| 【中文题名】 | 基于MTF的遥感图像恢复技术研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-12-6 |
| 【中关键词】 | 图像恢复,调制传递函数,点扩展函数,遥感图像处理,, |
| 【英关键词】 | Image Restoration,MTF,PSF,Remote Sensing Image Processing, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法> |
| 【论文摘要】 | 卫星遥感图像是卫星遥感器在轨运行的过程中对地面拍摄所成的图像，获取图像需经过大气、遥感器成像、电子信号传输等多个环节，而每个环节均有可能对图像质量造成影响，使图像退化，因此需要对退化的遥感图像进行恢复处理。
目前，国内外已有很多关于图像恢复的算法，然而现有的算法大多是基于点扩展函数(PSF)或退化函数的知识进行的，有的恢复算法还需知道传感器平台参数、成像环境参数等。而一般情况下，这些条件是较难得到全部满足的，并且精确模拟的代价也很大。在这些情况下，用现有的算法进行恢复往往存在着一定的困难。因此，在已知条件较少，只给出退化图像本身信息的情况下，如何有效地恢复图像是本文研究的目的和重点。本文是根据MTF的频域下降特性进行图像恢复的。
本文的主要工作如下：
1、首先，对图像进行预处理。根据遥感图像中条带噪声和孤立噪声不同的特点，分别采用了基于傅立叶频谱分析的频域滤波算法和空域局部自适应中值滤波算法进行去噪。这两个去噪算法在一定程度上解决了去噪的同时会模糊图像的问题，能够在有效去噪的同时比较好地保持图像非噪声信息不受损失；
2、接着，基于调制传递函数(M... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-5 |
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目录 |
5-7 |
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图表目录 |
7-9 |
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第1章 引言 |
9-12 |
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1.1 研究背景 |
9-10 |
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1.2 本文研究内容 |
10-11 |
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1.2.1 本文研究目的 |
10 |
|
1.2.2 本文研究方法 |
10-11 |
|
1.3 本文结构安排 |
11-12 |
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第2章 常用图像恢复算法和图像质量评价参数 |
12-21 |
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2.1 本章引言 |
12 |
|
2.2 图像退化一般模型 |
12-14 |
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2.3 常见的图像退化 |
14 |
|
2.4 常用的图像恢复方法 |
14-17 |
|
2.4.1 逆滤波 |
15 |
|
2.4.2 维纳滤波 |
15-16 |
|
2.4.3 约束最小二乘方滤波 |
16-17 |
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2.4.4 盲去卷积 |
17 |
|
2.5 图像质量评价参数 |
17-20 |
|
2.6 本章小结 |
20-21 |
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第3章 MTF理论基础 |
21-31 |
|
3.1 MTF的概念 |
21-24 |
|
3.2 MTF的物理含义 |
24 |
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3.3 MTF的计算 |
24-30 |
|
3.3.1 MTF计算的理论基础 |
24-26 |
|
3.3.2 卫星遥感器MTF的计算方法 |
26-28 |
|
3.3.3 实验计算比较不同模糊程度图像的MTF |
28-30 |
|
3.4 本章小结 |
30-31 |
|
第4章 基于MTF的图像恢复 |
31-60 |
|
4.1 本章引言 |
31 |
|
4.2 基于MTF的退化模型 |
31-32 |
|
4.3 去噪预处理 |
32-45 |
|
4.3.1 去除条带噪声 |
34-40 |
|
4.3.2 去除孤立噪声 |
40-45 |
|
4.4 基于MTF的遥感图像恢复算法 |
45-50 |
|
4.4.1 基于MTF的图像恢复算法 |
45-47 |
|
4.4.2 算法验证实验 |
47-50 |
|
4.5 实验结果及分析 |
50-59 |
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4.5.1 遥感图像的恢复实验 |
50-56 |
|
4.5.2 非遥感图像的恢复实验 |
56-59 |
|
4.6 本章小结 |
59-60 |
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第5章 MTF在经典图像恢复算法中的应用 |
60-71 |
|
5.1 本章引言 |
60 |
|
5.2 利用MTF估算PSF模型 |
60-62 |
|
5.3 PSF模型在经典恢复算法中的应用 |
62-70 |
|
5.3.1 维纳滤波中的应用 |
62-67 |
|
5.3.2 其他经典恢复算法中的应用 |
67-70 |
|
5.4 本章小结 |
70-71 |
|
第6章 结论 |
71-74 |
|
6.1 本文工作的总结 |
71-72 |
|
6.2 进一步的研究工作 |
72-74 |
|
致谢 |
74-75 |
|
参考文献 |
75-77 |
|
附录A 硕士期间参与的科研项目 |
77 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389433 |
