导读:本文包含了干涉图去噪论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:滤波算法,自适应,InSAR干涉图,噪声
干涉图去噪论文文献综述
胡晋山,丁进,康建荣,黄晨玲[1]（2018）在《Non-local Means算法在InSAR干涉图中的去噪研究》一文中研究指出针对非局部化图像修复算法(Non-local Means)在干涉图滤波方面的不足,提出了一种基于相干系数改进的自适应平滑参数的Non-local Means算法,理论上,改进的算法在对InSAR干涉图进行去噪的同时,能够保留更多的干涉图像纹理和细节信息。最后通过实测数据,比较分析了新算法与传统Non-local Meas滤波算法、goldstein、自适应中值滤波的去噪效果,结果表明本文提出的改进算法在抑制InSAR干涉图噪声、保持相位信息和条纹信息方面要优于其他3种滤波算法。(本文来源于《测绘通报》期刊2018年11期）
金鑫,张景雄[2]（2016）在《自适应加权中值滤波的InSAR干涉图去噪方法》一文中研究指出介绍空间域InSAR干涉图的滤波方法,综合自适应中心加权中值滤波和最优方向滤波两种方法的思想,提出基于最优方向自适应中心加权中值滤波方法。分析边缘保持指数指标及其不足,提出改良的边缘保持指数指标。采用模拟数据和真实数据进行实验,结果表明,新滤波方法不仅具有较好的噪声平滑效果,而且有很强的边缘和细节信息的保持能力。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2016年03期）
王伟佳,于雪莲,马文书,周坤,赵文彬[3]（2016）在《基于改进P-M模型与加权复合型中值滤波的非球面干涉图去噪方法》一文中研究指出针对非球面干涉图在预处理过程中去噪的问题,提出了一种基于改进P-M模型与加权复合型中值滤波相结合的去噪方法。分析了P-M模型,指出了该模型在去噪中的缺点并且提出了相应的改进模型。讨论了经典的中值滤波模型,但有时利用中值来替代污染值反而会使图像尖锐的边缘信息变得平滑,因此对其进行了改进。在此基础上,提出将改进P-M模型与复合型中值滤波融合在一起的去噪方法。理论分析与仿真实验结果表明:该方法不仅可以有效地去除非球面干涉图中的噪声,而且能够克服图像去噪后存在的边缘模糊现象,更好地保护干涉图的特征信息即图像边缘和细节信息。该方法对干涉图进行预处理后取得了较好的效果,充分体现了该方法的优越性。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2016年03期）
黄长军,郭际明,喻小东,袁长征[4]（2013）在《干涉图EMD-自适应滤波去噪法》一文中研究指出基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征,提出一种基于EMD-自适应滤波干涉图去噪方法。该方法先对信号进行经验模态分解,然后对各个高频IMF信号分别选用不同的滤波梯度参数进行自适应滤波处理,从初始干涉图上减去与噪声所对应尺度信息,从而达到抑制噪声的目的。最后通过试验对比研究该算法与Goldstein滤波、圆周期中值滤波、EMD分解方法、梯度-自适应滤波和Baran滤波去噪的降噪效果。试验表明,该方法在有效地抑制InSAR干涉图噪声的同时,能很好地保持相位的细节和条纹的边缘信息。(本文来源于《测绘学报》期刊2013年05期）
余景波,刘国林,曹振坦,王建波[5]（2013）在《综合滤波InSAR干涉图去噪实验分析》一文中研究指出本文在分析均值滤波、圆周均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、二维自适应滤波和不规则窗口自适应中值滤波方法对模拟数据干涉图纹图进行滤波去噪处理的效果的基础上,引入综合滤波去噪方法,使用该滤波去除方法对真实数据InSAR干涉图进行滤波去噪处理,并对结果从定性和定量两个方面进行分析讨论。实验结果分析表明,InSAR干涉图综合滤波去噪方法是有效和可行的。(本文来源于《测绘科学》期刊2013年05期）
黄攀,岳军,陈鸣,王茂林[6]（2011）在《基于偏微分方程的InSAS干涉图去噪技术研究》一文中研究指出针对干涉合成孔径声纳(InSAS)中干涉图的去噪问题,引入了一种基于偏微分方程的去噪方法.与传统的均值滤波和中值滤波方法相比较,仿真和真实试验数据处理结果均表明:基于偏微分方程的干涉图去噪方法不仅可以有效地去除噪声,而且能更好地保持干涉图的细节信息和边缘信息,为后续的相位展开奠定了基础.(本文来源于《青岛理工大学学报》期刊2011年06期）
