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文檔簡(jiǎn)介
1、雙邊濾波將高斯濾波與鄰域?yàn)V波結(jié)合,不僅考慮了中心像素點(diǎn)與其鄰域像素點(diǎn)之間的幾何距離,而且考慮了兩者之間灰度值的相似程度,使得雙邊濾波在有效地平滑噪聲的同時(shí)較好地保持圖像邊緣信息。因而它自提出以來一直是很多學(xué)者研究的重點(diǎn),具有很高的研究?jī)r(jià)值與應(yīng)用前景。在醫(yī)學(xué)圖像處理、視頻編碼、高動(dòng)態(tài)范圍圖像色調(diào)映射、光流估計(jì)、圖像超分辨率重建、圖像融合等方面都有著廣泛的應(yīng)用研究。
然而,當(dāng)圖像中的噪聲強(qiáng)度較大時(shí),雙邊濾波的去噪和保邊性能還有待進(jìn)
2、一步提高,鑒于此,本文針對(duì)傳統(tǒng)雙邊濾波存在的問題與不足,提出了梯度雙邊濾波,并通過實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)的方法完成了其濾波參數(shù)的通用配置。此外,針對(duì)Contourlet變換和非下采樣Contourlet變換具有良好的捕捉圖像邊緣和紋理等細(xì)節(jié)信息的特性,結(jié)合雙邊濾波的保邊性和平滑性,分別提出了基于Contourlet變換和非下采樣Contourlet變換的雙邊濾波,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提出算法的去噪有效性。
針對(duì)雙邊濾波在多源遙感圖像融合中的
3、應(yīng)用研究。本文重點(diǎn)研究了雙邊濾波在紅外圖像與可見光圖像融合、多光譜圖像與全色圖像融合中的應(yīng)用。對(duì)于紅外圖像與可見光圖像融合,針對(duì)傳統(tǒng)低頻系數(shù)融合規(guī)則沒有考慮圖像邊緣特征,且沒能提高融合圖像的清晰度,本文通過計(jì)算兩幅待融合圖像的低頻系數(shù)區(qū)域平均梯度,提出了一種基于區(qū)域平均梯度的自適應(yīng)加權(quán)的低頻系數(shù)融合規(guī)則,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其融合有效性。此外,將提出的改進(jìn)雙邊濾波方法用于此類圖像融合中,并通過實(shí)驗(yàn)與其它幾種常見的融合方法進(jìn)行了比較與分析。對(duì)
4、于多光譜圖像與全色圖像的融合,針對(duì)RGB系統(tǒng)不符合人對(duì)于顏色的感知,而最符合人感知顏色的系統(tǒng)是IHS系統(tǒng),本文結(jié)合IHS變換提出了一種基于IHS與雙邊濾波的融合框架,經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,提出的融合框架獲得了較好的融合圖像視覺效果。
針對(duì)雙邊濾波在SAR圖像相干斑抑制中的應(yīng)用研究。鑒于雙邊濾波用于SAR圖像相干斑抑制時(shí),其去斑性能和運(yùn)行速度有待提高,于是本文提出了基于模板雙邊濾波的SAR圖像去斑方法,并通過實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了其最佳去斑參數(shù)的估計(jì)
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