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文檔簡介
1、圖像去噪以及分割作為圖像處理的關(guān)鍵技術(shù),一直都是計算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。去噪和分割都是對圖像進(jìn)行低層次的處理,是圖像進(jìn)一步分析和理解的關(guān)鍵步驟。對圖像去噪及分割已有大量的研究方法,但至今沒有一個統(tǒng)一的理論,還需要更深入的去研究新的理論和方法。
本文致力于SAR圖像去噪以及SAR圖像分割、自然圖像分割的研究,主要內(nèi)容包括以下三方面:
1.提出了一種基于Affinity矩陣的非下采樣Contourlet變換的
2、SAR圖像去噪算法。該算法用Affinity矩陣來評估圖像中的重要信息(邊緣信息)和非重要信息(平滑區(qū)域),可以自動的產(chǎn)生初始化掩膜信息,避免了手動初始化,以便產(chǎn)生更合理的縮放因子來對非下采樣Contourlet變換系數(shù)進(jìn)行縮放,實現(xiàn)SAR圖像去噪。
2.提出了一種基于超像素和優(yōu)化策略的圖像分割算法。該算法用鄰域超像素和相似超像素產(chǎn)生相似特征加權(quán)因子和空間位置加權(quán)因子,改善了傳統(tǒng)FCM聚類過程中缺少空間信息的缺點(diǎn),并用進(jìn)化算法
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