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国土资源遥感  2015, Vol. 27 Issue (4): 14-20    DOI: 10.6046/gtzyyg.2015.04.03
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基于双重离散小波变换的遥感图像去噪算法
张倩
河南经贸职业学院信息管理系, 郑州 450018
Remote sensing image de-noising algorithm based on double discrete wavelet transform
ZHANG Qian
Department of Information Management, Henan Vocational College of Economics and Trade, Zhengzhou 450018, China
全文: PDF(4097 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

结合离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)与二维多级中值滤波(two-dimensional multi-stage median filtering,TMMF)算法,提出了一种遥感图像自适应去噪(de-noising)算法。该算法首先对噪声图像进行单层DWT,分出低频子图像和高频子图像,由于其中的低频子图像包含了大量背景信息,几乎不受噪声的污染,因而变换后仍保持原样无需再处理; 对于高频子图像继续执行单层DWT,获得多方向分布的次低频子图像和次高频子图像; 然后对次高频子图像采用改进的TMMF算法进行去噪,对次低频子图像采用改进的小波硬阈值函数模型进行噪声抑制; 最后对上述去噪后的子图像进行二次小波重构,得到去噪后的遥感图像。采用3景细节信息丰富的遥感图像进行算法性能测试,并与TMMF算法、改进的TMMF算法以及小波变换硬阈值去噪算法进行比较,结果表明,基于双重离散小波变换算法的去噪性能有所提升。

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关键词 湖泊形态形状指数分维数湖区遥感    
Abstract

In combination with discrete wavelet transform(DWT) and two-dimensional multi-stage median filtering(TMMF)algorithms, the author proposes a self-adaptive remote sensing image de-noising algorithm in this paper. Firstly, the remote sensing noise image is conducted with the single layer DWT so as to obtain the low-frequency wavelet sub-image and high-frequency wavelet sub-images. As the low-frequency sub-image is not polluted by noise, the low-frequency sub-image should be kept unchanged. Signal layer DWT is conducted again for high-frequency sub-images, and therefore the secondary low-frequency sub-image and secondary high-frequency sub-images are obtained. Then, the secondary low-frequency sub-images are filtered by the improved TMMF algorithm, and the secondary high-frequency sub-images are processed by the improved wavelet hard threshold function model. Finally, the wavelet reconstruction image is acquired. Three remote sensing images with detailed information were adopted to test the performance of the method proposed in this paper, and the results of theoretical analysis and test show that the filtering performance of the algorithm proposed in this paper is superior to TMMF algorithm and its improved algorithm as well as wavelet transform hard threshold de-noising algorithm.

Key wordslake morphology    shape index    fractal dimension    lake district    remote sensing
收稿日期: 2014-05-27      出版日期: 2015-07-23
:  TP751.1  
  TP391.41  
基金资助:

河南省高等学校教学工程项目"2013年度河南省高等学校教学团队——计算机应用"(编号: 教高[2013]589号)资助。

作者简介: 张倩(1981-),女,硕士,讲师,主要研究方向为数据挖掘与知识发现、海量数据存储与处理和计算机图像处理。Email: zqianqianmaster@126.com。
引用本文:   
张倩. 基于双重离散小波变换的遥感图像去噪算法[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(4): 14-20.
ZHANG Qian. Remote sensing image de-noising algorithm based on double discrete wavelet transform. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2015, 27(4): 14-20.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2015.04.03      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2015/V27/I4/14

[1] 张九星, 黑保琴, 李盛阳, 等.基于变分方法的遥感图像去噪研究[J].遥感技术与应用, 2010, 25(4):560-566. Zhang J X, Hei B Q, Li S Y, et al.Remote sensing image noise removal research based on variational method[J].Remote Sensing Technology and Application, 2010, 25(4):560-566.

[2] 王相海, 李放, 宋传鸣.局部自适应混合模型的遥感图像去噪算法[J].中国图象图形学报, 2011, 16(7):1289-1296. Wang X H, Li F, Song C M.Remote sensing image de-noising based on local adaptive mixture model[J].Journal of Image and Graphics, 2011, 16(7):1289-1296.

[3] 秦振涛, 杨武年, 潘佩芬.基于稀疏表示和自适应字典学习的"高分一号"遥感图像去噪[J].光电工程, 2013, 40(9):16-21. Qin Z T, Yang W N, Pan P F.The remote sensing image denoising of "the first satellite of high resolution" based on representation and dictionary learning[J].Opto-Electronic Engineering, 2013, 40(9):16-21.

