基于自适应小波阈值的SAR图像降噪

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1、第25卷第6期信号处理V0I．25．No．62009年6月SIGNALPROCESSINGJun．2009基于自适应小波阈值的SAR图像降噪万晟聪杨新(上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海200240)摘要：合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重降低了图像质量，影响了后续的处理。SAR图像降噪的要求，是在滤除噪声的同时，尽量保持原始图像的边缘和纹理等细节信息。本文将经典的小波域空间自适应软阈值法应用于降低SAR图像斑点噪声。在此基础上，本文提出根据小波系数的局部统计量选取阈值以及估计相关参数

2、的方法。实验结果表明，本文算法在降低噪声和保持边缘纹理细节之间取得了较好的平衡，处理后的SAR图像的视觉效果和质量评估参数都要优于传统的空间域滤波方法的处理结果。关键词：SAR图像；斑点噪声；平稳小波变换；自适应阈值；参数估计中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1003—0530(2009)06—0874—08SARImageDenoisingBasedonAdaptiveWaveletThresholdingWANSheng—congYANGXin(InstituteofImageProces

3、singandPatternRecognition，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai，200240)Abstract：SARimagesareseverelydeterioratedbyintrinsiccoherentspecklenoisewhichdisturbsfollowingimageprocessingprocedures．FherequirementsofdenoisingforSARimagesincludenotonlyfilteringoutno

4、isebutalsopreservingimagedetailslikeed—gesandtextures．Inthispaper，theclassicspatiallyadaptivewaveletsoft—thresholdingschemeisemployedinsuppressingspeckleofSARimages．Furthermore，weproposeanewapproachtoselectingthethresholdandestimatingrelatedparametersacco

5、rdingtolocalstatisticsofwaveletcoeficients．Experimentresultsshowthattheproposedmethodmakesagoodtradeoffbetweennoisesuppressionandfinedetailpreservation．ThedenoisedtestSARimagesaresuperiortothoseprocessedbytraditionalspatialfilterswhentheyaresubjec—tedtovi

6、sualperceptionandnumericalevaluation．Keywords：SARimage；specklenoise；stationarywavelettransform；adaptivethresholding；parameterestimation统计与自适应滤波降噪方法。其中较常用的包括Lee1引言滤波器⋯，Frost滤波器，Kuan滤波器以及Gamma—合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar)成像系统MAP滤波器等，以及对这些滤波器的改进“。这自上世纪50—6

7、0年代诞生以来，受到科研人员和工程技些算法都是在空问域中利用局部统计信息对数据进行术人员越来越多的关注。SAR成像系统最重要的特点估计和修正。遗憾的是，这些方法在降低斑点噪声的之一是能够在全天候的条件下对大面积区域生成高分同时不可避免地使图像变得模糊，甚至有可能引入新辨率的图像，因而广泛应用于地球表面监控、搜索与救的噪声，从而导致边缘和纹理等细节信息的丢失。援、矿藏探测等诸多领域。自从上世纪九十年代初小波理论建立以来，小波由于SAR的成像原理的问题，SAR图像一般含有分析的方法越来越多地应用于图像处理领域

8、。SAR图斑点噪声。这种噪声由多个散射体回波随机相干而形像小波域滤波技术的核心在于小波系数的操作，目前成。SAR图像中的斑点噪声掩盖了图像细节，在视觉主要有阈值法和贝叶斯估计两种方法。上降低了图像质量，并且会严重影响自动场景分割和小波域阈值法主要基于Donoho和Johnston等人的目标识别的效果。所以，降低SAR图像的斑点噪声是研究成果，最早由Guo和Odegard应用于SAR图雷达信号处理领域的一个热点。像。其基本原理是