一种无输入参数的强噪声背景下ICESat-2点云去噪方法

针对当前无输入参数的四叉树去噪方法在强噪声背景下对噪声光子误识率较高的缺陷,提出了一种无输入参数的适应强噪声背景的ICESat-2点云去噪方法。首先,以剪枝四叉树的层值表征光子密度,避免强噪声背景下局部稀疏、相距较近的噪声光子被四叉树分隔层次较多而被误表征为密度过大;然后,自适应求取信号光子的密度阈值,完成噪声光子的一级去除;最后,通过箱线图进一步去除少量未能被剪枝四叉树识别的局部较密的离群噪声光子,实现去噪过程。选择美国北达科他州和加利福尼亚州两个研究区域,对强噪声背景下的ICESat-2点云开展去噪实验验证。实验结果表明:与四叉树去噪方法相比,本文所提方法明显具有更优的去噪性能;本文所提方法去噪后所得信号光子拟合的冠顶和地表曲线与分辨率为1 m的机载激光雷达高程数据产品剖面高程曲线基本一致。

基于wedgelets的快速图像表示方法

针对用wedgelets表示图像存在计算冗余和存储空间大的问题,提出一种快速的基于wedgelets的图像表示方法。采用与传统的自下而上的剪枝策略不同的四叉树剪枝算法,通过基于快速多叉数树搜索及仅用wedgelets表示树叶来实现快速运算和减少存储空间,并且提出了一些提高计算效率的搜索和编码技巧。复杂度分析及实验结果表明,该方法能降低计算复杂度且有理想的率失真性能,并有效地捕获图像的几何结构。