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由于噪声的干扰,常规的图像边缘检测方法往往效果不佳,因此提出了一种基于改进BP网络的边缘检测方法。在充分考虑边缘和噪声本质区别的基础上,构造具有较强抗噪能力的特征向量,然后用样本图像对四层BP网络采用改进BP算法进行训练。最后,将训练后的网络用于图像的边缘检测。实验证明这种方法是有效的。 相似文献
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基于局部标准差的遥感图像噪声评估方法研究 总被引：4，自引：3，他引：4
局部均值与局部标准差法是目前应用最广泛的遥感图像噪声评估方法之一。该方法利用了局部均值与局部标准差的概念,对含有加性噪声的遥感图像进行噪声评估。但该方法受地物覆盖类型影响很大,当遥感图像中地物覆盖复杂时,会得到异常的噪声估算结果。产生这一现象的主要原因是遥感图像中包含边缘和纹理的不均匀子块。为降低地物覆盖复杂性对算法的影响,本文提出了基于边缘块剔出的局部均值与局部标准差法和基于高斯波形提取的局部均值与局部标准差法,前一种方法是削弱图像中包含边缘的不均匀子块的影响,后一种方法是提取反映均匀子块数量特征的高斯波形。利用同一次航空试验中获取的两幅AVIRIS辐射图像对改进后的算法进行了检验,结果表明改进后算法的健壮性明显提高,且噪声估算结果更准确。 相似文献
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一种基于相位一致的高分辨率遥感图像特征检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
精确检测图像边缘特征是进行高分辨率遥感图像分割和识别的关键。空域特征检测算子以解决阶跃形边缘为主,得到的边缘特征对图像的亮度和对比度敏感。本文引入了一种基于频域相位一致的图像特征检测方法,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,同时适用于多种边缘特征的检测。使用Log Gabor小波计算IKONOS Pan图像的相位一致多尺度梯度,对农田、道路和厂房等典型地物进行特征检测的结果表明,相位一致算法对图像局部亮度和对比度不敏感;并且对线形物体产生单线响应,不似空域检测算子产生双线响应。最后考察滤波器尺度和方向参数变化及添加高斯噪声对检测结果的影响,发现相位一致算法无需先使用低通滤波去除噪声,因而具有更稳定的特征定位精度;并且抗噪声干扰的能力强,检测结果不会因为噪声而出现波动。基于相位一致的遥感图像不变特征提取,为高分辨率遥感图像的分割和对象识别提供了基础。 相似文献
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一种基于图像边缘特征的SAR斑点滤波算法 总被引：1，自引：1，他引：0
合成孔径雷达图像上的斑点噪声会阻碍图像的校准、检验、解译和应用,因此斑点噪声的去除是雷达图像处理的一个重要环节。通常的去噪方法在抑制噪声的同时也使得图像的边缘模糊,细节特征损失。理论和实践表明去除图像的斑点噪声和保持图像的边缘信息是无法同步实现的。为了在去除噪声和保持边缘特征之间进行折衷,本文基于MROA边缘检测算法以及均值滤波算法,提出了一种基于图像边缘特征的斑点噪声滤波算法。实验结果表明该算法能够在平滑图像的同时有效保持边缘特征信息。 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
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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
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传统的遥感影像去噪方法在去除影像噪声时，往往会造成去噪后影像细节信息丢失和模糊的问题。本文将二维EMD去噪理论用于遥感影像的去噪，提出了二维EMD与自适应高斯滤波相结合的遥感影像改进去噪算法。在去噪时能够保留低频信息不变，只对影像高频信息进行二维EMD分解后的不同频率IMF分量图作自适应高斯滤波去噪，从而更好地对含噪影像进行去噪。两组试验对比分析表明：本文算法具有较大的峰值信噪比、平均梯度和结构相似性，具有较小的均方根误差；并且边缘检测结果也表明，噪声在被滤掉的同时，经本文算法去噪后的影像能较多和更好地保留原始影像的细节信息和边缘轮廓信息，具有更好的去噪效果。 相似文献
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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
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提出了一种基于亮度空间和相位一致性理论的多光谱遥感影像特征点检测算法。首先利用参数自适应的灰度变换函数建立影像亮度空间;然后结合相位一致性方法在影像亮度空间进行候选特征点检测,并将候选特征点映射到原始影像上进行非极大值抑制;最后在尺度空间计算特征点的特征尺度值。本文方法有效结合了亮度空间特征检测和相位一致性特征检测的优势,对多光谱遥感影像的辐射变化具有较强的稳健性。试验结果证明,与传统特征点检测算法相比,本文方法在特征重复率和重复特征数量方面都具有明显的优势。 相似文献
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针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF (Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边滤波作为基本框架,并利用了双边滤波器中的双边核函数描述像素灰度值之间的相似性以及相邻像素间的几何空间信息。然而,传统双边滤波存在不能有效地滤除强斑点噪声的缺点,并且SAR图像又因成像原理的缺陷导致强斑点噪声普遍存在。针对这些问题,BH-IBF设计了一种根据背景窗口的匀质性进行自适应样本截断的方法,并根据描述背景匀质性的指标自动获取样本截断的截断深度。此外,本文将自适应滤波窗口尺寸以及权重核修改的方案应用到BH-IBF中,以增强匀质区域的斑点噪声平滑强度以及异质区域的边缘信息效果。最后,使用自适应截断后的样本作为已调整权重核的双边滤波器的输入。实验数据显示,BH-IBF能够在有效保留SAR图像纹理信息的同时,获取较好的斑点噪声平滑性能。 相似文献
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为了进一步提高形态学边缘检测算法的性能,设计了一种多结构元素复合滤波器,定义了一种具有方向估计的形态学梯度,并在此基础上提出了一种对噪声不敏感的边缘检测算法。该算法充分发挥形态学变换方式和结构元素的噪声抑制和细节保持性能,用含有方向信息的结构元素检测图像的边缘,并通过沿梯度方向进行非极大值抑制获取单像素宽边缘。实验结果表明,本算法边缘检测效果良好,抗噪性能强,且处理速度较快。 相似文献
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一种改进均值的自适应中值滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对自适应中值滤波算法在滤除高浓度椒盐噪声和保留图像边缘细节中的不足，提出了一种改进均值的自适应中值滤波（IMAMF）算法。该算法采用扩充图像边界的方式，使得原图像的边界点能在自适应的滤波窗口下参与噪声检测和滤波处理，并在检测噪声和信号时，增加了噪声阈值判定，将存在噪声的像素点用修正后的均值滤波器值输出，信号点则用原始灰度值输出。为了验证算法的可行性，采用了5种不同的算法进行仿真对比分析，并从主观角度和客观指标上进行效果评价。试验结果表明：该算法能有效滤除浓度为10%~90%范围内的椒盐噪声，且图像细节和边缘信息得到了更好的保留，滤波性能明显优于其他算法。 相似文献
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提出了一种带有方向的边缘检测算子,以高分辨率遥感影像为例,进行了道路边缘提取实验。研究结果表明,与经典的LOG算子相比,该算子提取的道路边缘,断线少、噪声低,在线状地物的提取中有较明显的优势。 相似文献