10.3969/j.issn.1002-0802.2016.04.008
基于卡尔曼滤波的图像降噪方法研究
为了改善噪声图像的质量,提出了一种基于KALMAN滤波的降噪方法,该算法采用递推性算法,因此,可以适用平稳与非平稳过程,这就解决了其他估计方法的限制性困难。该方法分析了噪声图像的特征,并且在一价高斯噪声的基础上改写了噪声图像的观测方程,同时,使用NSHP模型来构造图像的过程方程,大大的降低了卡尔曼滤波更新中的计算量。仿真结果表明,卡尔曼滤波方法可以明显的减弱了原始图像上噪声,并且有效的解决了图像滤波必然伴随的模糊细节问题,和其他传统噪声降噪方法比较,更好的保持了原图像中的一些线条,点和边缘的细节信息,体现了自己的自适应优点。
图像降噪、卡尔曼滤波、平均结构相似度、NSPH模型
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TP713.7(遥感技术)
2016-06-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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