基于双边滤波与小波阈值法的矿区遥感图像处理

矿区遥感图像为开采沉陷监测与预计提供了大量的精确数据,对于实现矿区开采沉陷高精度监测与预计发挥了重要作用.由于矿山遥感图像受到矿区复杂的自然环境、成像系统电压不稳定等因素的干扰,导致实地获取的矿山遥感图像在很大程度上受到噪声干扰,图像整体较模糊,难以准确提取有用信息.为此,将双边滤波算法与小波阈值去噪算法相结合,提出了一种矿区遥感图像去噪算法.鉴于双边滤波算法具有较好的边缘保持性能,故首先采用该算法对矿区遥感图像进行处理,以滤除一部分噪声;然后对初次滤波后的图像进行3层小波分解,对分解得到的低频分解系数不作处理,对高频分解系数提出了一种小波域指数型阈值去噪模型进行滤波;最后通过低频分解系数与滤波后高频分解系数重构,获得了高清晰度的矿山遥感图像.采用某矿区2幅遥感图像进行试验,并采用双边滤波算法、小波软阈值去噪模型与新算法进行试验对比,结果表明:新算法在去除噪声的同时,能够最大限度地保持图像细节信息的完整性,其性能总体优于其余2类算法,对于高效处理矿山遥感图像,进而提高矿山开采沉陷监测与预计精度有一定的参考价值.