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题名结合二维EMD与自适应高斯滤波的遥感卫星影像去噪
被引量：14
- 1
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作者
王跃跃
陈蓉
于丽君
朱建峰
吴愈锋
陈炫炽
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机构
贵州大学矿业学院
贵州省非金属矿产资源综合利用重点实验室
中国科学院遥感与数字地球研究所
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第2期22-27,共6页
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基金
国家自然科学基金(41463009)
贵州省国内一流学科"生态学"建设项目(GNY[2017]007)
+2 种基金
贵州省教育厅创新群体重大项目(黔教合KY字[2016]024)
贵州大学重点学科建设项目成果
贵州大学测绘科学与技术研究生创新实践基地建设项目(贵大研CXJD[2014]002)
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文摘
传统的遥感影像去噪方法在去除影像噪声时,往往会造成去噪后影像细节信息丢失和模糊的问题。本文将二维EMD去噪理论用于遥感影像的去噪,提出了二维EMD与自适应高斯滤波相结合的遥感影像改进去噪算法。在去噪时能够保留低频信息不变,只对影像高频信息进行二维EMD分解后的不同频率IMF分量图作自适应高斯滤波去噪,从而更好地对含噪影像进行去噪。两组试验对比分析表明:本文算法具有较大的峰值信噪比、平均梯度和结构相似性,具有较小的均方根误差;并且边缘检测结果也表明,噪声在被滤掉的同时,经本文算法去噪后的影像能较多和更好地保留原始影像的细节信息和边缘轮廓信息,具有更好的去噪效果。
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关键词
遥感影像
二维emd
自适应高斯滤波
去噪
对比分析
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Keywords
remote sensing image
two-dimensional emd
adaptive Gaussian filtering
denoising
comparative analysis
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于二维EMD改进方法的图像边缘检测
被引量：3
- 2
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作者
赵晨
周振国
崔颖
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机构
哈尔滨工程大学水声工程学院
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《黑龙江大学工程学报》
2012年第3期106-110,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61077079
60802059)
高等学校博士学科点专项基金(20102304110013)
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文摘
图像边缘检测在图像处理与分析中具有重要作用,常用的多尺度多分辨率边缘提取方法主要有小波变换和经验模式分解法。针对传统的二维经验模式分解过程复杂,边界效应抑制效果不明显等问题,提出了一种易于实现的二维经验模式分解改进方法,并采用该方法结合灰度图像二值化和形态学细化操作实现图像的边缘检测。实验结果表明,该检测方法可以有效地提取图像的边缘信息。
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关键词
图像边缘检测
多尺度分析
边界效应抑制
二维经验模式分解
形态学细化
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Keywords
image edge detection
multi-scale analysis
boundary effect inhibition
two-dimensional emd
morphologic thinning
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名遥感影像浅水河道提取二维经验模态分解方法
被引量：1
- 3
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作者
赵福强
杨国范
张婷婷
翟光耀
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机构
沈阳农业大学水利学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第12期73-76,82,共5页
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基金
辽宁省科学事业公益研究基金项目(2011005002)
农业部公益性行业科研专项经费项目(200903007)资助
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文摘
遥感影像中浅水河道与居民地具有相似的光谱特性,在浅水河道自动提取过程中噪声较多,经验模态分解(EMD)可获取原始信号不同尺度上的细节信息,有效地提高遥感影像浅水河道自动提取的精度。利用环境与减灾小卫星数据,以彰武县柳河为研究区,对该区2012年10个时期NDVI时间序列分别EMD分解,选取每个时相信息量较大的前三个固有模态函数(IMF),结合2012年9月18号影像共34波段作为研究数据,利用极大似然法、BP神经网络传统的分类方法进行分类。结果表明结合EMD的分类方法可有效地去除居民地噪声,Kappa系数最高达到0.9690,总体分类精度最高达到93.35%,从而有效地解决了遥感影像中浅水河道提取正确率低的难题。
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关键词
遥感
浅水河道
自动提取
二维经验模态分解(emd)
极大似然法
BP神经网络
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Keywords
two-dimensional emd maximum likelihood method BP neural network remote sensing shallow water channel automatic extraction
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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