[4] 余岸竹, 姜挺, 唐志华, 等.一种基于压缩感知的遥感影像混合去噪模型[J].测绘科学技术学报, 2013, 30(1):68-72. Yu A Z, Jiang T, Tang Z H, et al.A hybrid model for de-noising remote sensing image based on compressive sensing theory[J].Journal of Geomatics Science and Technology, 2013, 30(1):68-72.

[5] 王晓甜, 石光明, 牛毅, 等.基于移不变全方向角提升的遥感图像降噪[J].测绘学报, 2011, 40(5):555-562. Wang X T, Shi G M, Niu Y, et al.Translation invariant omnidirectional lifting based on remote sensing image denoising[J].Acia Geodaelica et Carlographica Sinica, 2011, 40(5):555-562.

[6] 李殿均, 贾振红, 覃锡忠, 等.基于NSCT阈值萎缩法的遥感图像去噪[J].计算机工程, 2012, 38(5):227-229. Li D J, Jia Z H, Qin X Z, et al.Remote sensing image denoising based on NSCT threshold shrinkage approach[J].Computer Engineering, 2012, 38(5):227-229.

[7] 黄长均, 郭际明, 喻小东, 等.干涉图EMD-自适应滤波去噪法[J].测绘学报, 2013, 42(5):707-714. Huang C J, Guo J M, Yu X D, et al.The study of interferogram denoising method based on EMD and adaptive filter[J].Acta Geodaetica Carlographica Sinica, 2013, 42(5):707-714.

[8] 程德强.矿井数字视频信息处理技术[M].北京:科学出版社, 2012. Cheng D Q.Mine Digital Video Information Processing Technology[M].Beijing:Science Press, 2012.

[9] 王明常, 邢立新, 杨毅恒, 等.动态方向加权二维多级中值滤波的图像处理[J].吉林大学学报:信息科学版, 2006, 24(1):18-21. Wang M C, Xing L X, Yang Y H, et al.Directional weighted two-dimensional multi-step median filtering in image processing[J].Journal of Jilin University:Information Science Edition, 2006, 24(1):18-21.

[10] 郑江云, 陈春霞.应用中值滤波法消除高密度椒盐噪声算法[J].安庆师范学院学报:自然科学版, 2013, 19(4):55-58. Zheng J Y, Chen C X.An algorithm for removal of high density salt and pepper noise based on median filtering[J].Journal of Anqing Teachers College:Natural Science Edition, 2013, 19(4):55-58.

[11] 张辰锐, 樊养余, 刘姝, 等.一种基于模糊决策的开关矢量中值滤波方法[J].计算机应用研究, 2013, 30(12):3870-3873. Zhang C R, Fan Y Y, Liu S, et al.Switching vector median filter based on fuzzy decision[J].Application Research of Computers, 2013, 30(12):3870-3873.

[12] 王小兵, 孙久运, 汤海燕.基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法[J].微电子学与计算机, 2012, 29(6):91-95. Wang X B, Sun J Y, Tang H Y.Adaptive filtering algorithm for mixed noise image based on wavelet transform[J].Microelectronics and Computer, 2012, 29(6):91-95.

[13] 杨婧玮, 李贺, 王智超.改进Frost算子在SAR图像斑点噪声抑制中的应用[J].测绘科学技术学报, 2009, 26(4):280-282. Yang J W, Li H, Wang Z C.Application of SAR image de-speckling method based on improved Frost filter[J].Journal of Geomatics Science and Technology, 2009, 26(4):280-282.

[1] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[2] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[3] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[4] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[5] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[6] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[7] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[8] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[9] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[10] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[11] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[12] 于新莉, 宋妍, 杨淼, 黄磊, 张艳杰. 结合空间约束的卷积神经网络多模型多尺度船企场景识别[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 72-81.
[13] 李轶鲲, 杨洋, 杨树文, 王子浩. 耦合模糊C均值聚类和贝叶斯网络的遥感影像后验概率空间变化向量分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 82-88.
[14] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[15] 李特雅, 宋妍, 于新莉, 周圆锈. 卫星热红外温度反演钢铁企业炼钢月产量估算模型[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 121-129.
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