發(fā)布時間：2018-12-12 16:21

【摘要】：針對傳統(tǒng)的遙感圖像中存在的邊緣清晰度低、噪聲干擾大等問題,本文在統(tǒng)計學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上利用支持向量值輪廓波變換進(jìn)行海上遙感圖像去噪處理。闡述支持向量值輪廓波變換,并建立相干斑噪聲模型,通過支持向量值輪廓波變換對此模型進(jìn)行處理,最后進(jìn)行不同算法的對比實驗。實驗結(jié)果表明,本文算法能夠保持原始圖像的細(xì)節(jié)信息,泛化能力好。
[Abstract]:Aiming at the problems of low edge sharpness and large noise interference in traditional remote sensing images, this paper uses the support vector contour wave transform to de-noise the remote sensing images on the basis of statistical learning. This paper describes the support vector contour wave transform, and establishes the speckle noise model. The model is processed by support vector contour wave transform. Finally, the contrast experiments of different algorithms are carried out. The experimental results show that the algorithm can maintain the details of the original image and has good generalization ability.
【作者單位】： 東莞職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TP751

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5 柴宏磊;基于知識的遙感圖像港口目標(biāo)識別[D];電子科技大學(xué);2015年

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本文編號：2374896