余景波,曹振坦,崔娟,刘明众[7]（2011）在《干涉图滤波去噪处理的实验》一文中研究指出在介绍滤波去噪基本原理和干涉图去噪质量评价指标基础上,采用整体去噪法和分解去噪法2种方法对干涉图进行滤波去噪实验,并对实验结果进行定性和定量分析研究。结果表明,整体去噪法在图像保真,相位平滑程度效果较好,分解去噪法在抑制斑点噪声影响、图像边缘保持能力接好。(本文来源于《地理空间信息》期刊2011年03期）
余景波,刘国林,王建波,葛振坦[8]（2011）在《用小波变换和中值滤波研究差分干涉图的去噪》一文中研究指出介绍了小波变换的基本原理和图像去噪常见的滤波方法,采用几种常见滤波分别对模拟差分干涉图和EVISAT卫星获取的矿区真实合成孔径雷达(ASAR)数据的差分干涉图分别进行滤波去噪处理,并对其去噪效果进行分析。采用小波变换和中值滤波相结合的方法对矿区真实ASAR数据差分干涉图进行去噪处理,并对先中值滤波再小波变换和先小波变换再中值滤波两种方式去噪结果分别进行了分析比较,结果表明:先小波变换再中值滤波去噪后,图像保真效果较好。(本文来源于《全球定位系统》期刊2011年02期）
蔡国林,李永树,刘国祥[9]（2009）在《小波-维纳组合滤波算法及其在InSAR干涉图去噪中的应用》一文中研究指出为了提高InSAR干涉图的滤波质量,在分析小波变换和维纳滤波各自优势的基础上,提出并构造了一种小波-维纳组合滤波器,实现了相应的滤波算法并开发了一套计算程序。为验证该算法的功效,选取美国Phoenix局部地区作为实验区域,使用ERS-1/2C波段干涉图作为滤波原数据,以视觉效果、相位导数标准偏差、奇异点个数以及数字高程模型精度作为评价指标,并与其他两种典型滤波算法即小波软阈值法和Goldstein法进行了比较,证实了小波-维纳组合滤波算法在干涉图去噪、保护边缘信息和精度等方面具有明显的优势。(本文来源于《遥感学报》期刊2009年01期）
查显杰,傅容珊,戴志阳,刘斌,邵志刚[10]（2008）在《基于小波包变换的SAR干涉图去噪研究》一文中研究指出基于SAR复干涉图中噪声满足加性噪声模型,提出对复干涉图实部和虚部分别应用小波包软阈值方法的去噪方案。以Daubeachies小波为小波包基函数,对添加了噪声的模拟SAR干涉图进行去噪实验,发现叁级小波包分解的去噪效果明显优于一级和二级分解。并进一步对实际的含噪干涉图进行了去噪实验,与小波包软阈值方法直接对干涉图去噪的结果进行了比较。实验结果证实了本文方案的有效性。(本文来源于《吉林大学学报(地球科学版)》期刊2008年03期）
干涉图去噪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
介绍空间域InSAR干涉图的滤波方法,综合自适应中心加权中值滤波和最优方向滤波两种方法的思想,提出基于最优方向自适应中心加权中值滤波方法。分析边缘保持指数指标及其不足,提出改良的边缘保持指数指标。采用模拟数据和真实数据进行实验,结果表明,新滤波方法不仅具有较好的噪声平滑效果,而且有很强的边缘和细节信息的保持能力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
干涉图去噪论文参考文献
[1].胡晋山,丁进,康建荣,黄晨玲.Non-localMeans算法在InSAR干涉图中的去噪研究[J].测绘通报.2018
[2].金鑫,张景雄.自适应加权中值滤波的InSAR干涉图去噪方法[J].测绘地理信息.2016
[3].王伟佳,于雪莲,马文书,周坤,赵文彬.基于改进P-M模型与加权复合型中值滤波的非球面干涉图去噪方法[J].激光与光电子学进展.2016
[4].黄长军,郭际明,喻小东,袁长征.干涉图EMD-自适应滤波去噪法[J].测绘学报.2013
[5].余景波,刘国林,曹振坦,王建波.综合滤波InSAR干涉图去噪实验分析[J].测绘科学.2013
[6].黄攀,岳军,陈鸣,王茂林.基于偏微分方程的InSAS干涉图去噪技术研究[J].青岛理工大学学报.2011
[7].余景波,曹振坦,崔娟,刘明众.干涉图滤波去噪处理的实验[J].地理空间信息.2011
[8].余景波,刘国林,王建波,葛振坦.用小波变换和中值滤波研究差分干涉图的去噪[J].全球定位系统.2011
[9].蔡国林,李永树,刘国祥.小波-维纳组合滤波算法及其在InSAR干涉图去噪中的应用[J].遥感学报.2009
[10].查显杰,傅容珊,戴志阳,刘斌,邵志刚.基于小波包变换的SAR干涉图去噪研究[J].吉林大学学报(地球科学版).2008