基于小波包分解和信息熵阈值函数的遥感图像去噪方法技术

本发明专利技术公开了基于小波包分解和信息熵阈值函数的遥感图像去噪方法，属于遥感处理的技术领域。该方法首先从数据库网站中选择和下载一幅遥感图像，然后对其进行小波包分解，得到不同频率子带的小波包系数，接着根据每个子带的信息熵和长度，计算出一个合适的阈值，对小波包系数进行软阈值处理，去除噪声成分，保留信号成分，最后对处理后的小波包系数进行重构，得到去噪后的，并对其进行评估和分析，计算其与原始的相似度指标。该方法可以有效地去除遥感中的各种噪声，提高的质量和可用性，同时保持的细节和结构信息，不会引起失真或模糊。该方法适用于对遥感进行去噪处理的领域，如农林医、水利气象、地质、环境等。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感图像处理的，具体地说，涉及基于小波包分解和信息熵阈值函数的遥感图像去噪方法。

技术介绍

1、遥感图像是指利用航空器或者人造卫星等载体搭载的传感器对地球表面进行观测和记录所得到的图像，它是一种重要的地理信息资源，广泛应用于农业、林业、水利、气象、地质、环境、城市规划等领域。然而，由于传感器的噪声、大气散射、云雾遮挡等因素的影响，遥感图像通常会受到各种噪声的污染，导致图像的质量和可用性降低，因此，对遥感图像进行去噪处理是一项必要的工作。

2、目前，对遥感图像进行去噪处理的方法主要有空间域滤波法、频域滤波法、小波变换法、小波包变换法等。其中，小波包变换法是一种有效的多分辨率分析工具，它可以将图像分解为不同频率子带的小波包系数，从而实现对图像的细节和结构信息的分离。然而，小波包变换法的关键问题是如何选择合适的阈值对小波包系数进行去噪处理，如果阈值过大，会导致图像的细节和结构信息丢失，造成失真或模糊；如果阈值过小，会导致噪声成分未能完全去除，影响图像的清晰度。因此，如何根据不同频率子带的特性，确定一个合适的阈值，是小波包变换法的难点和关本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于小波包分解和信息熵阈值函数的遥感图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的遥感图像去噪方法，其特征在于，所述数据库网站为Copernicus Open Access Hub，所述遥感图像为Sentinel-2的遥感图像，该图像拍摄于2020年12月31日，覆盖中国广东省部分地区，包含13个波段，分辨率为10米或20米。

3.根据权利要求2所述的遥感图像去噪方法，其特征在于，所述信息熵E(j,k)和阈值T(j,k)的计算公式分别为：

4.根据权利要求3所述的遥感图片去噪方法，其特征在于，所述软阈值处理的公式为：

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【技术特征摘要】

1.基于小波包分解和信息熵阈值函数的遥感图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的遥感图像去噪方法，其特征在于，所述数据库网站为copernicus open access hub，所述遥感图像为sentinel-2的遥感图像，该图像拍摄于2020年12月31日，覆盖中国广东省部分地区，包含13个波段，分辨率为10米或20米。

3.根据权利要求2所述的遥感图像去噪方法，其特征在于，所述信息熵e(j,k)和阈值t(j,k)的计算公式分别为：

4.根据权利要求3所述的遥感图片去噪方法，其特征在于，所述软阈值处理的公式为：

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【专利技术属性】
技术研发人员：赵佳钰，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：

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