向异性扩散模型,是理想的多光谱图像保边缘滤波方法。 相似文献
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高光谱图像能够获取地物精细的光谱诊断特征,但受限于多谱段分光的成像机制,图像各个谱段上光成像的能量不足,信噪比难以提升。高光谱图像噪声类型与强度的准确估计,是提升高光谱图像去噪性能的关键,也是优化其成像系统设计的重要依据。现有高光谱图像噪声估计算法通常将不同类型的图像噪声作为一个整体,并未充分考虑不同类型噪声的区别。本文从高光谱图像获取的机理出发,提出了一种联合空间与光谱维度分析的高光谱图像噪声估计方法。首先,建立了高光谱图像噪声退化模型,将图像中的主要噪声定义为两类:条带与高斯噪声。然后,基于条带噪声在空间维度上独特的频率特性,提出了基于傅里叶变换与局部均值滤波的条带噪声估计方法。最后,基于在光谱维度上高光谱图像相邻波段间的高相关性,通过多元回归分析估计高斯噪声的均值与标准差。本文在模拟高光谱噪声数据上进行算法验证的同时,深入分析了高分五号短波红外高光谱相机、机载Nano-Hyperspec成像仪等国内外成像仪获取的真实高光谱数据。实验结果表明,本文提出的噪声估计方法能够有效的估计出高光谱图像不同谱段条带与高斯噪声的量化指标。实验结果可用于分析高光谱图像在不同传感器与不同成像场景下的退化原因,从而设计更优的图像去噪方法与成像系统。 相似文献
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简要地讨论几种典型的空间域图像平滑方法，提出了一种新的保护图像边沿细节的平滑方法──补偿型中值法，并设计了一个基于知识的自适应平滑处理系统的框架。 相似文献
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高光谱图像噪声评估既是评价图像质量的重要内容,也是衡量传感器性能的重要指标。一般噪声评估方法通过对图像规则分割或利用某种距离准则对图像进行连续性分割,计算图像子块的局部标准差或多元线性回归的残差来实现对图像噪声的估计。但这些方法获取的图像子块并不是完全均匀的,图像子块中仍然会存在地物边界,导致图像噪声评估的结果不准确。为了有效提取图像中的均匀子块,本文提出了一种优化的空间光谱维去相关（OSSDC）方法,基于光谱角距离和欧氏距离双重判定,从光谱曲线的形状和数值上寻找相似像元,获取图像中的均匀子块,然后利用多元线性回归计算残差实现对图像噪声的估算。利用模拟图像和实际航空飞行实验获取的高光谱图像对优化算法进行检验,同时与几种常用噪声评估方法进行对比分析,结果表明优化后的算法计算结果更准确,稳定性和适用性优于其他方法。 相似文献
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提出了一种用于检测SAR图像上阶跃性边缘的序贯算法。由于SAR图像上存在大量的光斑噪声而使图像质量受到严重影响，而光斑噪声属于乘性噪声，不服从高斯分布，因此常用的图像处理方法难以取得好的效果。文中首先根据光斑噪声模型，自动确定图像中高反差部分，然后采用具有高抗噪性能的边缘检测算子，进行边缘提取。实验证明该算法明显提高了特征提取速度，同时具备良好的抗噪声能力。 相似文献