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基于Contourlet变换的遥感图像去噪和云阴影去除

作　者: 杭丹萍
导　师: 梁栋
学　校: 安徽大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: Contourlet变换遥感图像多尺度几何分析方法图像去噪云阴影去除
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

Contourlet变换是多尺度几何分析方法中的一种新的图像表示方法,它不但具有多方向性和各向异性的特点,还能对图像中的曲线有更加“稀疏”的表示,是一种“真正”意义上的二维图像表示方法。与小波变换相比,Contourlet变换能更有效地捕获图像的线奇异性,更加清晰地表示图像的边缘纹理信息。本文对Contourlet变换在红外遥感图像去噪和彩色遥感图像云阴影去除方面进行了研究,主要研究内容如下：1.介绍了小波变换的基本理论和小波变换在图像处理方面的不足之处,以及多尺度几何分析方法产生的背景；详细介绍了多尺度几何分析方法中的Contourlet变换的基本原理和结构。2.提出了一种基于Contourlet变换和贝叶斯双变量模型相结合的红外遥感图像去噪算法。本文利用Contourlet变换的具有多方向选择性和各向异性的特征来获得噪声图像的Contourlet系数,并结合贝叶斯双变量模型去挖掘经过Contourlet变换后的系数间尺度相关性。实验结果表明,对于纹理细节比较丰富的图像而言,该算法提高了图像的PSNR值,并且改善了去噪后图像的主观视觉效果。3.提出了一种基于Contourlet变换的彩色遥感图像云阴影去除算法,该算法主要包括云阴影检测和云阴影去除两个部分。首先进行基于Contourlet变换的云阴影检测；然后对检测出的云阴影部分进行高低频补偿及阴影边界处理；最后再进行HSV与RGB间的颜色空间变换得到去除云阴影后的彩色遥感图像。实验结果充分表明,该算法相比较于小波变换能更有效地去除彩色遥感图像上的云阴影,更好地恢复阴影部分的地物信息。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
第一章绪论  8-14
  1.1 课题研究的目的和意义  8-9
  1.2 课题研究的国内外现状  9-11
    1.2.1 遥感图像噪声去除研究  9-10
    1.2.2 彩色遥感图像云阴影去除研究  10-11
  1.3 论文的研究内容和组织结构  11-14
第二章 Contourlet变换的理论基础  14-30
  2.1 引言  14
  2.2 从小波变换到多尺度几何分析  14-21
    2.2.1 小波变换的基本概念  14-17
    2.2.2 小波变换在图像处理中的不足  17
    2.2.3 多尺度几何分析方法的产生  17-21
  2.3 Contourlet变换  21-28
    2.3.1 Contourlet变换理论  21-22
    2.3.2 拉普拉斯金字塔滤波器  22-24
    2.3.3 方向滤波器组  24-26
    2.3.4 离散Contourlet变换  26-28
  2.4 本章小结  28-30
第三章基于Contourlet变换和贝叶斯双变量模型相结合的红外遥感图像去噪算法  30-42
  3.1 引言  30
  3.2 红外遥感图像的噪声模型和特性  30-32
  3.3 红外遥感图像去噪的客观评价标准  32-33
  3.4 基于Contourlet变换和贝叶斯双变量模型相结合的红外遥感图像去噪算法  33-41
    3.4.1 贝叶斯双变量模型  33-36
    3.4.2 算法实现步骤  36-37
    3.4.3 实验结果与分析  37-41
  3.5 本章小结  41-42
第四章基于Contourlet变换的彩色遥感图像云阴影去除算法  42-51
  4.1 引言  42
  4.2 RGB和HSV颜色空间  42-44
  4.3 遥感图像云阴影去除的客观评价标准  44-45
  4.4 基于Contourlet变换的彩色遥感图像云阴影去除算法  45-50
    4.4.1 云阴影检测  46-47
    4.4.2 云阴影去除  47-48
    4.4.3 实验结果与分析  48-50
  4.5 本章小结  50-51
第五章总结与展望  51-53
  5.1 全文工作总结  51
  5.2 今后工作展望  51-53
参考文献  53-58
攻读硕士期间发表的论文  58-59
致谢  59

基于Contourlet变换的遥感图像去噪和云阴影去除

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