【摘 要】
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最近几年,边缘保持滤波算法在遥感图像处理和分析领域中获得了广泛关注.由于图像真实清晰性的要求,需要大部分的遥感图像具有很高的空间和灰度分辨率;然而图像采集过程中引入的不良噪音却很大程度上降低图像的质量.为解决图像降噪过程中的弱边缘问题,增加图像对比度,得到清晰度高,色彩恢复的图像,本文提出一种基于上下文量化技术的多尺度遥感图像增强算法.首先用混合灰度变换函数对图像做不同尺度的Retinex变化,分
【机 构】
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成都理工大学数学地质四川省重点实验室,610059
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最近几年,边缘保持滤波算法在遥感图像处理和分析领域中获得了广泛关注.由于图像真实清晰性的要求,需要大部分的遥感图像具有很高的空间和灰度分辨率;然而图像采集过程中引入的不良噪音却很大程度上降低图像的质量.为解决图像降噪过程中的弱边缘问题,增加图像对比度,得到清晰度高,色彩恢复的图像,本文提出一种基于上下文量化技术的多尺度遥感图像增强算法.首先用混合灰度变换函数对图像做不同尺度的Retinex变化,分解重复的频带信息,对各个独立的频带分别进行加强,在将不同尺度的Retinex图像给予不同权重,加权融合在一起.得到输出图像.然后将图像中的其他复杂的混合噪音根据上下文量化技术转换成一个局部线性回归问题,并设计一个滤波器,进一步的解决滤波器的参数高鲁棒性估计问题.
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