發(fā)布時(shí)間：2022-08-10 11:49

　　遙感圖像在獲取、編碼和傳輸過(guò)程中會(huì)受到各種噪聲的干擾,導(dǎo)致后期對(duì)遙感圖像的進(jìn)一步的利用造成很大的影響。相對(duì)于其他圖像,遙感圖像具有更豐富的邊緣和輪廓特征,因此對(duì)遙感圖像去噪有更高的要求。量子力學(xué)是現(xiàn)代物理學(xué)的兩大基本支柱之一,也是二十世紀(jì)物理學(xué)最重要的成就之一,它解釋了經(jīng)典理論無(wú)法解釋的微觀現(xiàn)象。隨著量子力學(xué)的發(fā)展,人們提出了基于量子力學(xué)數(shù)學(xué)框架的量子信號(hào)處理理論,并將該理論體系運(yùn)用在圖像處理上。本文在分析遙感圖像中噪聲類(lèi)型的基礎(chǔ)上,將量子疊加態(tài)原理和雙樹(shù)復(fù)小波變換相結(jié)合,利用尺度間小波系數(shù)相關(guān)性對(duì)信號(hào)與噪聲進(jìn)行建模,同時(shí)利用量子疊加態(tài)原理和量子系統(tǒng)測(cè)量坍縮原理自適應(yīng)生成濾波模板對(duì)信號(hào)方差進(jìn)行估計(jì),從而去除遙感圖像中的噪聲。本文主要工作包括:（1）介紹了圖像中加性噪聲、乘性噪聲和量化噪聲三種噪聲類(lèi)型,并通過(guò)概率分布函數(shù)介紹了四種噪聲模型。分別討論了頻率域和空間域上經(jīng)典的圖像去噪方法,討論了小波變換的基本原理并對(duì)三種經(jīng)典的小波去噪算法進(jìn)行了分析:小波分解與重構(gòu)法去噪、非線性小波變換閾值去噪和小波變換模極大值法去噪。（2）結(jié)合量子疊加態(tài)原理和雙樹(shù)復(fù)小波變換提出了遙感圖像去噪算法。首先將含有... 

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與進(jìn)展
        1.2.1 圖像去噪研究現(xiàn)狀
        1.2.2 遙感圖像去噪研究進(jìn)展
        1.2.3 量子信號(hào)處理在圖像去噪中的研究進(jìn)展
        1.2.4 量子圖像處理研究進(jìn)展
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
第二章 圖像去噪理論
    2.1 圖像噪聲分類(lèi)
    2.2 噪聲模型
    2.3 經(jīng)典的圖像去噪方法
        2.3.1 空間域?yàn)V波去噪
        2.3.2 頻率域?yàn)V波去噪
    2.4 小波去噪
        2.4.1 小波變換
        2.4.2 連續(xù)小波變換
        2.4.3 離散小波變換
        2.4.4 二維離散小波
        2.4.5 經(jīng)典小波去噪算法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 量子信號(hào)處理
    3.1 線性代數(shù)相關(guān)
        3.1.1 向量
        3.1.2 內(nèi)積
        3.1.3 張量積
    3.2 量子信號(hào)處理理論
        3.2.1 量子力學(xué)基本假設(shè)
        3.2.2 疊加態(tài)原理
        3.2.3 量子比特
        3.2.4 多量子位系統(tǒng)測(cè)量和坍縮
        3.2.5 量子態(tài)糾纏
    3.3 本章小結(jié)
第四章 遙感圖像去噪算法
    4.1 遙感圖像中的噪聲分析
    4.2 雙樹(shù)復(fù)小波變換
        4.2.1 一維雙樹(shù)復(fù)小波變換
        4.2.2 二維雙樹(shù)復(fù)小波變換
        4.2.3 雙樹(shù)復(fù)小波變換的優(yōu)點(diǎn)
    4.3 小波系數(shù)的相關(guān)性
    4.4 算法分析
        4.4.1 最大后驗(yàn)概率估計(jì)
        4.4.2 鄰域窗口的選擇
        4.4.3 參數(shù)估計(jì)
        4.4.4 去噪算法步驟
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
        4.5.1 評(píng)價(jià)函數(shù)
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 軟件功能簡(jiǎn)介
    5.2 軟件設(shè)計(jì)思路
        5.2.1 Matlab與C++混合編程
        5.2.2 GUI設(shè)計(jì)
    5.3 軟件功能分析
    5.4 軟件使用流程
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]彩色圖像的量子置亂算法[J]. 肖紅,李盼池,李濱旭.  信號(hào)處理. 2017(01)
[2]結(jié)合NAPCA和復(fù)小波變換的高光譜遙感圖像去噪[J]. 徐冬,孫蕾,羅建書(shū).  紅外與激光工程. 2015(01)
[3]基于量子坍縮形態(tài)算子的椒鹽噪聲去除算法[J]. 張成斌,王開(kāi)福.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2015(01)
[4]基于Curvelet多方向差和多尺度積的圖像去噪[J]. 郝紅俠,劉芳,焦李成.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(12)
[5]基于雙量子比特態(tài)測(cè)量的量子自適應(yīng)中值濾波[J]. 袁素真,毛峽,陳立江,薛雨麗.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(11)
[6]小波方向子帶偏微分方程遙感圖像去噪[J]. 王相海,李放,王爽.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2012(05)
[7]一種基于非下采樣Contourlet變換的子帶自適應(yīng)閾值去噪方法[J]. 楊鵬.  西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(02)
[8]基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變形蟲(chóng)的自適應(yīng)圖像濾波[J]. 王艷華,劉偉寧,陳愛(ài)華.  激光與紅外. 2008(12)
[9]一種基于細(xì)尺度間小波系數(shù)相關(guān)性的圖像去噪方法[J]. 傅博,王相海.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2008(10)
[10]小波去噪方法分析與Matlab仿真[J]. 王新樓.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2008(06)

博士論文
[1]基于量子力學(xué)的圖像處理方法研究[D]. 付曉薇.華中科技大學(xué) 2010
[2]基于自適應(yīng)提升小波的信號(hào)去噪技術(shù)研究[D]. 孫軼.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008
[3]量子衍生圖像處理方法的研究[D]. 謝可夫.中南大學(xué) 2007
[4]雙樹(shù)復(fù)小波表面分析模型及加工過(guò)程形貌辨識(shí)方法研究[D]. 曾文涵.華中科技大學(xué) 2005

碩士論文
[1]像素—色度聯(lián)合量子圖像加密方法的研究[D]. 陳冰冰.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]量子態(tài)遠(yuǎn)程制備及糾纏態(tài)區(qū)分[D]. 王純.重慶大學(xué) 2016
[3]雙鏈量子遺傳算法的改進(jìn)及其在信號(hào)去噪中的應(yīng)用[D]. 孫宇梟.哈爾濱工程大學(xué) 2015
[4]基于量子理論的數(shù)字圖像處理研究[D]. 許悟生.湖南師范大學(xué) 2013
[5]基于雙樹(shù)復(fù)小波變換的圖像去噪[D]. 劉蕾.北京化工大學(xué) 2010
[6]基于BP網(wǎng)絡(luò)的東北虎虎皮紋理特征提取與識(shí)別研究[D]. 張鵬.東北林業(yè)大學(xué) 2008
[7]非均勻噪聲圖像的小波去噪研究[D]. 張凌霜.西安電子科技大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3673584