针对遥感图像数据产生和传输过程中的去噪需求,作者提出一种基于量子衍生研究方向的遥感图像去噪算法,并通过实验方法对该算法的精度提升幅度进行了验证。该算法的实验验证过程包括:首先,对已知图像进行噪声添加,对添加噪声图像数据进...针对遥感图像数据产生和传输过程中的去噪需求,作者提出一种基于量子衍生研究方向的遥感图像去噪算法,并通过实验方法对该算法的精度提升幅度进行了验证。该算法的实验验证过程包括:首先,对已知图像进行噪声添加,对添加噪声图像数据进行对数变换后再进行双密度双树复小波变换;然后,利用贝叶斯理论对变换后的系数进行去噪,再采用最大后验概率(Maxaposterior,MAP)估计双树复小波的方差;最后,通过双树复小波反变换得到去噪后的图像数据,将这些变换过程中得到数据结果与源图像数据进行对比分析,得出该算法的实验结果。实验结果证明该算法的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)比其他文献提高2 dB以上,边缘保持指数(Edge Preservation Index,EPI)也高于普通方法的0.1以上。展开更多
文摘针对遥感图像数据产生和传输过程中的去噪需求,作者提出一种基于量子衍生研究方向的遥感图像去噪算法,并通过实验方法对该算法的精度提升幅度进行了验证。该算法的实验验证过程包括:首先,对已知图像进行噪声添加,对添加噪声图像数据进行对数变换后再进行双密度双树复小波变换;然后,利用贝叶斯理论对变换后的系数进行去噪,再采用最大后验概率(Maxaposterior,MAP)估计双树复小波的方差;最后,通过双树复小波反变换得到去噪后的图像数据,将这些变换过程中得到数据结果与源图像数据进行对比分析,得出该算法的实验结果。实验结果证明该算法的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)比其他文献提高2 dB以上,边缘保持指数(Edge Preservation Index,EPI)也高于普通方法的0.1以上。
