版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar,SAR)是遙感技術(shù)的一個重要研究方向,在軍民兩方面都有重要應(yīng)用價值。SAR圖像的成像原理與光學(xué)圖像不同,研究SAR圖像去噪方法有重要意義。盲信號處理是近年發(fā)展起來的信號處理新技術(shù),目的是從觀測到的混合信號中分離出相互獨(dú)立的源信號。盲信號處理在無線通信、語音處理、圖像處理和生物醫(yī)學(xué)等許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文研究基于ICA的SAR圖像去噪方法,主要研究工作如下:
1.針
2、對幾種傳統(tǒng)圖像去噪方法做具體對比分析。討論了均值濾波、中值濾波、維納濾波、小波閾值等去噪方法的優(yōu)缺點(diǎn),并將它們應(yīng)用到光學(xué)圖像和SAR圖像進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明這幾種方法對SAR圖樣去噪存在嚴(yán)重缺陷。
2.針對基于負(fù)熵最大化的快速獨(dú)立分量分析算法(FastICA)進(jìn)行研究。在研究光學(xué)圖像去噪時,將FastICA方法和幾種傳統(tǒng)的圖像去噪方法進(jìn)行對比分析和仿真。根據(jù)仿真結(jié)果得知FastICA算法去噪效果更好,處理后的圖像效果更理想。
3、
3.對改進(jìn)的以負(fù)熵為目標(biāo)函數(shù)的FastICA算法進(jìn)行修正,并將算法應(yīng)用到了合成孔徑雷達(dá)圖像中。為了滿足ICA的應(yīng)用模型,解決欠定的ICA問題,本文提出了一種基于二維提升小波和FastICA相結(jié)合的算法。首先用二維提升小波算法構(gòu)造一個虛擬噪聲通道作為其中的一個觀測信號,然后用改進(jìn)的FastICA算法對它們進(jìn)行分離處理,選取性能最好的圖像作為去噪后的SAR圖像。仿真結(jié)果表明,本文提出的算法在去除噪聲信號和保持圖像細(xì)節(jié)之間達(dá)到了一
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- SAR圖像去噪方法研究.pdf
- 基于ICA的掃描圖像去噪方法研究.pdf
- 基于Kernel ICA的PET圖像去噪的研究.pdf
- 基于Bandelet變換的SAR圖像去噪.pdf
- 基于ICA的極化SAR圖像相干斑去噪研究.pdf
- 基于多尺度分析的SAR圖像去噪方法研究.pdf
- SAR圖像去噪及分割.pdf
- 基于Contourlet變換的SAR圖像去噪研究.pdf
- SAR圖像去噪、分割及目標(biāo)檢測方法研究.pdf
- 圖像去噪方法的研究.pdf
- 基于Contourlet的圖像去噪方法研究.pdf
- 基于SVM的SAR圖像去噪及邊緣檢測.pdf
- 基于稀疏表示的SAR圖像去噪和變化檢測方法.pdf
- SAR圖像去噪與分割算法的研究.pdf
- DTI圖像去噪方法研究.pdf
- 基于非下采樣小波包的SAR圖像去噪算法.pdf
- 基于稀疏表示的圖像去噪方法研究.pdf
- 基于非局部均值和稀疏表示的SAR圖像去噪方法.pdf
- 基于ICA的X射線圖像去噪與目標(biāo)提取研究.pdf
- 基于變分偏微分方程的SAR圖像去噪方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論