针对传统船舶图像去噪算法难以对图像的边缘细节进行保留和分析,以及传统非局部均值去噪算法相似框选择困难等问题,提出基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割的非局部均值船舶图像去噪算法。通过S...针对传统船舶图像去噪算法难以对图像的边缘细节进行保留和分析,以及传统非局部均值去噪算法相似框选择困难等问题,提出基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割的非局部均值船舶图像去噪算法。通过SLIC算法对图像进行分割处理,界定图像的纹理区域和平滑区域;使用相似框搜索和匹配策略,提升匹配效果,并适当保留更多边缘细节,从而改善图像去噪的效果。实验结果表明,所提出的算法相较于其他传统的船舶图像去噪算法不仅能很好地保留船舶图像的边缘细节特点,而且能在一定程度上提高船舶图像的峰值信噪比,具有良好的去噪效果,可以用于智能航海领域船舶图像的去噪。展开更多
该文提出一种基于结构相似性指数(SSIM)的非局部均值(Non Local means,NL-means)滤波的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制新方法。该方法用SSIM改进NL-means算法中小块相似性的度量,能利用结构信息来进行相干斑抑制。通过在真实SAR...该文提出一种基于结构相似性指数(SSIM)的非局部均值(Non Local means,NL-means)滤波的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制新方法。该方法用SSIM改进NL-means算法中小块相似性的度量,能利用结构信息来进行相干斑抑制。通过在真实SAR图像上的实验表明,与GammaMAP滤波、CHMT算法、BLS-GSM算法、NL-means滤波相比,此方法在有效去除相干斑噪声的同时能更好地保持边缘结构信息。展开更多
文摘针对传统船舶图像去噪算法难以对图像的边缘细节进行保留和分析,以及传统非局部均值去噪算法相似框选择困难等问题,提出基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割的非局部均值船舶图像去噪算法。通过SLIC算法对图像进行分割处理,界定图像的纹理区域和平滑区域;使用相似框搜索和匹配策略,提升匹配效果,并适当保留更多边缘细节,从而改善图像去噪的效果。实验结果表明,所提出的算法相较于其他传统的船舶图像去噪算法不仅能很好地保留船舶图像的边缘细节特点,而且能在一定程度上提高船舶图像的峰值信噪比,具有良好的去噪效果,可以用于智能航海领域船舶图像的去噪。
文摘该文提出一种基于结构相似性指数(SSIM)的非局部均值(Non Local means,NL-means)滤波的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制新方法。该方法用SSIM改进NL-means算法中小块相似性的度量,能利用结构信息来进行相干斑抑制。通过在真实SAR图像上的实验表明,与GammaMAP滤波、CHMT算法、BLS-GSM算法、NL-means滤波相比,此方法在有效去除相干斑噪声的同时能更好地保持边缘结构信息。
