基于平移不变量小波的全张量重力梯度数据滤波（英文）

全张量重力梯度(FTG)数据包含大量场源体的细节信息,其滤波处理对异常的反演和解释结果有重要影响,本文提出一种基于平移不变量小波的自适应混合阈值滤波方法,可有效压制随机噪声并保留数据细节信息。建立了新的混合阈值法,根据信号和随机噪声所对应小波系数的能量分布进行滤波。平移不变量小波能有效压制伪吉布斯现象,混合阈值方法相对传统阈值能得到更好的信噪小波系数的分离,同时,根据每个分解尺度上小波系数的统计特性,使用自适应贝叶斯阈值进行小波系数的处理。此外,应用二维离散小波变换直接处理网格数据,可以提高计算效率。模型数据和实测数据处理的结果表明,相对高斯滤波器,本文所提出的方法不仅能有效去除高斯白噪声,还能更好地保留FTG数据的高频细节信息,具有良好的实际应用前景。

基于非降采样Contourlet变换的非线性图像增强新算法

为了克服传统去图像噪声算法的限制,该文提出一种基于非降采样(Nonsubsampled)Contourlet变换的增强新算法(NNIEM-NSCT)。此新算法通过充分利用方向子带相关性的自适应贝叶斯阈值,既保护了图像边缘细节,又可更好地抑制图像噪声。其次,文中构造的非线性增强匹配函数,通过改变变换域的系数能有效对图像强弱边缘进行不同程度的增强。实验结果证明,该文新算法在图像细节处理上,优于基于NSCT的方法,细节方差(DV)大约为NSCT的2倍,背景方差(BV)基本保持不变,并且具有更好的视觉效果。

基于非下采样轮廓波变换和加权引导滤波的遥感图像增强

针对部分遥感图像整体亮度偏暗、边缘细节特征模糊和可视性不够理想的缺点,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与加权引导滤波的增强方法来改善图像质量.先利用NSCT获取图像多尺度子带图像,再对低频子带图像采取全局映射调整亮度,利用加权引导滤波器代替Retinex中的高斯滤波器获取细节分量和基础分量,同时采用比例因子调整两分量在低频子带图像中的比例;采用改进的自适应贝叶斯阈值和非线性增益函数增强各个高频子带图像;最后将各子带信息通过NSCT逆重构得到增强图像.与传统图像增强算法相比,该方法在清晰度和信息熵等方面有所提高,较好地保留细节特征,明显提高视觉效果.