Key points are not available for this paper at this time.
تعتبر إزالة الضوضاء من صور الاستشعار عن بُعد أمرًا حاسمًا في تطبيق وبحث صور الاستشعار عن بُعد. تنشأ الضوضاء في صور الاستشعار عن بُعد من خصائص المستشعر، ونقل الإشارة، والظروف البيئية، حيث تعتبر الضوضاء الجاوسية النوع الأكثر شيوعًا. في هذه الورقة، اقترحنا خوارزمية تصفية ثنائية ذات تحسينات متعددة (MOBF) تعتمد على كشف الحواف وطرق التطور التفاضلي (DE). تقوم الخوارزمية المقترحة بتحسين نواة تصفية المجال المكاني ونواة الجاوسية في المجال المكاني باستخدام الانحراف المعياري وعرض استجابة الحواف. من خلال استخدام خوارزمية DE، يتم إخضاع الأفراد في المجموعة السكانية بناءً على الانحراف المعياري لنطاق قيمة الرمادي لعمليات الطفرات التكرارية، والتقاطع، والانتقاء لتحسين vectores الحل الكامنة وتحديد فضاء الألوان الأمثل لتحسين الانحراف المعياري لنواة نطاق البكسل. نتيجة لذلك، تم تحقيق خوارزمية MOBF، التي لا تتطلب أي إدخال للمعلمات. للتحقق من جدوى وفعالية الخوارزمية المقترحة، تم إجراء تجارب إزالة الضوضاء على صور الاستشعار عن بُعد باستخدام مقاييس تقييم مثل متوسط الخطأ التربيعي، ونسبة الذروة للإشارة إلى الضوضاء، ومؤشر التشابه الهيكلي. أظهرت النتائج التجريبية أن خوارزمية MOBF تتفوق على الخوارزميات التقليدية في جميع مقاييس التقييم الثلاثة.
درس جانغ وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.