空域自適應濾波方法與其在斜模式遙感圖像復原中應用論文

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1、博士學位論文空域自適應濾波方法及其在斜模式遙感圖像復原中的應用摘要計算機技術(shù)推動著滾滾的歷史車輪駛?cè)肓烁挥刑魬?zhàn)的信息時代。隨著這一時代的發(fā)展，科學研究與實際應用對信號質(zhì)量的要求與日俱增，為此，先進的數(shù)字信號處理技術(shù)受到了廣泛關(guān)注。濾波是數(shù)字信號處理中一項重要的研究課題，一方面其能有效地抑制噪聲；另一方面濾波方法在理論上與正則化方法以及圖像建模理論有著緊密的聯(lián)系，對濾波方法的研究還能促進其它信號復原問題的解決。論文著重于空域自適應濾波的理論方法及其應用研究。在理論方法方面，分別開展了總變差(TotalVariation，Tv)自適應保真權(quán)系數(shù)的構(gòu)造方法，

2、張量驅(qū)動的曲率保持偏微分方程(PartialDifferentialEquation，PDE)濾波方法，基于預選擇的非局部平均濾波方法，基于各向異性擴散PDE的結(jié)構(gòu)張量平滑方法的研究：在方法應用方面，分別開展了斜模式遙感圖像復原框架及去模糊方法的研究。論文取得的主要成果與創(chuàng)新理論如下：．1)提出了結(jié)合局部結(jié)構(gòu)信息的Tv自適應保真權(quán)系數(shù)的構(gòu)造方法。研究分析了已有的保真權(quán)系數(shù)構(gòu)造方法，指出了這些方法本質(zhì)上在尋求局部結(jié)構(gòu)描述子。討論了局部結(jié)構(gòu)描述子應滿足的2個基本條件，即魯棒性與高精度性，指出了非線性結(jié)構(gòu)張量是一種優(yōu)良的局部結(jié)構(gòu)描述子，利用非線性結(jié)構(gòu)張量構(gòu)造

3、了Tv自適應保真權(quán)系數(shù)。實驗結(jié)果表明，引入了本文自適應保真權(quán)系數(shù)的TV濾波方法不僅能很好地去除噪聲還能較好地保持圖像中目標的幾何結(jié)構(gòu)，同時濾波速度較快。2)提出了加權(quán)型曲率保持PDE濾波方法。深入分析了目前流行的張量驅(qū)動PDE濾波方法，指出了張量驅(qū)動的曲率保持PDE濾波方法未考慮各積分曲線可能經(jīng)歷不同的圖像結(jié)構(gòu)，如此影響了其對圖像邊緣的保持能力。在此基礎(chǔ)上，利用局部圖像方向信息為不同積分曲線設(shè)計了相應的權(quán)重，得到了一種張量驅(qū)動的加權(quán)型曲率保持PDE濾波方法。實驗結(jié)果顯示本文方法在濾波的同時能較好地保持圖像中邊緣與曲率結(jié)構(gòu)，且對圖像具有一定的增強能力。3

4、)深入研究了基于預選擇的非局部平均濾波方法，指出了目前已提出的方法在提取圖像片特征方面存有的不足。利用二維主成分分析(Two．dimensionalPrincipalComponentAnalysis，2DPCA)提出了一種有效的非局部平均濾波方法。該方法對基于預選擇的非局部平均濾波方法的貢獻有：(1)用于提取各圖像片特征向量的面向圖像片的2DPCA：(2)基于相似距離直方圖的相似集自動選取方法；(3)相似距離權(quán)重參數(shù)自適應選取方法。實驗結(jié)果表明，本文方法對弱梯度、人臉、以及紋理圖像均能取得良好的濾波效果。4)提出了基于加權(quán)型曲率保持PDE的結(jié)構(gòu)張量平

5、滑方法。分析了已有的基于各摘要博士學位論文向異性擴散的結(jié)構(gòu)張量平滑方法，指出了這些方法在平滑張量場時容易破壞結(jié)構(gòu)張量數(shù)據(jù)中的重要信息，如此造成了所得非線性結(jié)構(gòu)張量不能較好地提取圖像中的2維結(jié)構(gòu)信息。將第3章提出的加權(quán)型曲率保持PDE圖像濾波方法擴展到張量場得到了一種加權(quán)型曲率保持PDE張量場平滑方法，繼而用該方法平滑結(jié)構(gòu)張量得到了新的非線性結(jié)構(gòu)張量。實驗結(jié)果表明，本文方法生成的非線性結(jié)構(gòu)張量能較好地提取圖像局部2維結(jié)構(gòu)信息。．5)基于圖像鏈優(yōu)化設(shè)計理論，提出了斜模式遙感圖像地面復原框架。重點論述了2維采樣定理與倒易晶胞理論，用此分析了遙感圖像中混疊的起

6、因。利用有效分辨率模型與自適應倒易晶胞研究了斜模式圖像獲取系統(tǒng)的系統(tǒng)傳遞函數(shù)、混疊、噪聲的分布，指出了在欠采樣條件下，斜模式采樣系統(tǒng)所獲圖像中存在有用的錯位頻譜。進一步提出了可通過提高系統(tǒng)截止頻率得到上述錯位頻譜，并以此提高斜模式遙感圖像有效分辨率的新觀點。在此觀點下給出了斜模式遙感圖像復原框架，該框架依次由如下4步組成：(1)生成自適應倒易晶胞，(2)提取有效頻譜，(3)上采樣，(4)去模糊。6)提出了兩種斜模式遙感圖像去模糊方法。首先將Tv模型中的數(shù)據(jù)保真項定義在斜模式自適應倒易晶胞上，建立了一種基于自適應倒易晶胞的Tv正則化模型，并用第l章提出的

7、方法構(gòu)造了自適應權(quán)系數(shù)。進一步地，為使上述模型具備更好的圖像復原能力，將梯度保真項引入到該模型得到了一種改進的基于斜模式自適應倒易晶胞的Tv正則化模型，并分析指出了梯度保真項具有高頻信息補償能力。實驗結(jié)果顯示本章提出的兩種Tv正則化模型去模糊效果良好。兩種方法中，改進的基于自適應倒易晶胞的Tv模型得到的斜模式遙感圖像復原結(jié)果視覺更清晰，信噪比值更高。關(guān)鍵詞：圖像濾波非局部平均濾波非線性結(jié)構(gòu)張量復原框架圖像去模糊偏微分方程數(shù)值保真項梯度保真項斜模式采樣有效分辨率混疊自適應倒易晶胞Ⅱ博士學位論文窒拭自適應濾波方法及其在斜模式遙感圖像復原中的應用Abstra

8、ctComputertechnologieshavemovedthewheelofhistor