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1、第37卷第1期艦船科學(xué)技術(shù)Vol.37,No.12015年1月SHIPSCIENCEANDTECHNOLOGYJan.,2015艦船遙感圖像檢測小波分析研究劉寧,邵曉艷(鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院計算機科學(xué)與應(yīng)用系,河南鄭州450046)摘要:本文以艦船遙感圖像為具體分析對象,針對艦船圖像中存在的噪聲干擾和目標(biāo)邊緣檢測問題,引入小波分析作為解決方法,通過對使用小波進行圖像去噪及目標(biāo)邊緣檢測原理的分析,采用dbN小波函數(shù)為對艦船圖像信號進行分解,以自適應(yīng)閾值法實現(xiàn)高頻信號去噪處理,并對降噪后的圖像選擇合適的平滑函數(shù)進行艦船目標(biāo)邊緣提取,結(jié)果表明,小波分析能夠很好地
2、實現(xiàn)艦船遙感圖像去噪,而艦船目標(biāo)對于邊緣提取,雖然效果較好,但仍有進一步優(yōu)化改進的空間。關(guān)鍵詞:小波分析;圖像去噪;邊緣提取中圖分類號:TP393文獻標(biāo)識碼:A文章編號:1672-7649(2015)01-0213-04doi:10．3404/j．issn．1672-7649．2015．01．046TheresearchofremotesensingimagesbasedonwaveletLIUNing,SHAOXiao-yan(DepartmentofComputerScienceandApplication,ZhengzhouInstituteofAe
3、ronauticalIndustryManagement,Zhengzhou450015,China)Abstract:Inthispaper,adetailedanalysisofshiptargetforremotesensingimagesisinconnectionwiththenoisepresentintheimageandthetargetedgedetectionproblem.Throughtheanalysisofimagenoiseandtargetedgedetectionbyusingwavelet,wedecidedtoused
4、bNwaveletfunctionforimagesignaldecomposition,thedenoisingprincipleofthehigh-frequencysignalhasbeenachievedtoadapttothethreshold.Meanwhile,theimageedgeextractionhasbeenachievedbythenoisereductionandselectionaftersuitablesmoothingfunction.Asisshownintheresultsthatagoodshipremotesens
5、ingimagecanbeenachievedbythewaveletanalysis,asfortheedgeextraction,althoughbetter,thereisstillroomforimprovementtofurtheroptimization.Keywords:wavelet;imagedenoising;edgeextraction[2]很好地應(yīng)用到遙感圖像的處理中。艦船作為海上0引言交通運輸?shù)妮d體,在軍用和民用等領(lǐng)域發(fā)揮了自身因遙感圖像分辨率的差異,在利用遙感進行地的優(yōu)勢,并肩負著諸如巡邏保衛(wèi)、海上搜救以及維面對象的攝制過程中,
6、因氣候背景、地面對象輻射護領(lǐng)土安全等多種任務(wù),因此,對艦船的實時監(jiān)視等各種因素的影響。這種影響造成遙感圖像的噪聲和有效檢測提出了越來越高的要求。本文中,主要[1]干擾較大,且圖像的邊緣處理較為復(fù)雜,給遙感通過小波分析實現(xiàn)艦船圖像的去噪處理,并進一步圖像的進一步優(yōu)化帶來了一定的困難。近年來,小對去噪處理后的圖像進行邊緣提取,得到艦船圖像波變換因時域、頻域多空間尺度分析技術(shù)以及繼承的整幅邊緣輪廓,為進行深入圖像優(yōu)化提供紋理了傳統(tǒng)的傅里葉分析優(yōu)勢,使得小波分析技術(shù)可以特征。收稿日期:2014-09-28;修回日期:2014-11-20基金項目:河南省科技廳基礎(chǔ)與
7、前沿技術(shù)研究計劃資助項目(132300410186);河南省教育廳基礎(chǔ)研究資助項目(2014B520067)作者簡介:劉寧(1980-),女,碩士,講師,研究方向為圖像處理與模式識別?！?14·艦船科學(xué)技術(shù)第37卷1小波分析基礎(chǔ)2艦船遙感圖像去噪設(shè)時間信號f(t)的傅里葉級數(shù)定義如下:2．1小波去噪原理a+∞遙感圖像信號中往往存在高頻部分噪聲干擾,0f(t)=+∑(akcoskω0t+aksinkω0t),因此可以對圖像信號進行多層次的分解[3]。小波函2i=1其中:數(shù)恰好可以有效的實現(xiàn)信號的分解功能,并實現(xiàn)保2T留低頻部分的同時對高頻信號部分處理以達到消
8、除a=f(t)coskωtdt,k=0,1,…,k∫0T0圖像噪聲
