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局部自适应混合模型的遥感图像去噪算法
局部自适应混合模型的遥感图像去噪算法
作者:
宋传鸣
李放
王相海
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
遥感图像
局部自适应混合模型
去噪
P-M模型
ROF模型算法
摘要:
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3dB和2dB.
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改进自适应均值滤波器
计算机仿真
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偏微分方程(PDE)
车牌识别
各向异性扩散
自适应耦合
振动滤波
内容分析
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内容分析
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(/年)
文献信息
篇名
局部自适应混合模型的遥感图像去噪算法
来源期刊
中国图象图形学报
学科
工学
关键词
遥感图像
局部自适应混合模型
去噪
P-M模型
ROF模型算法
年,卷(期)
2011,(7)
所属期刊栏目
"第八届中国计算机图形学大会会议"专栏
研究方向
页码范围
1289-1296
页数
分类号
TP391
字数
5899字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王相海
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
124
964
17.0
23.0
5
李放
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
6
94
5.0
6.0
6
宋传鸣
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
42
183
7.0
11.0
传播情况
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引文网络
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节点文献
遥感图像
局部自适应混合模型
去噪
P-M模型
ROF模型算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
主办单位:
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国图象图形学学会
北京应用物理与计算数学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-8961
CN:
11-3758/TB
开本:
大16开
出版地:
北京9718信箱
邮发代号:
82-831
创刊时间:
1996
语种:
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
总被引数(次)
131816
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中国图象图形学报2011年第5期
中国图象图形学报2011年第4期
中国图象图形学报2011年第3期
中国图象图形学报2011年第2期
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