杭丹萍
- 作品数：5 被引量：9H指数：1
- 供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省教育厅重点科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于支持向量值和方向滤波器组的图像去噪
- 2011年
- 提出了一种基于支持向量值和非抽样方向滤波器组的图像去噪算法。该算法通过构造支持向量值方向滤波器组(SVDFB)对噪声图像进行多尺度、多方向分解,同时考虑到分解系数服从广义高斯分布的统计特征,采用局部自适应贝叶斯阈值方法实现图像去噪。仿真结果和实验分析表明,该算法的峰值信噪比和去除噪声后图像的视觉效果都有明显提高,同时有效保留了原图像的纹理和细节信息。
- 马雪亮梁栋胡根生杭丹萍唐王琴
- 关键词：图像去噪
- 新型云区域检测算法
- 2011年
- 为了更加精确地检测出遥感图像中云区域的边界及细节信息,提出了将最小交叉熵和形态学相结合的方法来对遥感图像进行云区域检测。从遥感图像的灰度特征出发,通过最小交叉熵准则选取最优的阈值来检测图像中的云区域,再通过形态学的开运算,消除与云区域不相连或者被误判的小的光亮的地物信息,最后在彩色遥感图像上勾勒出云区域的边界。实验结果表明,该算法简单快速,能够很好地区分出云区域和下垫面,并且能够准确地对云区域边界细节信息做出判断。
- 徐慧梁栋夏云杭丹萍
- 关键词：遥感图像阈值法最小交叉熵形态学
- 基于Contourlet变换的遥感图像去噪和云阴影去除
- Contourlet变换是多尺度几何分析方法中的一种新的图像表示方法，它不但具有多方向性和各向异性的特点，还能对图像中的曲线有更加“稀疏”的表示，是一种“真正”意义上的二维图像表示方法。与小波变换相比，Contourle...
- 杭丹萍
- 关键词：CONTOURLET变换遥感图像图像去噪
- 基于支持向量机的遥感图像厚云去除算法被引量：8
- 2011年
- 厚云的存在大大降低了遥感图像的利用率,利用支持向量机超强捕获边缘点的能力和图像融合方法,提出了一种基于支持向量机遥感图像厚云去除算法。首先构造支持向量值轮廓波变换并对图像进行分解,然后进行云层检测和图像融合,最后进行支持向量值轮廓波逆变换,得到重构图像。仿真实验表明,对于有厚云覆盖但无云区重叠的遥感图像,该算法能取得满意的去云效果,不仅保留了图像边缘信息,而且有效地解决了云层残留问题。
- 唐王琴梁栋胡根生马雪亮杭丹萍
- 关键词：支持向量机图像融合
- 基于贝叶斯双变量模型和Contourlet变换相结合的红外图像去噪被引量：1
- 2010年
- 提出了一种基于贝叶斯双变量模型(Bayesian Bivariate Model)和Contourlet变换相结合的红外图像去噪算法。首先对含有加性高斯白噪声污染的红外图像进行Contourlet变换,得到各尺度各方向上的Contourlet系数;然后用贝叶斯双变量模型去挖掘图像Contourlet系数的尺度间相关性;最后对处理后的系数进行Contourlet反变换重构,得到去噪后的图像。实验结果表明,该方法有效地捕获了红外图像的轮廓信息,提高了图像的峰值信噪比,改善了图像的视觉效果。
- 杭丹萍梁栋马雪亮韦卫东唐王琴徐慧
- 关键词：CONTOURLET变换红外图像去噪
