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对道路影像进行去噪处理是道路提取(识别)的重要前提步骤,处理过程中不仅对滤波器的去噪性能有较高的要求,同时对其保持边界的性能要求更高。AMSS(Affine Morphological Scale Space)方程是唯一同时满足对比不变性和仿射不变性的方程。文中从AMSS方程的理论基础着手,从数学角度深入分析了用该方程进行图像处理时能够使图像在去除噪声和保留边缘信息之间达到平衡的内在机理。然后,通过对用于道路提取的遥感影像特征的分析,研究了AMSS方程在遥感影像道路处理中的应用。理论分析与试验表明,文中提出的方法具有良好的效果。 相似文献
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张量图像如极化合成孔径雷达(PolSAR)图像,它的每一个像素点都是一个3 阶的正定对称矩阵。对于张量图像的噪声抑制,目前普遍的做法是将它们看作多通道标量图像进行处理,但是,这样可能会破坏矩阵的正定性,从而造成信息的损失。本文主要研究基于扩散方程的张量图像的噪声抑制问题,将现有的基于扩散方程的实张量场去噪模型推广到复张量场,并给出了其数值迭代格式。模拟图像和PolSAR图像上的实验充分验证了本文算法的有效性。与现有算法相比,本文算法具有更好的去噪能力和边缘保持能力。 相似文献
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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