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一种新的去除遥感影像混合噪声组合滤波方法
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P407[天文地球—大气科学及气象学] TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083
  • 相关基金:国家973计划(2013CB733303);国家863计划(2012AAl2130i);国家自然科学基金(41274010).
中文摘要:

提出了一种三层组合滤波的去噪方法,在小波BayesShrink阈值与自适应中值滤波的基础上增加第三层Wiener滤波,利用Wiener滤波对信噪比高的信号去噪效果好的特点可有效去除残留的混合噪声,为了在去噪过程中保留影像的边缘,在滤波过程中加入了边缘提取算法,对影像的细节进行保留使去噪后的影像更加清晰。试验表明,本文提出的三层滤波方法在去除遥感影像常见的高斯与脉冲混合噪声时,效果要明显优于传统的两层组合滤波算法。

英文摘要:

Two layers of composite filter is a common way to remove mixed Gaussian and impulse noise in the image. Such methods do not consider the interaction between the two different layers and the shortcoming on the choice of filter threshold, thus the residual mixed noise is unavoidable, and filte- ring process is going to smooth the edge details of the image, leads to image observation fuzzy. So this paper proposes a method of de-noising that has three layers combination filter. Adaptive Wiener filte ring is added to the third layer based on the wavelet BayesShrink threshold de-noising and the adaptive median filtering de-noising, this take the advantage of Wiener filtering in processing the noise when the signal is high SNR(signal noise ratio). In order to reserve the edge details of image in the de-noi sing process, this paper also uses edge detection operator, therefore the details are retained and the de-noising result is more sharpening. Experimental results show that the proposing method of triple layer composite filter is better than two layers of filter in de-noising the mixed Gaussian and impulse noise of remote sensing image.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217