共查询到19条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
针对总变分(TV)模型在去噪时会产生阶梯效应、纹理细节信息丢失的问题,提出一种新的乘性噪声去除模型。该模型采用分数阶变分(FV)和二阶总广义变分(TGV)的正则项。FV的正则项在去噪时可保留图像的纹理信息,TGV的正则项在去噪时可改善阶梯效应。为有效求解该模型,先采用分裂法和交替方向法将原问题转化为两个相关的子问题,再利用原始对偶和梯度下降算法分别对子问题进行求解。对仿真图像进行实验的结果表明,新模型不仅可以提高图像的信噪比,而且可以更好地保留图像的边缘和纹理细节信息,改善阶梯效应。 相似文献
2.
3.
针对遥感影像噪声通常由光学噪声和电噪声组成的特点,提出了一种基于压缩感知的混合去噪模型。该模型结合了压缩感知原理和自适应中值滤波算法,分别在小波域与空间域对影像进行去噪。实验结果证明了混合模型在有效抑制影像中噪声的同时,可以保持较高的信噪比和归一化方差,有较高的图像的纹理和边缘信息保持能力。 相似文献
4.
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
5.
针对低阶偏微分方程去噪模型通常会使图像的灰度趋于分段常量而产生阶梯效应的问题,结合小波多尺度分解在图像处理中的应用,提出一种结合双树复小波变换(DT-CWT)的四阶偏微分方程(PDE)影像去噪模型。首先采用DT-CWT对噪声影像进行多尺度分解,保留分解后的低频分量不变,其他层复高频分量采用四阶PDE去噪模型去噪,然后重构相应层的高、低频分量,得到最终去噪后影像。对不同噪声强度下的ZY-3卫星影像去噪实验的结果表明,采用本文方法去除遥感影像噪声相比现有方法得到的去噪结果信噪比平均提高了1~2 d B,提高了去噪影像的结构相似度,在有效去除影像高斯噪声的同时能够较好地保留图像细节信息。 相似文献
6.
建立了总体变分自适应图像去噪模型,并给出了其非线性各向异性扩散方程的数值解法。该方法采用高斯滤波器对噪声图像进行预处理,并利用图像每个像素的梯度信息,使其扩散方程在沿边缘方向上具有较大的扩散系数,而在垂直边缘的方向上具有较小的扩散系数。因此,总体变分自适应图像去噪方法不但能抑制噪声,还能很好地保持图像的边缘和纹理特征。图像去噪仿真实验表明,该方法的降噪效果明显优于总体变分去噪方法和中值滤波、维纳滤波等传统方法。 相似文献
7.
为了避免条带噪声去除过程中丢失影像细节,提出一种基于小波变分法去除遥感影像条带噪声。首先,对含有条带噪声的遥感影像进行小波分解;其次,通过构建的条带保留变分模型(SPVM)去除低层高频分量(含条带噪声)中的细节信息而保留条带噪声,从而有效分离出低层高频分量(含条带噪声)中的细节信息;通过构建的条带去除变分模型(DVM)去除高层高频分量(含条带噪声)中的条带噪声,从而有效地保留高层高频分量(含条带噪声)中的细节信息;最后,通过小波重构,获得去噪影像。试验证明本文方法在去除条带噪声的同时基本没有丢失影像细节,去噪后的影像对比度及质量都是最优的。 相似文献
8.
《测绘通报》2012,(8)
在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA／JPLAIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。 相似文献
9.
在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA/JPL AIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。 相似文献
10.
11.
The unexpected noise generated during the process of remote sensing images formation and transmission process is a main factor undermining the images’ quality and usage. In recent years, thanks to its local self-adapting characteristics, formal normalization, and modeling flexibility, PDE has received wide attention for its image de-noising functions, thus pushing the realization of maintaining image details while successfully de-noising a new goal for remote sensing images filtering. Having firstly analyzed and discussed the TV model and M model, a modified variation-model (S model for short) based on edge adaptive guiding function is proposed in this paper. The model introduces edge adaptive guiding function based on the standard gradient into the non-linear diffusion term and re-constructed approaching term, which adaptively adjust the smooth intensity around edge and texture information-rich regions of remote sensing images. S-model does not only overcome staircase effect that is easily produced in the TV model, but also avoids losing details and texture information which is often seen in M model, it can efficiently eliminate noises, maintain a good image edge and keep texture details perfectly. The experimental results validate the effectiveness and stability of the proposed model. 相似文献
12.
