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《中国科学院研究生院(遥感应用研究所)》 2002年
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基于小波变换消除遥感图像噪声

侯波  
【摘要】: 本文研究了小波变换多分辩率和时频局部化特性,深入分析了小波域系数分布特点、极大值尺度间传递性、系数间相关依存关系和隐含状态变量的马尔可夫特性。在小波域中,分别基于系数极大值尺度间传递性、边沿多方向特征、博弈论和马尔可夫随机场等多方面的特性和理论,提出或改进了三种消除遥感图像噪声的方法。与传统的处理方法相比,这些算法不仅有效的消除了噪声,而且具有保持图像边沿细节的优势。并对实际的遥感图像进行了处理和测试分析,验证这些算法的有效性。本文的主要工作概括为以下四个方面: (1)汲取了一维方向数组小波变换消噪较好保持方向性边沿的优点,将二维图像转换为多个一维方向数组进行小波变换消噪处理,与二维图像直接消噪处理相比,有效的增强了边沿细节特征。 (2)基于小波变换良好的时频局部化特性,并依据小波域中不同尺度上图像和噪声对应系数极大值的分布情况,由粗及精跟踪不同尺度上小波系数的极大值,归纳出图像与噪声对应极大值点尺度间不同的传递特性,依据该结论建立了图像极大值跟踪矩阵,并加权于消噪处理,从而抑制了噪声,提高了图像质量。 (3)将小波域中系数间上下文约束关系转化为标号问题,并引入了博弈论知识,建立了基于联盟博弈的系数标号组合算法,实现了上下文约束标号优化组合。 N)基于小波系数的类聚性和传递性,研究了不同变换尺度中不同 分量以及同一分量的小波系数间的相关依存关系,综合博奕论、数理统计 和马尔可夭随机场理论知识,采用宽容的小波系数修正方式,恢复逼近系 , 数真实值,达到消除噪声和提高图像逼真度的目的,形成了基于博奕论、 .马尔可夫模型和贝叶斯估计综合理论知识消除图像噪声的新方法。 目前,还有许多工作如:小波函数的选择、系数信噪隶属特性的判 别,特别是在基于博奕论和马尔可夫随机场的消噪处理方法中,系数分布 的参数估计、系数标号的初始装配和联盟搜索方法等,仍需继续不断地深 入研究探索。
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(遥感应用研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP751

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