基于BEEMD的单目测距图像区间阈值降噪算法

• 作者: 孙伟 李亚丹 杨一涵 王野
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 集合经验模态分解 区间阈值降噪 单目视觉测距 随机噪声
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 通信与信息工程
• 页码范围: 563-568
• 页数: 6页
• 分类号: P209
• 字数: 4007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12178/1001-0548.2019214

摘要

图像噪声是影响单目视觉定位精度的主要因素.该文在二维经验模态分解(BEMD)和阈值降噪方法的基础上,提出一种基于二维集合经验模态分解(BEEMD)的区间阈值图像噪声滤除方法.图像经过BEEMD分解为不同尺度的多个二维本征模态函数(IMF)分量和1个残余分量,依据图像和IMF分量的2范数准则和概率密度函数方法剔除纯噪声IMF分量,通过合理选择调节因子α,利用改进的区间阈值降噪方法实现图像降噪.将该算法应用于单目视觉测距中,并与BEMD算法进行对比,结果表明,该方法不仅能有效抑制BEMD中的模态混叠问题,而且能有效削弱图像噪声影响,从而提高单目视觉测距的精度和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙伟	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	67	427	11.0	16.0
2	杨一涵	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	4	12	2.0	3.0
3	王野	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	7	26	4.0	5.0
4	李亚丹	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	1	0	0.0	0.0