基于提升小波的方向扩散算法实现侧扫声纳图像去噪

侧扫声纳作为一种重要的海底探测技术,已得到广泛的使用,但声强数据经过严格的数据处理后,依然存在噪声,影响图像的正确判读.针对侧扫声纳图像中的噪声问题,采用基于偏微分方程的方向扩散、正则化P-M(AOS算法)、基于离散小波的方向扩散、基于提升小波的方向扩散4种方法,与传统的均值滤波、中值滤波、维纳滤波和小波软阈值、硬阈值、贝叶斯估计阈值的方法进行实验对比,发现基于提升小波的方向扩散方法,不仅能有效提高峰值信噪比,而且还能保持较好的平滑指数和边缘保持指数,更适用于侧扫声纳图像的去噪处理.

结合中值滤波的彩色自蛇模型在遥感图像放大的研究

研究了彩色自蛇模型的形成过程,对遥感TM图像进行了后处理放大处理,采用最邻近点插值、双线性插值、三次样条插值、双立方插值、双二次插值。针对插值放大后的图像的边缘出现锯齿化和模糊化问题,由于彩色自蛇模型本身不仅具有边缘锐化功能,它可以消除边缘锯齿化和边缘模糊化问题,而且具有去噪的能力。采用彩色自蛇模型进行后处理,并对处理后的残余斑点进行研究,结果采用了中值滤波的方式取得更好的效果,并对含噪的遥感图像也有较好的放大效果,实验结果证明该方法适于遥感图像的放大处理。