一种遥感图像增强方法与流程

文档序号:13423077阅读:673来源:国知局

本发明涉及图像处理技术领域,具体的说涉及一种在nsct域采用多方向形态学滤波和非锐化掩膜的遥感图像增强的方法。



背景技术:

随着遥感图像的广泛的应用在各个领域,如军事、地质和天文学等,高质量遥感图像的需求迅速增加。但遥感图像的获取中,受传感器和环境等因素的干扰,部分图像会出现视觉效果差、纹理信息不明显、对比度低等问题。严重影响了人们获取信息的快速性和准确性。所以图像增强作为图像预处理的主要步骤之一尤为重要。



技术实现要素:

鉴于以上所述的技术问题,本发明实施例提供了一种遥感图像增强方法,在nsct域采用多方向形态学滤波和非锐化掩膜,实现了提高遥感图像质量的目的。

本发明实施例提供了一种遥感图像增强方法,其包括:

s1、获得遥感图像,并对遥感图像进行非下采样轮廓波变换;

s2、对低频子带进行线性拉伸,对高频子带进行自适应阈值去噪,对去噪后的图像进行多方向形态学滤波;

s3、对处理后的低频子带和高频子带进行msct逆变换。

优选地,步骤s1中,所述非下采样轮廓波变换,包括利用nsct变换对图像进行分解,得到低频子带和高频子带;

所述nsct变换,高频部分分为8个方向。

优选地,步骤s2中,所述多方向形态学滤波,步长分为3和5,角度90度。

优选地,还包括步骤s4、对逆变换后的图像进行反锐化掩膜处理。

本发明实施例提供的一种遥感图像增强方法,在nsct域采用多方向形态学滤波和非锐化掩膜,显著改善了遥感图像的视觉效果,并提高了图像的峰值信噪比,清晰度和对比度。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中,提出了许多具体细节,以便提供对本发明的全面理解。但是,对于本领域技术人员来说很明显的是,本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明的更好的理解。本发明决不限于下面所提出的任何具体配置和算法,而是在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了元素、部件和算法的任何修改、替换和改进。在下面的描述中,没有示出公知的结构和技术,以便避免对本发明造成不必要的模糊。

然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的实施方式;相反,提供这些实施方式使得本发明更全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外,所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本发明的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、材料等。在其它情况下,不详细示出或描述公知结构、材料或者操作以避免模糊本发明的主要技术创意。

图像增强分为两大类:空域变化和频域变换。基于空域的增强方法是直接对图像的整体像素值进行处理,虽然提升了图像的整体亮度,但降低了图像的对比度,放大图像中的噪声,淹没了细节。空域变换有:直方图均衡化、多尺度retinex等。小波变换是经典算法之一,具有很好的时域特性和多分辨率的特点,但其不能很好的表达方向信息。为了克服小波的有限方向性的缺点,提出了很多基于小波的多尺度变换,例如:曲波(curvelet)变换,轮廓波(contourlet)变换和nsct。nsct是在轮廓波的基础上为了克服其不具有平移不变性的缺陷,提出的新方法,有效的抑制伪gibbs现象。它是由非下采样塔式滤波器和非下采样方向滤波器组成。这种组合不仅具有多尺度、多方向和良好的空域和频域局部特征,还具有平移不变性和更高的冗余度。

数学形态学是一种将图像信号作为集合的一种方法,一种较小的图像特征集合,即选择一种结构元素作为集合操作的结果产物。在结构单元转换过程中,将得到图像的各个部分的相关关系,并获取其结构特征。数学形态学用于图像处理,它的优点在于能够有效的去除噪声的同时保持图像的各个方向的细节,而且速度快,易于实现。

本发明实施例提供一种遥感图像增强方法,其包括:

s1、获得遥感图像,并对遥感图像进行非下采样轮廓波变换;

s2、对低频子带进行线性拉伸,提高整体对比度;对高频子带进行自适应阈值去噪,对去噪后的图像进行多方向形态学滤波;

s3、对处理后的低频子带和高频子带进行msct逆变换。

优选地,步骤s1中,所述非下采样轮廓波变换,包括利用nsct变换对图像进行分解,得到低频子带和高频子带;

所述nsct变换,高频部分分为8个方向。

优选地,步骤s2中,所述多方向形态学滤波,步长分为3和5,角度90度。

优选地,还包括步骤s4、对逆变换后的图像进行反锐化掩膜处理。

本发明实施例提供的一种遥感图像增强方法,在nsct域采用多方向形态学滤波和非锐化掩膜,显著改善了遥感图像的视觉效果,并提高了图像的峰值信噪比,清晰度和对比度。

本领域技术人员应能理解,上述实施例均是示例性而非限制性的。在不同实施例中出现的不同技术特征可以进行组合,以取得有益效果。本领域技术人员在研究说明书及权利要求书的基础上,应能理解并实现所揭示的实施例的其他变化的实施例。



技术特征:

技术总结
本发明实施例提供了一种遥感图像增强方法,其包括:S1、获得遥感图像,并对遥感图像进行非下采样轮廓波变换;S2、对低频子带进行线性拉伸,对高频子带进行自适应阈值去噪,对去噪后的图像进行多方向形态学滤波;S3、对处理后的低频子带和高频子带进行MSCT逆变换。本发明实施例提供的一种遥感图像增强方法,在NSCT域采用多方向形态学滤波和非锐化掩膜,显著改善了遥感图像的视觉效果,并提高了图像的峰值信噪比,清晰度和对比度。

技术研发人员:韩晶;贾振红
受保护的技术使用者:新疆大学
技术研发日:2017.09.12
技术公布日:2018.01.09
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