针对遥感影像内部亮度分布不均匀的问题,提出了一种双范数约束的亮度不均变分校正方法。首先分析了单范数变分Retinex方法的不足,根据反射影像和光照影像的特性构造新的变分模型,利用L1范数约束反射影像的纹理和细节信息,利用L2范数约束光照影像的光滑性。为了提高运算效率,采用分裂Bregman方法将变分模型的求解转换为3个子问题交替迭代计算。再对分离出的光照影像进行Gamma校正,取其均值与反射影像进行乘积运算,最后对重建影像进行对比度拉伸处理。试验结果表明,本文方法切实可行,与单范数约束的变分Retinex方法相比,本文方法可以更好地消除亮度不均匀现象和保持影像的纹理和细节信息,同时具有更高的运算效率,速度提高7倍以上。 相似文献
13.
14.
15.
基于信号和噪声在提升格式小波分解中呈现出的不同特性，提出了一种新的小波包去噪算法。该算法采用提升格式小波对SAR图像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的能量范数，然后根据软阈值法和能量范数区分信号和噪声，达到去除噪声的目的。试验结果表明，该算法对SAR图像具有较好的去噪效果，不仅可以去除图像中的大部分噪声，而且可以较好地保留图像纹理的细节信息。与传统小波包算法相比，其计算速度快了一倍左右。 相似文献
16.
针对传统图像降噪方法难以适用于露天矿无人机(UAV)图像降噪的问题,该文提出了一种基于经验小波变换(EWT)算法思想的露天矿UAV图像快速降噪方法。采用Littlewood-Paley小波算子检测提取UAV图像噪声特征,以提高阈值函数匹配精度;借助改进的自适应H阈值函数对UAV图像噪声进行计算,提高UAV图像边缘细节度;并通过二维经验小波变换逆重构,从而提高UAV图像纹理精度。实验结果表明,本文算法能够实现露天矿UAV图像的快速降噪,保留边缘细节和纹理特征,并具有较好的降噪效果。 相似文献
17.
变分法遥感影像人工地物自动检测 总被引：1，自引：1，他引：0
人工地物（建筑物、道路、桥梁等）检测是目标识别的一个重要组成部分。本文将人工地物检测转换为能量泛函数最优化问题。首先对遥感影像进行超像素分割,综合图像的颜色、纹理、梯度等信息,以超像素为单元计算图像的显著度信息,然后构建一个包含显著性约束、面积和边界约束、纹理约束及灰度方差约束的能量泛函数,通过变分法迭代求解能量泛函最小值,获取目标前景部分即为人工地物区域。本文以重庆和广东某地的遥感影像数据为例对算法进行验证,将其与常见的人工地物目标提取算法,如C-V模型、MRF模型,以及当下研究较为热门的深度学习算法进行对比。试验结果表明,该算法能有效地检测出遥感影像中的人工地物区域,并保证较低的误检率及漏检率。论文对该方法与深度学习方法进行了一定的分析对比。 相似文献
18.
针对BSHTI和IBSHTI两种算法对卫星影像云雾校正后,地表的色调和纹理等细节缺失严重的问题,提出OIBSHTI算法对IBSHTI算法得出的雾厚度图像进行地表信息削减。通过填洼算法去除暗色区域,并引入纹理和边缘信息等进行优化处理,在彻底去除云雾的同时保留地表的色调和纹理,特别是蓝色或红色建筑物房顶的校正效果较为明显。 相似文献
19.
针对传统迭代反射投影方法得到的重建影像,其边缘部分存在锯齿效应和噪声信息,从而无法达到提升影像清晰度不足的问题。文中对初始重建影像,首先使用反锐化掩模方法提取其中的高频分量,并对高频信息进行分类,然后平滑掉其中的噪声信息,应用高频增强曲线对高频分量进行提升,保持高频分量的单调性。实验仿真结果表明,该方法可以消除噪声,小的边缘纹理细节得到增强,大轮廓没有过增强,可有效提升重建影像的清晰度。 相似文献