重庆大学 光电技术与系统教育部重点实验室, 重庆 400044
高光谱影像中波段数过多易导致“维数灾难”,而传统高光谱影像维数约简算法仅利用光谱特征而忽略了空间信息.针对上述问题,提出一种融合加权均值滤波与流形重构保持嵌入的维数约简算法.该方法利用影像中地物分布的空间一致性特点,对所有像素进行加权均值滤波,消除同类光谱差异性较大的像素影响,并在流形重构过程中增大空间近邻点的权重,提取出更为有效的鉴别特征,实现维数约简.在PaviaU和Urban高光谱数据集上的实验结果表明:相比于其它相关方法,该方法能获得更高的分类准确度,在分别随机选取5%和1%的训练样本情况下,其总体分类准确度分别提高到98.76%和80.21%.该方法在发现内在低维流形结构的同时,有效融入了影像中的空间信息,改善了分类性能.
高光谱影像分类 加权均值滤波 流形学习 维数约简 空间近邻 Hyperspectral image classification Weighted mean filter Manifold learning Dimensionality reduction Spatial neighbors 光子学报
2016, 45(10): 1030001
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 激光与物质相互作用国家重点实验室, 吉林 长春 130033
3 中国科学院大学, 北京 100049
为了在滤波的同时较好地保留边缘细节,提出一种基于像素点分类的激光主动成像混合滤波方法,将像素点根据其轮廓曲率进行分类,使用Lee滤波去除散斑噪声,使用模糊加权均值滤波器滤除其余混合噪声。定义一种轮廓点筛选方法,从含噪图像中提取候选轮廓点。将轮廓细化,剔除噪声引起的伪轮廓和强度较小的轮廓后,计算轮廓曲率,并根据轮廓曲率将图像上的像素点分为强信息点、弱信息点和无信息点。对于属于不同类的像素点,使用不同滤波参数的Lee和模糊加权均值滤波器进行滤波,使算法具备像素级的自适应性。实验结果表明,所提算法比Lee、Kuan和小波软阈值滤波有更好的去噪能力和轮廓细节保留能力。
图像处理 混合滤波 激光主动成像 像素点分类 轮廓曲率 模糊加权均值滤波
天津大学精密仪器与光电子工程学院,光电信息技术教育部重点实验室, 天津 300072
电子散斑干涉术条纹图在成像时不可避免地受散斑噪声调制,去除噪声是散斑干涉条纹处理的一项重要任务。利用散斑条纹图的方向性,提出一种基于模糊方向的旋滤波:在当前点的领域内定义4个模糊方向窗口,将传统旋滤波的一维、精确方向窗口的确定,转变为模糊方向窗口的确定;在确定的窗口内进行低通滤波时,采用自适应加权均值滤波代替传统的中值滤波。利用该方法分别处理模拟散斑条纹图和实验所得的真实条纹图,并与传统旋滤波、双边滤波和小波丢弃子带方法比较。实验结果表明,该改进算法在滤除散斑条纹图噪声的同时,有效保护了条纹的细节信息。
图像处理 电子散斑干涉术 散斑噪声 改进旋滤波 模糊方向窗口 自适应加权均值滤波