本文關(guān)鍵詞： 圖像去噪 條帶噪聲 圖像重建 相位一致性 刃邊法 PSF FTVD　出處：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：衛(wèi)星遙感成像過程中，大氣、光學(xué)系統(tǒng)以及傳感器等多種因素綜合作用，導(dǎo)致圖像退化嚴(yán)重，解析度降低，進(jìn)而影響衛(wèi)星遙感圖像的使用。本文以提升遙感圖像質(zhì)量為目的，建立了遙感圖像退化模型，從噪聲去除和圖像復(fù)原兩方面入手，設(shè)計(jì)了有效的提升遙感圖像質(zhì)量的重建算法。 首先，，針對(duì)影響遙感圖像最為嚴(yán)重的條帶噪聲展開深入分析，設(shè)計(jì)了改進(jìn)的矩匹配法，對(duì)遙感圖像中寬條帶的非均勻性進(jìn)行校正，再利用基于單向變分模型優(yōu)化算法對(duì)條帶噪聲進(jìn)行去除。為提高遙感圖像的解析度，設(shè)計(jì)了基于相位一致性與Hough變換技術(shù)相結(jié)合的改進(jìn)刃邊法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)遙感圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)的精確估計(jì)，利用快速全變分去卷積法(FTVD)對(duì)遙感圖像進(jìn)行重建，提升了遙感圖像的質(zhì)量。通過對(duì)處理后的遙感圖像進(jìn)行像質(zhì)評(píng)價(jià)分析，結(jié)果表明本文提出的算法可以有效地提高衛(wèi)星遙感圖像的分辨率和信噪比，改善了圖像的質(zhì)量。論文還分析了不同因素對(duì)重建結(jié)果的影響，為進(jìn)一步提升遙感圖像質(zhì)量的研究提供了參考。
[Abstract]:In the process of satellite remote sensing imaging, many factors, such as atmosphere, optical system and sensor, make the image degenerate seriously and the resolution decreases. In order to improve the quality of remote sensing image, the degradation model of remote sensing image is established, which starts from two aspects: noise removal and image restoration. An effective reconstruction algorithm is designed to improve the quality of remote sensing image. Firstly, the improved moment matching method is designed to correct the non-uniformity of wide strip in remote sensing image. In order to improve the resolution of remote sensing image, an improved edge method based on phase consistency and Hough transform is designed. The point diffusion function (PSF) of remote sensing image is estimated accurately, and the fast total variational deconvolution method is used to reconstruct the remote sensing image. Through the image quality evaluation and analysis of processed remote sensing images, the results show that the proposed algorithm can effectively improve the resolution and signal-to-noise ratio of satellite remote sensing images. The paper also analyzes the influence of different factors on the reconstruction results, which provides a reference for further improving the quality of remote sensing images.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1490802