【摘 要】
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针对传统的海上遥感图像背景去噪算法中由于噪声分解遗漏情况造成的图像梯度值低的问题,提出统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究。利用统计学习中的高斯概率分布模型建立遥感图像背景噪声模型,计算每个像素点灰度值的均值,并一一对比,统计图像中噪声分布特征并分离噪声,依据噪声分布特征设计滤波器对,将滤波器对应用在小波变换滤波器中,利用滤波器分解图像中的噪声,经过逆变换重构图像,实现海上遥感图像背景去噪。实
【机 构】
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山西水利职业技术学院 信息工程系,山西 运城 044004
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针对传统的海上遥感图像背景去噪算法中由于噪声分解遗漏情况造成的图像梯度值低的问题,提出统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究。利用统计学习中的高斯概率分布模型建立遥感图像背景噪声模型,计算每个像素点灰度值的均值,并一一对比,统计图像中噪声分布特征并分离噪声,依据噪声分布特征设计滤波器对,将滤波器对应用在小波变换滤波器中,利用滤波器分解图像中的噪声,经过逆变换重构图像,实现海上遥感图像背景去噪。实验结果表明,与传统的图像背景去噪算法相比,应用统计学习的海上遥感图像背景去噪的算法平均梯度值更高,说明该
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