基于小波變換的遙感圖像降噪及質(zhì)量評價(jià)研究.pdf

1、遙感廣泛應(yīng)用于日常實(shí)際生活中，如資源調(diào)查、環(huán)境評價(jià)、災(zāi)害監(jiān)測以及地震監(jiān)測。遙感研究的三大關(guān)鍵為:遙感信息提取、遙感解譯、遙感技術(shù)系統(tǒng)。遙感信息處理，尤其是遙感圖像的處理是遙感技術(shù)系統(tǒng)研究的核心之一。實(shí)際上，遙感圖像不可避免的夾雜著各種噪聲，而這些噪聲的存在影響了遙感圖像的實(shí)用性。針對遙感圖像含噪的問題，提出一種以小波變換作為核心的降噪方法以及結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度對處理后的遙感圖像質(zhì)量進(jìn)行多尺度評價(jià)。
　　通過分析遙感圖像成像過程中主要的

2、影響因素，首先利用ERDAS IMAGINE軟件對遙感圖像做簡單的數(shù)據(jù)預(yù)處理;其次，以自適應(yīng)小波閾值去噪算法為基本方法，通過選取改進(jìn)的小波函數(shù)、計(jì)算最優(yōu)小波分解層數(shù)以及采用最優(yōu)法（例如:中點(diǎn)法，黃金分割法）尋優(yōu)，最終得到最優(yōu)的閾值參數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明，采用中點(diǎn)法和黃金分割法尋找的最優(yōu)參數(shù)降噪效果理想;最后，根據(jù)主觀評價(jià)法、常用的定量檢測法(PSNR/MSE)、小波系數(shù)灰關(guān)聯(lián)算法對預(yù)處理后的遙感圖像質(zhì)量進(jìn)行多尺度評價(jià)。實(shí)驗(yàn)表面小波系數(shù)灰關(guān)聯(lián)算法