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结合分形理论和自适应图像块划分的遥感图像噪声估计 总被引：1，自引：1，他引：0
针对场景复杂的光学遥感图像中加性噪声估计问题,提出了一种结合分形理论和自适应图像块划分的噪声估计方法。区别于传统的基于规则图像块划分的噪声估计方法,本文提出了一种自适应于图像局部信息的图像块划分算法,更大程度地保证了自适应图像块内部的平滑性。结合基于分形理论的图像低粗糙度纹理区域选取和基于统计分析的图像噪声标准差计算,实现了光学遥感图像加性噪声强度的自动估计。利用资源三号卫星图像进行定量试验分析,试验结果表明本文方法可以有效地适用于不同复杂程度、不同噪声强度的光学遥感图像。同时,本文中低粗糙度纹理区域选取和自适应图像块划分的方法经过改进后,还可以应用于雷达图像中乘性噪声的估计。 相似文献
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提出了一种基于卡尔曼运动模型进行运动模糊图像退化过程分析的方法 ,设计了基于卡尔曼运动质量退化模型的运动模糊图像恢复算法 ,该方法逼近实际的运动模型。通过对火车称重系统中的模糊影像恢复实验 ,表明了该恢复技术的有效性 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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将图像域规则划分与模糊聚类方法结合,提出了一种区域化模糊聚类算法,并将该算法用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分割,以解决分割过程中像素模糊聚类难以处理SAR图像中存在的大量固有斑点噪声问题。首先,利用规则划分技术将图像域划分成大小相等的规则子块;假设每一子块内像素对聚类的隶属度相同,并以此为基础定义区域模糊聚类目标函数;通过迭代最小化上述目标函数实现SAR图像初步分割;最后,采用中值滤波方法进行后处理操作,以消除规则划分对不同类别之间边界的影响,实现SAR图像精准分割。为了验证提出算法的有效性,用模拟及真实SAR图像实现了算法测试;对算法分割结果进行定性与定量评价。结果表明算法的分割精度较高,可以有效降低SAR图像中斑点噪声对分割结果的影响。 相似文献
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提出了应用图像关联度的图像模糊分类新方法。该方法在求得每幅图像相对各个类别的关联度的基础上,求得每个类别图像关联度的均值和标准差σ;然后计算每幅图像的关联度与所在类别关联度均值之差Δi,差值Δi≤2σ,该图像应“留“在该类中;否则,该图像应归入与另两个类别的关联度较大的类别。每幅图像都经过这样的检验,实现图像的再划分,直到这一过程稳定为止。实验结果表明,该方法的图像分类质量有一定优势。 相似文献
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本文提出了一种基于知识的遥感图像模糊分类方法，在传统的模糊分类方法中加入了从GIS数据库中发现的知识，用它来辅助进行遥感图像分类，实验结果表明，分类的精度与传统的模糊分类方法相比有了较大程度的提高，是一种较好的遥感图像分类方法。 相似文献
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基于多进制小波变换的遥感影像融合 总被引：7，自引：0，他引：7
首先介绍了遥感影像融合的理论和方法 ,然后在讨论多进制小波理论的基础上 ,提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法 ,该算法根据待融合影像分辨率之比确定采用多进制小波 ,从而最大限度的利用了待融合影像的信息 ,防止影像信息的丢失。通过对具体影像的实验 ,证明融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息 ,同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率。文中给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱波段影像、SPOT全色影像与TM影像的融合结果 ,并与其他方法进行了比较 ,证明了本方法的优越性和自适应能力 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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本文面向多源高分辨率遥感影像自动化融合的应用需求,探索按需应用的智能化融合方法,充分利用不同分辨率和不同时相的高分辨率多源遥感影像数据资源与特性,研究了影像融合数据源选取的决策树算法,建立了遥感影像融合规则知识库,并自动化选取适合的融合算法,提出了Curvelet_HCS算法,对低频和高频系数选用不同的融合规则,改善了HCS算法的光谱失真问题,可同时融合多光谱影像的多个谱段,并保持更丰富的空间细节信息。根据融合评价结果对遥感影像融合规则知识库进行更新,实验验证表明了该套方法的有效性,为开展大规模智能化的多源遥感影像融合应用提供了重要的方法和技术支撑。 相似文献
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非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强 总被引：2，自引：0，他引：2
针对部分遥感图像整体亮度偏暗、对比度较低的特点,为提高遥感图像的视觉效果和可解译性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)和参数化对数图像处理(parameterized logarithmic image processing, PLIP)模型的遥感图像增强方法。首先,遥感图像经非下采样Shearlet变换分解成低频分量和高频分量;然后依据PLIP模型对其低频分量进行增强,提高图像的对比度;同时利用改进的模糊增强方法对高频分量进行增强,突显边缘细节信息。大量试验结果表明,与双向直方图均衡增强、基于平稳小波变换的增强、基于非下采样Contourlet变换的增强等5种图像增强方法相比,本文提出的方法在主观视觉效果和对比度、清晰度等客观定量评价指标两个方面均有优势,能更有效地提高遥感图像的对比度、增强边缘纹理细节信息,视觉效果更佳。 相似文献
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在遥感图像检索中,光谱特征的应用最为广泛。本文研究了基于光谱特征进行遥感图像检索的方法。针对目前应用越来越广泛的多光谱、高光谱遥感图像波段多的特点,提出了基于K-L变换的检索方法,将多维图像降维处理,在此基础上提取遥感图像的光谱特征,通过检索图像与目标图像的光谱特征对比实现多光谱遥感图像的检索,并通过实验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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通过对遥感影像中河流光谱特征的研究,提出了一种基于区域生长的遥感影像河流提取方法。该方法首先根据遥感影像生成灰度图像,选取河流生长初始区域,设置生长范围和生长阈值,通过区域生长得到河流边界,剔除河流内部"孤岛"并对边界细化,最后生成矢量文件。本文使用具有不规则河流边界的Landsat8遥感影像作为实验对象,验证方法的可行性和有效性。 相似文献
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随着星载面阵CMOS探测器的广泛使用,使得获取超时相数据成为可能,这为新型对地遥感工作模式带来新的发展机遇。本文不再局限于采用单一技术解决单一技术指标的传统解决问题的方式,系统性地提出一种面向星载面阵CMOS相机的新型成像方式,利用面阵CMOS相机连续快速曝光在极短的时间内获取同一观测区域的超时相序列数据,通过图像重建的方式,实现一揽子的图像质量提升,即同时实现虚拟数字时间延迟积分TDI（Time Delay Integration）、调制传输函数MTF（Modulation Transfer Function）补偿和空间分辨率GSD（Ground Sampling Distance）提升。这种新型成像方式的优点是,可以改善星载光学相机是探测器受限系统的窘境,进而在不改变光学系统的情况下,通过求解一个病态方程,实现对地遥感图像空间分辨率与成像质量的综合提升。基于实验室的靶标仿真实验数据、基于低轨光学遥感卫星OVS-1A、吉林一号视频03卫星和高分四号卫星的真实数据实验结果表明,无论是信噪比,图像清晰度还是空间分辨率都有明显提升。这种新型成像方式已被中国后续某地球同步轨道光学成像卫星所采用,可以预见的是,这种成像方式不仅可以使得在轨卫星发布更高分辨率与更好图像质量的产品,盘活在轨卫星的探测资源;在实现同样空间分辨率与图像质量的前提下,可以有效降低光学相机载荷的体积与重量,进而可以有效降低未来光学卫星的研制成本。 相似文献