基于圖形小波變換的遙感圖像表示與去噪
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【部分圖文】:
圖1圖像的GWT表示過(guò)程
本文采用了基于GWT的圖像表示方法。與小波變換類似,GWT也有時(shí)頻局域性特點(diǎn),且具有較好的去相關(guān)特性[8-9]。此外,GWT采用了一種圖表示方法,圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)像素,且將像素相似性編碼成無(wú)向圖的權(quán)重,每個(gè)邊緣權(quán)重表示為邊緣末端兩個(gè)像素的“相似性”[10]。圖1為圖像的GW....
圖2圖的變換矩陣
式中:矩陣U的行代表特征向量,矩陣Λ對(duì)角線上的元素代表特征值。這里要說(shuō)明的是,構(gòu)圖邊界坐標(biāo)信息可以用二值圖像來(lái)概括。1.2基于GWT的圖像去噪
圖3SanFrancisco圖像采用不同去噪方法的結(jié)果
為了驗(yàn)證本文提出的方法,這里采用兩幅遙感圖像作為測(cè)試圖像,分別采用基于DWT的硬閾值、軟閾值、改進(jìn)的半軟閾值[13]以及本文方法(GWT+改進(jìn)的去噪算法)進(jìn)行圖像去噪。圖3和圖4分別給出了測(cè)試圖像采用不同去噪方法得到的主觀結(jié)果。圖4SanDiego圖像采用不同去噪方法的結(jié)果
圖4SanDiego圖像采用不同去噪方法的結(jié)果
圖3SanFrancisco圖像采用不同去噪方法的結(jié)果由圖3和圖4的結(jié)果可見,采用本文方法得到的重構(gòu)圖像具有更好的視覺(jué)質(zhì)量。這是由于硬閾值去噪僅采用了簡(jiǎn)單的閾值判別方法,容易產(chǎn)生吉布斯效應(yīng),帶來(lái)較大誤差;軟閾值則容易使圖像產(chǎn)生過(guò)平滑現(xiàn)象,使圖像的部分細(xì)節(jié)變得模糊。在現(xiàn)有半軟閾....
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