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基于NSCT变换的遥感图像去噪方法研究
中文名称: 基于NSCT变换的遥感图像去噪方法研究
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论文编号: 4141082收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Remote Sensing Image Denoising Based on NSCT
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 通信与信息系统
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 图像去噪 非下采样Contourlet 自适应阈值 主分量分析
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论文摘要: 在遥感成像和图像传输的过程中,不可避(略)声的影响,使图像质量下降,严重影响对遥感图像的分析和理解.因此,遥感图像在使用前,需要进行去噪处理,在保持原始图像细节与滤除遥感图像噪声之间建立一种平衡,其目的是改善图像的质量,突出图像本身的特征.近年来,多分辨率(略)图像处理领域得到了广泛的应用并取得了巨大的成功.Cunha和M . N .Do等人提出了非下采样Con(略)t变换( NSCT ),它具有多尺度、多方向性和平移不变性,在图像增强和去噪领域得到了很好的应用. 本文在研究了非下采样Contour(略) NSCT )的基础上,提出了基于非下采样Contourlet变换的遥感图像去噪的新方法,主要工作如下: 1.提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换(NSCT )的遥感图像自适应阈值去噪方法,(略)系数所在邻域区域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值.实验结果证明,该算法在遥感图像去噪上能获得较好的视觉效果和较高的峰值性噪比(PSNR)值. 2.提出了结合非下采样Contourlet变换( NSCT )和主分量分析(PCA)的遥感图像自适应阈值去...
Remote sensing images in the transfer processing will inevitably be affected by noise, which cau(omitted)cture quality to drop and seriously(omitted)e remote sensing images of the analysis and understanding. Therefore, to improve(omitted) quality and outstanding features of the image, image denoising is a fundamental problem. In recent years, the multi-resolution analysis's thought (omitted)he widespread application in the imagery processing domain and has obtained the huge success.(omitted) M.N.Do dev...
目录:
摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第7-15页
  ·遥感图像去噪的意义第7页
  ·图像去噪第7-10页
    ·图像去噪方法概述第7-8页
    ·小波去噪第8-10页
  ·多尺度几何分析第10-14页
    ·多尺度几何分析的产生第10-11页
    ·多尺度几何分析的发展第11-14页
  ·本文的主要工作和组织结构第14-15页
第2章 Contourlet 变换及NSCT第15-31页
  ·Contourlet 的原理第15-25页
    ·拉普拉斯金字塔分解第17-18页
    ·方向滤波器(DFB)第18-22页
    ·多尺度、多方向分解:塔型方向滤波器组第22-25页
  ·非下采样Contourlet 变换第25-31页
    ·非下采样拉普拉斯金字塔分解第26-28页
    ·非下采样方向滤波器组第28-29页
    ·非下采样Contourlet 变换第29-31页
第3章 基于NSCT 域的自适应阈值遥感图像去噪方法第31-40页
  ·引言第31页
  ·阈值去噪方法第31-35页
    ·常用阈值选取方法第32-33页
    ·阈值函数第33-34页
    ·图像去噪质量评价标准第34-35页
  ·基于NSCT 域的自适应阈值图像去噪方法第35-37页
    ·NSCT 域阈值法去噪第35-36页
    ·基于邻域信息的自适应阈值第36页
    ·本章算法过程描述第36-37页
  ·实验结果及分析第37-39页
  ·本章小结第39-40页
第4章 基于NSCT 域主分量分析的遥感图像去噪方法第40-49页
  ·引言第40页
  ·主分量分析方法第40-43页
  ·基于NSCT 域主分量分析的自适应阈值图像去噪方法第43-46页
    ·基于NSCT 域主分量分析的噪声估计第43-44页
    ·基于邻域信息的自适应阈值第44-45页
    ·算法过程描述第45-46页
  ·实验结果及分析第46-48页
  ·本章小结第48-49页
第5章 总结与展望第49-51页
  ·本文工作总结第49-50页
  ·展望第50-51页
参考文献第51-54页
攻读硕士研究生期间发表论文的情况第54-55页
致谢第55页
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