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时间:2019-05-15
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1、计算机与现代化2011年第11期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第195期文章编号:1006-2475(2011)11-0067-03基于BayesShrink软阈值的Bandelet域SAR图像去噪许亚男,汪贤才(池州学院物理与机电工程系,安徽池州247000)摘要:合成孔径雷达(SAR)图像产生的相干斑噪声是一种乘性噪声,严重影响SAR图像的质量。本文提出一种新的极化SAR图像的去噪方法,该方法对极化SAR图像进行自适应Bandelets阂值方法,阈值采用BayesShrink软阈值
2、方法,将其应用于自适应Bandelets系数。通过实验对比,证实此法与小波阈值去噪相比,能够更好地保持图像纹理和边缘特征。关键词:白适应Bandelet变换;BayesShrink软阈值;小波去噪;SAR图像中图分类号:TP391.41文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.1006-2475.2011.11.018BandeletDomainSARImagesDespecldingBasedonBayesShrinkSoR-thresholdingXUYa—nan,WANGXian-
3、cai.(Dept.ofPhysicalandMechanicalandElectricalEnneefing,ChizhouUniversity,Chizhou247000,China)Abstract:SyntheticApertureRadar(SAR)imagesareinherentlyafectedbymultiplicativespecklenoise,whichseriouslyafectsthequalityofSARimages.Thispaperpresentsadespec
4、klingmethodforSARimagesbasedonadaptiveBandeletsthresholding.ThisthresholdisderivedinaBayesianframeworknamedBayesShrinksoft-thresholding,anditisapphedtoadaptiveBandehtscoeficientstoachievemoresatisfyingresul~.Theperformancesofthisproposedschemeandwavel
5、etthresholdingfordespecklingSARimagesarecomparedthroughexperiment.Experimentresultsclearlydemonstratetheproposedschemeisabletobetterkeeptextureandedgecharacter.Keywords:adaptiveBandelettransform;BayesShrinksoft·thresholding;waveletdenoising;SARimages多
6、基于乘性噪声模型的自适应滤波器,如Lee滤波0引言器[引、Kuan滤波器J、Frost滤波器【6以及Gamm-由于成像雷达发射的是相干波,用这种相干信号Map滤波器等。照射目标时,会使SAR图像产生相干斑噪声。相干目前出现的去噪方法,都是先对噪声图像进行变斑带来SAR图像的随机起伏,会降低SAR目标的检换,然后在变换域进行去噪。自二十世纪八十年代末测性能,也会使SAR图像的理解和应用变得更加困起,小波变换就普遍被认为是一种分析非平稳信号和难。因此,在应用SAR图像之前有必要滤除相干斑图像的强有力的
7、工具。离散小波变换作为小波理论噪声。的一个成果,可以对变换后的小波高频系数进行硬阈极化SAR数据的极化散射矩阵有4个极化分值或软阈值去噪。但是,在这种去噪情况下,噪声必量,即HH、HV、VH和VV。对于极化合成孔径雷达,须是白噪声并且不依赖于无噪图像。近几年来,各种因为要处理交叉乘积项,所以去噪变得更加复杂。各样的小波基和阈值方法被用于SAR图像的相干斑Novak和Bud引入一种滤波器【1,采用复杂的单视去噪。。。由于图像具有多方向和各向异性的特点,数据,假设每个像素的HH、HV、VV之间的相关性
8、与二维小波变换不能利用图像本身的几何正则性,第二强度比是已知的,该方法理论上是最优的。Lee针对代Bandelet[】提供了一种新的基于边缘的图像表模拟图像采用一种自适应窗对Novak与Bud的算法示方法,巧妙地借助多尺度分析和几何方向分析,算进行研究J。斑点噪声是乘性噪声,为此,出现了许法过程比较简单,重构图像没有边缘效应。收稿日期:2011-07.14基金项目:池州学院引进研究生项目(2009RC001)作者简介:许亚男(1984.),女,安徽池州人,池州学院物理与机电工程系助
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