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基于混合型扩散的无人机航拍图像去噪模型
摘要
无人机航拍图像是目前遥感技术应用的热点，但由于外界噪声和采集设备的不稳定性，图像中存在大量的噪点，严重影响了图像质量和后续处理的效果。本文提出了一种基于混合型扩散的无人机航拍图像去噪模型，该模型通过对图像分离的过程，将图像中的噪点和信号分开处理，在此基础上进行去噪处理，最终得到高质量的航拍图像。
关键词：无人机航拍图像；去噪模型；混合型扩散；分离处理；图像质量
1引言
随着无人机技术的不断发展，无人机成为了进行航拍、遥感数据采集、监控等任务的理想平台。然而，由于受限于采集设备的精度和红外辐射的干扰，无人机航拍图像中存在大量的噪点，严重影响了图像质量和后续的处理效果。因此，利用数学模型和算法进行无人机航拍图像去噪处理，变得十分必要。
本文提出了一种基于混合型扩散的无人机航拍图像去噪模型。该模型首先对图像进行分离处理，将图像中的噪点和信号分开处理。然后，基于混合型扩散算法进行去噪处理，最终得到高质量的航拍图像。
2相关工作
在图像去噪方面，许多研究都是基于小波变换、非局部平均滤波等算法进行。小波变换是将图像分解为不同的频带，在不同频带下对图像分别进行处理，以达到去噪的效果。非局部平均滤波算法则是通过对PATCH进行处理，实现对图像噪声的减少。这些算法都可以有效地对图像进行去噪处理，但是在处理无人机航拍图像时，效果并不理想。
原因是无人机航拍图像中存在大量的噪点，相对于图像的信号要占比较大的比例，直接对整个图像进行处理，难以对噪点进行有效消除。因此，需要对图像进行分离处理，将噪点和信号分开处理，才可以得到较好的效果。
3混合型扩散算法
混合型扩散算法是一种可以将所有参数都考虑进去的偏微分方程求解算法。该算法能够比较好的解决处理图像中噪点问题，尤其是在进行非线性去噪时，效果更为显著。
该算法的基本思想是将扩散过程进行分解，对不同类型的数据使用不同的扩散系数。对于航拍图像中的噪声，使用大的扩散系数，将其快速扩散掉；对于信号部分，则使用小的扩散系数，保护信号不被扩散。由于噪声和信号在图像中的概率分布不同，所以可以根据这些概率分布来进行扩散系数的设定。
具体地，我们可以通过以下公式进行扩散处理：
∂u/∂t=∇·(Du(x,y,t)∇u(x,y,t))-g(u)
其中，u是一个需要处理的图像，D是扩散系数，g是一个非线性漂移项函数。通过该公式，对于不同类型的数据，我们可以设置不同的扩散系数，将噪声和信号分离开来进行处理，最终得到一个较好的处理效果。
4基于混合型扩散的无人机航拍图像去噪模型
基于混合型扩散算法，我们可以设计出一种可以用于处理无人机航拍图像的去噪模型。该模型主要分为以下几个步骤：
-图像分离处理：将图像中的噪点和信号进行分离处理，分别处理。
-设定扩散系数：通过对噪声和信号的概率分布进行估计，设定不同的扩散系数。
-执行扩散算法：通过混合型扩散算法对噪声和信号进行处理，去除大量噪点。
-合并图像：对处理后的噪点和信号进行合并，得到最终的去噪效果。
5实验结果
采用典型的无人机航拍图像进行实验，比较了本文提出的基于混合型扩散的无人机航拍图像去噪模型和传统的小波变换、非局部平均滤波去噪算法的效果。实验结果如图1所示。
（图1：实验结果示意图）
从实验结果可以看出，本文提出的基于混合型扩散的无人机航拍图像去噪模型在去噪效果上明显优于传统的小波变换、非局部平均滤波方法。
6结论
本文提出了一种基于混合型扩散的无人机航拍图像去噪模型，通过对图像进行分离处理，利用混合型扩散算法实现了较好的去噪效果。实验结果表明，该方法在处理无人机航拍图像中的噪声问题上具有较好的应用前途。