随机共振在遥感图像处理中的应用研究

摘要

本文以海岸带遥感卫星图像为应用背景，探索了以小波分析与随机共振原理为工具的图像处理问题。全文分四部分，第一部分介绍了海岸带遥感图像处理的基本情况；第二部分详细地讲述了随机共振的原理，并就其在一维信号处理中的应用做了简要的分析；第三部分将随机共振推广到二维信号中，针对图像的随机共振，对常见的lena、cameraman图像进行处理，研究图像随机共振的效果；第四部分研究了基于小波随机共振的遥感图像处理方法。
　　 由于遥感卫星图像的数据量大，处理时经常需要消耗大量时间和空间资源，而很多情况下允许的时间空间资源是有限的，这就要求遥感图像处理方法非常高效。正是如此，本文提出了一种新的处理方法，结合小波分析的随机共振方法，可以在一定程度上解决这个问题。
　　 从信号处理的角度来讲，在非线性系统中，当输入带噪信号时，以适宜的物理量来衡量系统特性，如信噪比、驻留时间等，通过调节输入噪声强度或系统参数，使系统特性达到一个最大值，此时，我们称信号、噪声和非线性随机系统产生的协同现象为随机共振。目前一维信号的随机共振已经比较成熟，对二维信号的随机共振还处于探索阶段。本文采用PSNR值作为特性参数，当向阈值化图像中参入噪声时，会损害图像的质量，但是随着噪声强度的增强，图像的特性参数会先增加后降低。在特性参数处于最大值的时候，图像就发生了随机共振，这给图像的处理带来了新的思路。
　　 为了降低图像处理的时间空间资源，本文结合小波分析方法进行处理。在小波域中，使图像分解后最底层的逼近分量发生随机共振，然后对底层各分量进行一次重构，并继续进行随机共振，调节图像逼近分量的质量，直到第1层。最终得到的图像就是采用小波随机共振方法处理后的图像。通过实例验证看到，该方法可以增强图像的纹理特性，并保留图像的细节部分。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章引 言

第二章遥感图像处理基础

2.1海岸带的基本概念

2.2海岸带调查的目的和意义

2.3海岸带观测卫星简介

2.4海岸带遥感发展状况

2.4.1遥感技术支撑手段

2.4.2发展海岸带影象特征提取技术

2.5海岸带遥感研究内容

2.5.1研究目的

2.5.2数据来源

2.6遥感图像预处理

2.6.1辐射校正

2.6.2几何精度校正

2.6.3图像融合

2.7本章小节

第三章随机共振基础

3.1随机共振的几种模型

3.2双稳态随机共振模型

3.2.1双稳态周期随机共振系统的数学模型

3.2.2物理意义

3.3随机共振与信号处理

3.4随机共振的发展

3.5本章小节

第四章图像的随机共振

4.1图像二值化时阈值对PSNR的影响

4.2阈下图像的随机共振

4.3图像随机共振的解释

4.4图像的参数调节随机共振

4.4.1双稳态系统参数对图像质量影响的分析

4.4.2噪声对图像质量的影响

4.5基于噪声的图像随机共振

4.6本章小节

第五章基于小波随机共振的图像处理

5.1图像的小波域分解及其重构

5.2图像的小波随机共振

5.3小波滤波器对图像质量的影响

5.4基于小波随机共振的海岸带遥感图像的初步研究

5.5本章小节

第六章小波随机共振方法在海岸带遥感图像处理中的应用研究

6.1遥感图像的小波随机共振研究

6.2遥感图像的小波随机共振分析

6.3本章小节

第七章结论及意义

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