發(fā)布時間：2018-07-04 06:46

  本文選題：遙感影像 + DS證據(jù)理論��； 參考：《海洋科學進展》2017年03期

【摘要】：針對目前單幅遙感影像去噪方法會過度扼殺影像邊緣信息或噪聲去除不理想問題,提出了一種基于DS(Dempster-Shafer)證據(jù)理論的多幅遙感影像融合去噪方法。DS證據(jù)理論結(jié)合多源信息,能夠有效處理不確定性問題,適用于噪聲具有隨機性和不確定性情景。本文采用Landsat8衛(wèi)星獲取的上海周邊海域遙感數(shù)據(jù),依據(jù)DS證據(jù)理論處理不確定問題的優(yōu)勢,并充分利用多幅遙感影像的有效信息,設計4個模型,即兩狀態(tài)高斯混合模型、兩個噪聲分析模型、邊緣分析模型。這4個模型用以獲取每個像素與噪聲相關的概率,作為證據(jù)理論的4個證據(jù),用于決策去噪方案。結(jié)果表明,本文提出的多幅遙感影像融合去噪方法在保證去除噪聲的情況下能較好地保持影像邊緣和紋理細節(jié)信息。
[Abstract]:Aiming at the problem that the single remote sensing image denoising method can kill the edge information or the noise removal is not ideal, this paper proposes a multi-piece remote sensing image fusion denoising method based on DS (Dempster-Shafer) evidence theory. DS evidence theory combines multi-source information. It can deal with the uncertainty problem effectively, and can be applied to the stochastic and uncertain situations of noise. In this paper, the Landsat8 satellite is used to obtain the remote sensing data in the surrounding sea area of Shanghai. According to the advantage of DS evidence theory to deal with the uncertain problem, four models are designed, that is, the two-state Gao Si mixed model, which makes full use of the effective information of multiple remote sensing images. Two noise analysis models, edge analysis models. The four models are used to obtain the noise related probability of each pixel, and as four evidences of evidence theory, they are used for decision denoising scheme. The results show that the proposed multi-image fusion denoising method can keep the image edge and texture details well under the condition of noise removal.
【作者單位】： 上海海洋大學信息學院;國家海洋局東海預報中心;
【基金】：上海市科學技術委員會科研計劃項目——地方院校能力建設(15590501900) 極地海洋環(huán)境監(jiān)測示范應用系統(tǒng)開發(fā)項目——極地海洋環(huán)境監(jiān)測示范應用系統(tǒng)開發(fā)(201405031-05) 國家自然科學基金項目——基于多模態(tài)深度學習的弱特征多源海洋遙感影像協(xié)同分類模型研究(41671431);國家自然科學基金青年基金項目——一種面向多模態(tài)遙感信息的質(zhì)量抽樣檢驗方案研究(41501419)
【分類號】：TP751

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本文編號：2095183