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    重庆时时彩哪里发行的: 基于超经验模式分解的遥感图像增强方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410020353.8

    申请日:

    2014.01.16

    公开号:

    CN103810677A

    公开日:

    2014.05.21

    当前法律状态:

    终止

    有效性:

    无权

    法律详情: 未缴年费专利权终止IPC(主分类):G06T 5/00申请日:20140116授权公告日:20160629终止日期:20170116|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/00申请日:20140116|||公开
    IPC分类号: G06T5/00 主分类号: G06T5/00
    申请人: 河南科技大学
    发明人: 梁灵飞
    地址: 471003 河南省洛阳市涧西区西苑路48号
    优先权:
    专利代理机构: 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 代理人: 胡泳棋
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410020353.8

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2018.03.06|||2016.06.29|||2014.06.25|||2014.05.21

    法律状态类型:

    专利权的终止|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及基于超经验模式分解的遥感图像增强方法,对待增强的遥感图像进行图像高频到低频的多尺度多方向分解,获得各级尺度的高频分量内蕴模式分量和低频剩余分量;采用非线性增强函数对各级尺度的高频内蕴模式分量和低频剩余分量进行增强处理;将增强后的各级尺度的高频内蕴模式分量和低频剩余分量反向重构得到增强图像;本方法能够很好地提取源图像的细节信息,实现遥感图像增强基于全新的多尺度分解结构,具有完全数据驱动的自适应性,具有更强的细节信息获取能力;运用非线性增强函数对高频的内蕴模式分量和低频剩余分量进行增强处理,使得增强后图像的质量得到提高,对于遥感图像增强领域的应用具有重要意义和实用价值。

    权利要求书

    1.基于超经验模式分解的遥感图像增强方法,其特征在于,
    该方法的步骤如下:
    (1)对待增强的遥感图像进行图像高频到低频的多尺度多方向
    分解,获得各级尺度的高频分量内蕴模式分量和低频剩余分量;
    (2)采用非线性增强函数对各级尺度的高频内蕴模式分量和低
    频剩余分量进行增强处理;
    (3)将增强后的各级尺度的高频内蕴模式分量和低频剩余分量
    反向重构得到增强图像。
    2.根据权利要求1所述的基于超经验模式分解的遥感图像增
    强方法,其特征在于,所述步骤(1)是采用超经验模式分解对遥感
    图像进行分解,具体分解过程如下:
    (11)对待增强遥感图像进行Radon变换Raf(b,θ),b,θ分别为位置
    和旋转角参数;
    (12)运用一维经验模式分解对每一个θ角对应的径向切片进行
    分解,得到在Radon域下的内蕴模式分量Rimfj和剩余分量Rr;
    (13)对Rimfj和Rr进行Radon反变换得到最终的内蕴模式分量
    imfj和剩余分量r。
    3.根据权利要求2所述的基于超经验模式分解的遥感图像增
    强方法,其特征在于,所述步骤(12)中一维经验模式分解的具体过
    程如下:
    (121)定义初始化变量rj-1,并使rj-1=I,I为步骤(12)中每一
    个θ角对应的径向切片数据,j=1,j表示分解得到的内蕴模式分量数
    量;
    (122)根据分解内蕴模式分量数量,
    (a)定义中间变量hi-1,使hi-1=rj-1,i=1,i表示筛选次数;
    (b)运用局部估计分别计算hi-1的上包络线ui-1和下包络线li-1;
    (c)计算平均包络线mi-1,mi-1=(ui-1+li-1)/2;
    (d)更新hi=hi-1-mi-1,i=i+1;
    (e)重复(b)到(d)直到i<AI,AI为规定的筛选次数,那么,imfj=
    hi,j=j+1;
    (123)更新rj=rj-1–imfj;
    (124)重复步骤(122)、(123),直到rj的极大值和极小值数
    和小于3。
    4.根据权利要求3所述的基于超经验模式分解的遥感图像增
    强方法,其特征在于,所述步骤(122)中的(b)的具体计算过程如
    下:
    (b1)提取hi-1的所有局部极值点,计算所有相邻局部极值点的
    距离,得到最大局部窗口的大小为p,并设初始化窗口为w=3;
    (b2)如果以当前数据为中心点的窗口w内局部极大值点数目
    等于局部极小点数目,那么以窗口w内的局部最大值作为局部最大
    值上包络线umax的当前点,并转至步骤(b4);否则转至步骤(b3);
    (b3)w窗口值增加2,如果w<p,转至步骤(b2);如果w>p,
    用当前窗口w内的局部最大值作为局部最大值上包络umax的当前
    点;并转至步骤(b4);
    (b4)转至下一个数据点,并使w=3,转至步骤(b2);遍历所
    有数据点,得到局部最大值上包络线umax;
    (b5)如果以umax当前数据为中心点的窗口w内局部极大值点
    数目等于局部极小值点数目,那么以窗口w内的均值作为上包络u
    的当前点,并转至步骤(b7);
    (b6)w窗口值增加2,如果w<p,转至步骤(b5),否则以窗
    口w内的均值作为上包络u的当前点;
    (b7)转至umax下一个数据点,并使w=3,转至步骤(b5);
    遍历所有数据点,得到上包络u;
    (b8)参照步骤(b2)到(b7),得到下包络l,在计算过程中,
    将步骤中出现的文字“最大值”变为“极小值”,参数“umax”变为
    “lmin”,参数“u”变为“l”,其它参数不变。
    5.根据权利要求4所述的基于超经验模式分解的遥感图像增
    强方法,其特征在于:所述的步骤(b1)中,图像的局部极大值点为
    灰度值比周围3区域2个相邻像素点灰度值都高的点,图像的极小值
    点为灰度值比周围2个相邻像素点灰度值都低的点。
    6.根据权利要求4所述的基于超经验模式分解的遥感图像增
    强方法,其特征在于:所述的步骤(b1)中,最大局部窗口p是由所
    有局部极大和极小值点极大集s,遍历极值点集s找出紧邻极值点距
    离最近的极值点,并计算两点间的距离Pi(i=1,2,3,…),以Pi中值最大
    的一个取整作为最大局部窗口p;当p为偶数时,执行p=p+1操作。
    7.根据权利要求1-6中任一项所述的基于超经验模式分解的
    遥感图像增强方法,其特征在于,所述的步骤(2)步骤为:
    (21)根据下式得到imf或r中每一系数的增强倍数,
    y ( x , σ ) = 1 ; | x | < y ( x , σ ) = | x | - ( z ) q + 2 - | x | ; | x | < 2 y ( x , σ ) = ( z | x | ) q ; 2 < | x | < z y ( x , σ ) = 1 ; | x | > z ]]>
    y(x,σ)是增强倍数,x为imf或r中的系数,σ是当前imf或r的
    噪声方差;q决定了幂函数曲线的弯曲程度;q介于0和1之间;σ是
    imf的噪声方差,结合参数c和z,将imf或r中的系数分为不同的等
    级进行增强,c介于1和2之间,z=gMimf,Mimf为imf或r中的绝对值
    最大值,g介于0和1之间;
    (22)利用下式得到imfj和r增强后的imfj′和r′,
    imf j ( s ) = imf j ( s ) × y ( imf j ( s ) , σ imf j ) , ]]>
    r(s)′=r(s)×y(r(s),σr),
    s为imf和r矩阵中的系数的位置系数,和y(r(s),σr)
    为imfj和r计算得到的每一个系数的增强倍数。

    关 键 词:
    基于 经验 模式 分解 遥感 图像 增强 方法
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