微电子学与计算机
微電子學與計算機
미전자학여계산궤
MICROELECTRONICS & COMPUTER
2008年
11期
141-145,149
,共6页
小波系数%同态滤波%熵%权重因子
小波繫數%同態濾波%熵%權重因子
소파계수%동태려파%적%권중인자
依据小波变换理论分析,得出图像经多层小波变换后,低层细节系数频率高于高层细节系数,近似系数的频率最低.遥感图像景物的频率较高,云雾频率较低.提出通过选择合理的分界层数,将景物信息尽量分配到低层细节系数,云雾噪声尽量分配到高层细节系数,对低层、高层细节系数、近似系数分别给予权重,增大低层细节系数,突出景物信息,减小高层细节系数,削弱云雾噪声,依据近似系数包含云雾状态,保持或减小近似系数.同时还提出以信息熵作为分界层数和权重选择的依据.实验证明,该算法优于同态滤波和Retinex算法.
依據小波變換理論分析,得齣圖像經多層小波變換後,低層細節繫數頻率高于高層細節繫數,近似繫數的頻率最低.遙感圖像景物的頻率較高,雲霧頻率較低.提齣通過選擇閤理的分界層數,將景物信息儘量分配到低層細節繫數,雲霧譟聲儘量分配到高層細節繫數,對低層、高層細節繫數、近似繫數分彆給予權重,增大低層細節繫數,突齣景物信息,減小高層細節繫數,削弱雲霧譟聲,依據近似繫數包含雲霧狀態,保持或減小近似繫數.同時還提齣以信息熵作為分界層數和權重選擇的依據.實驗證明,該算法優于同態濾波和Retinex算法.
의거소파변환이론분석,득출도상경다층소파변환후,저층세절계수빈솔고우고층세절계수,근사계수적빈솔최저.요감도상경물적빈솔교고,운무빈솔교저.제출통과선택합리적분계층수,장경물신식진량분배도저층세절계수,운무조성진량분배도고층세절계수,대저층、고층세절계수、근사계수분별급여권중,증대저층세절계수,돌출경물신식,감소고층세절계수,삭약운무조성,의거근사계수포함운무상태,보지혹감소근사계수.동시환제출이신식적작위분계층수화권중선택적의거.실험증명,해산법우우동태려파화Retinex산법.
