一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法.     

兖济滕矿区地表塌陷遥感信息解译研究

采矿塌陷地的动态监测是矿区资源管理的重要方面,从遥感图像中提取采矿塌陷地是遥感应用于矿山资源环境监测的重要研究课题。根据兖济滕地区的各种塌陷地的特点,充分利用光谱特征、地学特征等信息,采用了波段阈值法、地理信息系统、模型法以及监督分类法等技术方法,建立了研究区塌陷动提取的技术体系。并对研究区进行遥感图像处理与专题信息提取,有效完成对兖济滕矿区塌陷地信息的提取和评价。     

多源多时相遥感数据融合在煤矿塌陷地中应用研究

因地下煤炭开采导致的矿区塌陷是目前矿区的主要问题之一,这些塌陷造成土地资源破坏,在高水位甚至出现积水。为此,需要掌握塌陷地随开采活动的扩展规律、塌陷区面积、破坏程度和积水区范围等数据资料。对于这些资料的采集,常规的技术方法已无法满足需要,而通过遥感数据融合能快速、准确地反映相关信息。因此采用HIS,PCA等几种不同增强信息的遥感融合方法对山东省某矿区的塌陷地进行试验研究,并对实验结果从定性和定量2个方面进行融合评价。结果表明:HIS变换融合不仅能增大影像信息量和提高空间分辨率,减少模糊性,还能很好地保持光谱特征,提高影像数据的利用率。     

多源多时相遥感数据融合在煤矿塌陷地中应用研究

因地下煤炭开采导致的矿区塌陷是目前矿区的主要问题之一,这些塌陷造成土地资源破坏,在高水位甚至出现积水。为此,需要掌握塌陷地随开采活动的扩展规律、塌陷区面积、破坏程度和积水区范围等数据资料。对于这些资料的采集,常规的技术方法已无法满足需要,而通过遥感数据融合能快速、准确地反映相关信息。因此采用HIS、PCA等几种不同增强信息的遥感融合方法对山东省某矿区的塌陷地进行试验研究,并对实验结果从定性和定量两个方面进行了融合评价。结果表明,HIS变换融合不仅能增大影像信息量和提高空间分辨率,减少模糊性,还能很好地保持光谱特征,提高了影像数据的利用率。