基于Fuzzy—Shrink算法改进的图像去噪方法

提出一种对Fuzzy—Shrink算法的改进图像去噪方法。该方法首先结合NSCT邻域信息和空间信息构造模糊特征,通过该模糊特征模拟NSCT变换尺度内邻域系数的相关性,再构造出模糊隶属度收缩函数对遥感图像进行去噪。仿真实验结果表明,本文提出的方法与Fuzzy—Shrink（DWT）,AntShrink（DWT）去噪方法,Sure—let（DWT）去噪方法相比能够有效去除遥感图像的高斯噪声,较完整的保持图像的边缘等细节信息,提高了图像的峰值信噪比,图像视觉效果也有明显改善。     

华萝摩的化学成分

从萝摩科植物华萝摩(Metaplexis hemsleyana Oliv.)的根中分离到四个新甾体去氧糖甙, 分别命名为hemoside A(1), hemosideB(2), hemoside C(3)和hemoside D(4)。经光谱分析及化学反应鉴定其结构依次为: 12, 20-O-二苯甲酰肉珊瑚苷元3-O-β-D-磁麻吡喃糖苷; 12, 20-O-二苯甲酰肉珊瑚苷元3-O-β-D-黄夹吡喃糖基(1→4)-β-D-夹竹桃吡喃糖基(1→4)-β-D-磁麻吡喃糖苷; 12-O-乙酰-20-O-苯甲酰肉珊瑚苷元3-O-β-D-黄夹吡喃糖基(1→4)-β-D-夹竹桃吡喃糖基(1→4)-β-D-磁麻吡喃糖苷; 吉马苷元3-O-β-D-黄夹吡喃糖基(1→4)-β-D-夹竹桃吡喃糖基(1→4)-β-D-磁麻吡喃糖苷。     

遥感图像变化检测在外来植物种入侵上的应用

外来植物种入侵给生态系统带来了诸多正面和负面影响,并成为了当前学术界关注的热点问题之一。为了有效地监测和控制外来入侵植物以及合理地开发利用外来入侵植物,变害为利,需要对外来入侵植物的空间分布和动态变化进行监测。本文将用于处理遥感图像变化检测时所采用的非下采样Contourlet变换和模糊C均值聚类算法相结合的方法,引用到生物物种入侵的动态监测,已取得更佳的检测结果。     

高分影像在改进的最优分割尺度下的多层次混合分类

针对高分辨率遥感影像分类时的同谱异物和面向对象分类的最优分割尺度难以确定的问题,提出一种混合的分类方法。首先采用一种改进的目标函数来计算每种类别的最优分割尺度,实现对高分辨率影像的多尺度分割;其次,在每种类别的最优分割尺度下构建多层次分类;最后,在该多层次结构中,采取基于知识规则的分类和SVM分类器结合来进行分类。实验结果表明,本文方法总体精度和Kappa系数较其他方法都有明显的提高。     

基于NSCT的反锐化掩模遥感图像增强方法

针对传统图像增强过程中产生的伪吉布斯现象,清晰度差和对比度低的问题,提出一种基于非F采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）的反锐化掩模图像增强算法。该算法一方面利用NSCT变换的平移不变性,抑制传统增强算法中产生伪吉布斯现象,另一方面用反锐化掩膜算法来处理图像,提高增强后图像的清晰度和对比度。实验仿真结果表明,本文提出的方法与Conlourlet增强方法,反锐化掩模增强方法相比能够有效提高图像的清晰度,对比度和抑制伪吉布斯现象,图像视觉效果有明显改善。     

基于K-SVD算法改进BayesShrink小波阈值去噪

提出了一种基于BayesShrink小波阈值去噪算法和稀疏字典学习算法(K-SVD)相结合的图像去噪算法.针对现有的小波去噪算法只处理了细节子带系数,而没有处理近似子带的系数最终导致去噪效果带有局限性的问题,在实际应用中,噪声不仅改变了细节子带系数同时还改变了近似子带的系数,提出了使用K-SVD算法处理图像小波变换近似子带系数以改进现有小波阈值图像去噪算法的效果的缺陷,仿真实验结果表明:改进后的算法能够有效的去除图像的高斯噪声,提高图像的峰值信噪比,明显的改善图像的视觉效果.     

基于小波和NSCT的图像自适应阈值去噪方法

提出了一种基于小波和非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像自适应阈值去噪方法.先用小波估计噪声图像的噪声强弱,再根据噪声的强弱以及NSCT的分解特点及系数所在邻域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值.仿真实验结果表明,与小波硬阈值、Contoudet硬阈值和基于非下采样Contourlet硬阈值去...