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文檔簡介
1、圖像去噪以及分割作為圖像處理的關鍵技術,一直都是計算機視覺領域研究的熱點和難點問題。去噪和分割都是對圖像進行低層次的處理,是圖像進一步分析和理解的關鍵步驟。對圖像去噪及分割已有大量的研究方法,但至今沒有一個統(tǒng)一的理論,還需要更深入的去研究新的理論和方法。
本文致力于SAR圖像去噪以及SAR圖像分割、自然圖像分割的研究,主要內容包括以下三方面:
1.提出了一種基于Affinity矩陣的非下采樣Contourlet變換的
2、SAR圖像去噪算法。該算法用Affinity矩陣來評估圖像中的重要信息(邊緣信息)和非重要信息(平滑區(qū)域),可以自動的產生初始化掩膜信息,避免了手動初始化,以便產生更合理的縮放因子來對非下采樣Contourlet變換系數(shù)進行縮放,實現(xiàn)SAR圖像去噪。
2.提出了一種基于超像素和優(yōu)化策略的圖像分割算法。該算法用鄰域超像素和相似超像素產生相似特征加權因子和空間位置加權因子,改善了傳統(tǒng)FCM聚類過程中缺少空間信息的缺點,并用進化算法
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