原创《遥感图像信号不相关随机噪声去除方法》：本论文可用于遥感图像论文范文参考下载，遥感图像相关论文写作参考研究。
摘 要： 遥感图像无论在获取还是在传输中都会受到噪声的干扰,影响图像质量和进一步的数据挖掘.因此,在一般数字图像去噪算法的基础上探讨了对遥感图像信号不相关随机噪声的去除方法.由于小波变换理论在图像去噪处理中的应用广泛且效果显著,在此着重研究基于小波变换的小波阈值去噪算法.进而在coif3小波函数下进行仿真实验,结合仿真结果比較硬阈值和软阈值对噪声滤除的效果,同时还在软阈值的基础上尝试了多级软阈值去噪算法.实验结果表明,软阈值处理后的去噪效果要优于硬阈值,而多级软阈值处理后的效果优于纯软阈值处理的效果.
关键词： 图像去噪； 遥感图像； 信号不相关随机噪声； 小波变换； 小波阈值； 去噪效果
中图分类号： TN911.73?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）14?0062?04
Research on signal?independent random noise elimination method for
remote sensing images
LIU Xuefeng, WANG Congcong, ZHANG Xianjun
（School of Automation & Electronic Engineering, Qingdao University of Science & Technology, Qingdao 266000, China）
Abstract： The remote sensing image can be disturbed by noises during its acquisition or transmission, which affects the image quality and further data mining. Therefore, a signal?independent random noise elimination method for remote sensing images is discussed on the basis of the general digital image denoising algorithm. As the wavelet transform theory is widely applied in image denoising processing and has a significant effect, the wavelet threshold denoising algorithm based on wavelet transform is emphatically researched. The simulation experiment was carried out with the coif3 wavelet function. In combination with the simulation results, the noise?filtering effects of hard threshold and soft threshold were compared, and the multi?level software threshold denoising algorithm was tried on the basis of the software threshold. The experimental results show that the denoising effect of soft threshold processing is better than that of hard threshold processing, and the effect of the multi?level soft threshold processing is better than that of the pure soft threshold processing.
Keywords： image denoising； remote sensing image； signal?independent random noise； wavelet transform； wavelet threshold； denoising effect
0 引 言
遥感（Remote Sensing）是通过不和事物直接接触而得到事物信息的探测和感知,它是用传感器收集目标物的电磁波信息,并通过相应的计算机设备对所获得的数据进行整理分析得到其相关信息的一门自然科学技术[1].遥感技术可以被看作是一个审阅和提取信息的过程,其核心技术的是通过各种传感器来对所要调查对象进行数据的收集和分析,以获得对该调查对象的相关信息.遥感数据的收集形式多种多样,可以通过光谱、电磁能量谱、以及声波等方式来收集.遥感技术具有大面积同步观测、时效性强、数据综合可比性强、经济和社会效益高的优点,在相关领域逐渐成为重要的技术支持,例如：地质找矿[1]、农作物的病虫灾害预测[2]、海洋资源勘测、检测大气分布[1]、军事目标的识别等.
遥感图像是通过各种传感器进行信息的收集,然后再经过电子设备的传输到达处理图像的计算机设备中.因此信号在获取和传输中会受到各种干扰,从而使得遥感图像受到噪声的污染,降低了图像的质量[3].遥感图像中的噪声以随机噪声为主,主要分为信号相关随机噪声和信号不相干随机噪声两大类.其中信号相关随机噪声是由高光谱传感器中的光学器件的特性造成,这种噪声和信号具有很强的相关性.信号不相干随机噪声是由传感器中的电子元器件产生的,可以看作是一种加性噪声.本文主要讨论此类噪声的去除方法,下文中的噪声均指此类噪声.
遥感图像论文参考资料：
结论：遥感图像信号不相关随机噪声去除方法为关于本文可作为相关专业遥感图像论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文遥感处理软件论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
