結合小波收縮去噪算法的遙感圖像分割.pdf

1、目前遙感圖像的信息提取已經(jīng)慢慢地變成了遙感應用基礎研究的熱點之一，遙感圖像分割新算法的探索，將使得信息提取技術不斷的得到更新?，F(xiàn)在對遙感圖像分割的研究已漸漸成熟，也取得了一些顯著的成果，不過因為遙感圖像本身所具有的特點等一些原因，遙感圖像在成像或者傳輸?shù)倪^程中避免不了受到外界條件的干擾和影響，使得圖像本身受到噪聲的不同程度污染，因此本文提出新的遙感圖像分割的模型，該模型不僅可以將原始圖像很好的分割，對受到噪聲污染的遙感圖像也可以得到很好

2、的分割結果。
　　在圖像分割的領域里面，圖割和活動輪廓模型已經(jīng)成為現(xiàn)在比較重要的兩種方法，一些學者也試著將兩種方法結合在一起來提高計算的效率和全局最小化。GCBAC模型在實現(xiàn)圖像分割方面取得了很好的效果，但是對于含有噪聲的圖像， GCBAC模型不能取得很好的結果，因此，本文提出了結合小波收縮與GCBAC模型的遙感圖像分割新算法。此模型首先利用小波變換對圖像進行分解，采用自適應特征閾值的方式用于消除圖像里面包含的污染噪聲，然后利用G

3、CBAC模型對消除噪聲污染后的圖像進行分割。實驗結果顯示，我們提出的模型不僅可以對原圖像和含噪聲污染的圖像實現(xiàn)精確的分割，另外對噪聲還有比較強的魯棒性。
　　另外，本文還提出了結合小波收縮與水平集的遙感圖像的分割模型，此方法首先利用小波變換對圖像分解，然后自適應特征閾值的方法消掉圖像中包含的污染噪聲，然后利用改進的四相位水平集模型對去噪后重組的圖像進行分割，實驗結果顯示，該算法對含有噪聲的圖像可以取得較好的分割結果，另外對噪聲也有