李放
- 作品数：5 被引量：41H指数：4
- 供职机构：辽宁师范大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：南京邮电学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室开放基金辽宁省自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
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- 基于局部自适应混合模型的遥感图像去噪算法
- @@遥感图像的噪声分析和去除作为经典问题一直受到关注并成为遥感图像处理的一个重要研究领域。传统的去噪方法在一定程度上可以去除图像中的噪声，但往往在去噪的同时会使图像的边缘和细节问题信息模糊化。特别是对于遥感图像，如何在较...
- 王相海李放宋传鸣
- 关键词：遥感图像去噪
- 文献传递
- 局部自适应混合模型的遥感图像去噪算法被引量：7
- 2011年
- 遥感图像的噪声分析和去除作为经典问题一直受到关注并成为遥感图像处理的一个重要研究领域。传统的去噪方法在一定程度上可以去除图像中的噪声,但往往在去噪的同时会使图像的边缘和细节信息模糊化。针对P-M模型在去除遥感图像高斯噪声时所存在的对图像强边缘和细节附近的噪声难以去除,以及ROF模型通常会导致平坦区域出现"假边缘",甚至会产生块状效应等问题,提出一种基于局部自适应的混合模型。该模型针对图像局部区域所包含纹理信息的不同,自适应地调整约束权函数,使模型在平滑局部区域能更多地发挥P-M模型的特点,而在纹理丰富或边缘区域则更多地发挥ROF模型的特性,使模型在有效地去除高斯噪声的同时,很好地保护了遥感图像中的边缘特征和细节纹理信息。实验结果表明,对相同的高斯噪声所提出的混合模型去噪后图像的SNR较P-M和ROF模型分别提高了3 dB和2 dB。
- 王相海李放宋传鸣
- 关键词：遥感图像去噪
- 小波方向子带偏微分方程遥感图像去噪被引量：5
- 2012年
- 针对小波阈值法在去除遥感图像高斯噪声时,所存在的由于过度"扼杀"小波系数而引起的模糊边缘问题,以及P-M模型通常会使图像的灰度趋于分段常量而产生所谓的"块状"效应问题。提出小波域偏微分方程(PDE)遥感图像去噪模型,该模型通过对遥感图像进行小波分解,保持低频子带信息,而只对含有噪声、图像边缘的高频子带进行基于子带方向特性的非线性异性扩散,使模型在有效去除高斯噪声的同时,能够很好地保护遥感图像中的边缘特征和细节纹理信息,避免了去噪后的结果图像出现分段常量现象。实验结果表明,对于相同的遥感图像高斯噪声,基于所提出混合模型的去噪图像的PSNR较基于类零树的Bayes阈值法和P-M模型提高了1～2dB。
- 王相海李放王爽
- 关键词：遥感图像偏微分方程P-M模型高斯噪声
- 同向平均梯度的各向异性扩散模型被引量：5
- 2011年
- 遥感图像成像过程中经常会产生包括高斯噪声和椒盐噪声的图像噪声,这些噪声在很大程度上降低了图像的清晰度,影响了图像的实际应用。如何在有效的去除图像噪声的同时又能够很好的保留图像的纹理信息,成为遥感图像去噪追求的目标。针对林石算子和基于非线性小波阈值的各向异性扩散方程存在的不足,提出一种基于同向平均梯度值的各向异性扩散去噪模型,该模型克服了林石算子和基于非线性小波阈值的各向异性扩散方程无法去除强高斯噪声和椒盐噪声的不足,在有效去除遥感图像噪声的同时,很好的保持了图像的边缘和纹理信息。实验结果表明,提出模型的稳定性和有效性,并且去噪后的图像信噪比较林石算子和基于非线性小波阈值的各向异性扩散方程分别提高了24dB。
- 王相海李放
- 关键词：各向异性扩散方程遥感图像
- 遥感图像高斯与椒盐噪声的PDE混合去噪模型研究被引量：26
- 2010年
- 针对经过前期处理的遥感图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出一种基于PDE的混合去噪模型,该模型克服传统的纯各向异性扩散模型在平滑区域过度扩散、产生阶梯效应和四阶PDE模型在去噪的同时过多损失边缘信息的弱点,在有效去除遥感图像中混合噪声的同时,很好地保持图像的边缘和纹理细节信息。实验结果验证所提出模型的有效性和稳定性。
- 王相海张洪为李放
- 关键词：遥感图像去噪偏微分方程混合模型
