基于主成分及非局部均值的遥感图像去噪研究.pdf

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1、代号10701学号0911120733TP391公开分类号密级题（中、英文）目基于主成分及非局部均值的遥感图像去噪研究PrincipleComponentandNonlocalMeansbasedRemoteSensingImageDenoising作者姓名李祥平指导教师姓名、职务石光明教授学科门类工学学科、专业电路与系统提交论文日期二○一一年五月独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，

2、论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校

3、有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）本人签名：日期：导师签名：日期：摘要摘要遥感图像在获取和传输过程中会受到内部和外部环境等因素的干扰，使图像含有噪声而引起图像质量的下降，给遥感图像的识别和分析带来一定困难，因此遥感图像在使用前通常都需要先进行降噪处理。图像去噪一直以来都是计算机图像处理和计算机视觉中的一个研究热点。非局部均值算法是一种当前新兴而又非常有效的自然图像去噪方法，它利

4、用大多数自然图像内存在很多周期性样式和大量冗余信息的特点，在图像中搜索灰度值相似的块进行匹配来估计噪声点的值。然而，非局部均值算法需要逐点匹配计算权值，而图像匹配块通常是一个高维向量，使得计算复杂度很高。因此，如何降低计算复杂度是非局部均值算法所要克服的问题。同时非局部均值算法对遥感图像的去噪效果和用于匹配的图像块的大小有关。如果用于匹配的图像块较大，非局部均值算法可以很好的去除平滑区域的噪声，但图像的细节也被平滑掉；而小的图像匹配块则可以保留较多的图像细节。因此，如何结合这两个特征对遥感图像去

5、噪成为我们所关注的问题。在非局部均值算法的基础上，我们提出了基于高斯主成分分析的非局部均值算法和多尺度的非局部均值遥感图像去噪方法。在基于高斯主成分分析的非局部均值算法中，我们引入了高斯预滤波来消除图像块匹配过程中噪声的影响，然后利用主成分分析将图像匹配块投影到低维的空间上，并在低维空间内完成权值的计算。实验结果表明此算法相比较非局部均值算法，不仅降低了计算复杂度，同时提高了去噪准确性。在基于非局部均值算法的多尺度遥感图像去噪方法中，我们引入Quadtree模型将图像块构建成3个尺度。对于每一个

6、像素点，在各个尺度上采用非局部均值算法，并对恢复的多个尺度信息按照这个像素点的所处位置来进行融合得到此点去噪后的值。通过基于Riesz变换的FeatureSimilaritymetric(RFSIM)作为结构相似性指标，实验结果表明本文提出的方法可以保留较多的图像细节。此外，我们还采用了主成分分析方法对算法进行加速。主成分分析将非局部均值算法中用于权值匹配的图像块向量投影到了一个低维的空间上，并在此低维空间内计算权值，从而实现加速。与单尺度的非局部均值算法以及主邻域字典的对比实验结果表明本文算法

7、可以更有效的去除遥感图像的噪声，获得较高的PSNR值，同时可以保留较多的图像细节。关键字：遥感图像图像去噪非局部均值高斯滤波主成分分析AbstractAbstractThequalityofremotesensingimagesisoftendegradedbynoiseduringdataacquisitionandtransmission,whichmakesitdifficulttoidentifyandanalyzeremotesensingimages.Soitismuchnecess

8、arytoeffectivelyremovenoisefromremotesensingimagesbeforetheyarebeingused.Imagedenoisingisoneofthewidelydiscussedtopicsincomputerimageprocessingandcomputervision.Nonlocalmeans(NLM)isanemergingandeffectiveimagedenoisingmethod.Ittriestousethenaturalimag