点噪声造句

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图像的斑点噪声抑制与滤波研究
景点噪声以楚天台为最高，梅园最低。
Sar图像的斑点噪声对识别率影响较大，在目标识别前需把斑点从图像中去除掉。
第一章着重研究了斑点噪声的形成机理及sar图像的统计特性。
两种算法都可以在滤除斑点噪声的同时较好地保留图像的突出细节特征。
摘要文章提出了一种新的用于斑点噪声抑制的非线性多小波变换自适应阈值算法。
首先介绍了斑点噪声产生机理、模型和统计特征，对常用的图像滤波器进行了分析。
第三章分析了常见的斑点噪声抑制算法，介绍了主要的图像质量评估指标。
本文针对以上两个方面，对sar图像斑点噪声去除和多源遥感数据融合算法进行了研究。
第二章首先讨论了斑点噪声的形成机理，研究了斑点噪声模型，然后分析了sar图像的统计特性。
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本文还提出了先进行图像分割再滤波的方法,它的滤波效果比直接进行斑点噪声滤波的效果要好。
第四章研究了抑制斑点噪声的自适应窗口lee算法，在此基础上对窗口大小的确定方式进行了改进，并分析比较了处理结果。
其优点是：可同时显著地减少放大马赛克效应、图像模糊和类点噪声的灰度跃变等问题，显著提高了电视墙放大图像质量。
此算法对原图像进行多小波变换，然后在不同尺度，不同方向进行自适应阈值处理，仿真结果表明：本算法能够有效地抑制了斑点噪声，又保留有用信号及边缘信息。
第二章介绍了一些斑点噪声抑制算法： lee滤波器和塔型形态滤波器，提出了一种新的适合于硬件实现的并行塔型滤波器。
首先对图像进行滤波去除噪声。滤波包括两个阶段：一是进行最近邻中值滤波( knnmf ) ，以去除孤立点噪声，再进行高斯平滑，去除白噪声。
首次将多重分形分析引入到sar图像小波域消噪的研究中，提出利用sar上斑点噪声与其他景物多重分形特性不同而进行多重分形谱修正，进而消除斑点噪声的算法。
对一幅干涉相位图的滤波结果表明，该算法很好的抑制了斑点噪声，极大的降低了残余点的数量，保持了条纹边缘和相位细节信息，并使绝对相位保持在一定的动态范围。
第六章研究了小波系数自适应收缩算法抑制斑点噪声，在此基础上引入模糊数学中隶属度的概念，提出了一种新的评估sar图像质量的指标一小波模糊信噪比。
首先是斑点噪声现象，一个发展成熟的斑点是随机的，无序的，严重降低sar图像质量；第二是sar图像上既有细节纹理信息又有大量均匀区域，这样就有必要考虑减少均匀区域的编码比特数；第三是不像其他如光学传感器图像数据那样， sar图像数据的动态范围很高。