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遥感图像在获取、编码和传输过程中会受到各种噪声的干扰,导致后期对遥感图像的进一步的利用造成很大的影响。相对于其他图像,遥感图像具有更丰富的边缘和轮廓特征,因此对遥感图像去噪有更高的要求。量子力学是现代物理学的两大基本支柱之一,也是二十世纪物理学最重要的成就之一,它解释了经典理论无法解释的微观现象。随着量子力学的发展,人们提出了基于量子力学数学框架的量子信号处理理论,并将该理论体系运用在图像处理上。本文在分析遥感图像中噪声类型的基础上,将量子叠加态原理和双树复小波变换相结合,利用尺度间小波系数相关性对信号与噪声进行建模,同时利用量子叠加态原理和量子系统测量坍缩原理自适应生成滤波模板对信号方差进行估计,从而去除遥感图像中的噪声。本文主要工作包括:(1)介绍了图像中加性噪声、乘性噪声和量化噪声三种噪声类型,并通过概率分布函数介绍了四种噪声模型。分别讨论了频率域和空间域上经典的图像去噪方法,讨论了小波变换的基本原理并对三种经典的小波去噪算法进行了分析:小波分解与重构法去噪、非线性小波变换阈值去噪和小波变换模极大值法去噪。(2)结合量子叠加态原理和双树复小波变换提出了遥感图像去噪算法。首先将含有噪声的遥感图像进行双树复小波变换,建立信号与噪声的叠加态模型。然后根据图像中信号的相关性,并充分考虑双树复小波变换所具有的良好的方向分析能力,利用多量子系统测量坍缩原理和量子叠加态原理自适应坍缩为固定模板对信号方差进行估计。最后对比实验表明本文算法相对于对比算法能得到更高的峰值信噪比和更低的均值方差,证明了本文算法的有效性。(3)基于本文算法和四种对比算法设计了遥感图像处理软件。通过Matlab和C++混合编程的方式,使用Matlab引擎和调用DLL动态链接库这两种方式执行算法,最后将算法执行结果在Qt设计的GUI界面中显示出来,所设计软件满足实际使用需求。