本文選題：NSCT + 自適應(yīng)閾值　； 參考：《遙感技術(shù)與應(yīng)用》2017年03期

【摘要】：非下采樣Contourlet變換(NSCT)不僅是一種多分辨率、局域的、多方向的圖像變換方法,而且具有平移不變性。本文在其基礎(chǔ)上對遙感圖像去噪算法進行了研究,基于貝葉斯萎縮閾值法提出了一種自適應(yīng)閾值選取方法,利用模糊集理論構(gòu)造了一種自適應(yīng)模糊閾值函數(shù)。分別在原始圖像中添加了不同標準差的高斯白噪聲和椒鹽噪聲,采用不同的去噪算法作為對比進行了實驗。結(jié)果表明:該方法不僅能有效提高峰值信噪比,而且能夠保持遙感圖像豐富的紋理信息。
[Abstract]:Non-downsampling Contourlet transform (NSCT) is not only a multi-resolution, local, multi-direction image transformation method, but also has translation invariance. In this paper, the de-noising algorithm of remote sensing image is studied. Based on Bayesian shrinkage threshold method, an adaptive threshold selection method is proposed, and an adaptive fuzzy threshold function is constructed by using fuzzy set theory. Gao Si white noise and salt and pepper noise with different standard deviations were added to the original image, and different denoising algorithms were used as contrast experiments. The results show that the proposed method can not only improve the PSNR effectively, but also maintain the rich texture information of remote sensing images.
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院測繪工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目“城市邊緣區(qū)地表組分溫度反演模型的構(gòu)建”(41571350)和“基于GPS/PS-DInSAR綜合技術(shù)的城市大氣水汽時空分布特征研究”(41301400)共同資助
【分類號】：TP751

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本文編號：2118371