基于二维小波变换和独立分量分析的sar图像去噪方法

《基于二维小波变换和独立分量分析的sar图像去噪方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、基于二维小波变换和独立分量分析的SAR图像去噪方法第30卷第5期2008年5月电子与信息学报JournalofElectronics&InfonnationTechnologyV01.30NO.5May2008基于二维小波变换和独立分量分析的SAR图像去噪方法卢晓光韩萍吴仁彪刘瑞华(中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室天津300300)摘要:该文给出了一种基于离散小波变换和独立分量分析的SAR图像斑点噪声抑制方法•首先利用小波变换对图像进行分解，然后将分解出的各部分子图像分别进行独立分量分析，提取出相应的独立源,去除噪声分量，最后依次进行ICA重构和小波重构.该文

2、还同时比较了采用不同小波基函数时斑点噪声的抑制效果，研究了它们对斑点抑制的影响.对MSTAR实测SAR图像的实验结果表明该方法能够有效地抑制图像屮的斑点噪声，且在性能上优于ICA和Lee滤波方法.关键词:合成孔径雷达;斑点噪声抑制;小波变换;独立分量分析中图分类号TN957.52文献标识码:A文章编号:1009-5896(2008)05-1052-04AnApproachforSARImageDespeckllngBasedOil2D?WaveletTransformandICALuXiao-guangHanPingWuRen一biaoLiuRui-hua(TianjinKeyLa

3、b.IorAdvancedSignalProcessing,CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China)Abstract:Inthispaper,anovelspecklesuppressionmethodisproposed,whichisbasedonthejointofdiscretewavelettransformandindependentcomponentanalysis(ICA).ThismethodemploysICAtoprocessthewaveletcoefficientsofimages.extrac

4、tingtheindependentcomponentswhichrepresenttheuncontaminatedimages.Alsothispapercomparesthesuppressingperformanceofseveralstandardwaveletbases.investigatingtheirinfluencesonsuppressingthespeckle.ExperimentalresultsbasedonSARimagesofMSTARdatasetshowthattheproposedmethodsuppressesspeckleeffective

5、ly,andoutperformsICAandLeefilte匚Keywords:SyntheticApertureRadar(SAR);Specklesuppression;Wavelettransform;IndependentcomponentAnalysis(ICA)1引言过去几十年里，合成孔径雷达fSyntheticApertureRadar,SAR)受到了普遍重视，对SAR图像信息的分析，理解系统的研究，开发也成为了各国竞相研究的热点•但SAR图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度，影响了后续目标的检测，分类和识别性能.因此对相千斑的抑制技术已成为SAR图像处理

6、屮的一个重点和难点.冃前已有多种相干斑抑制方法，如多视处理，基于图像统计特性的滤波方法，小波变换等［a・Sl.其中小波变换由于其对图像的多分辨率分析在SAR图像斑点抑制中得到了广泛的应用.独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)是一种源于肓源分离领域的信号处理技术，该方法以非高斯源信号为研究对象.对罪高斯信号来说，二阶统计量只能反映一部分信息，它不包含相位信息;对图像数据而言，其大部分重要特征信息(如图像的边缘,细节等1与像素间的高阶2006-10—30收到,2007—04—06改冋国家杰出青年基金项R(60325102),国家863计划(2

7、006AA12Z313),深圳大学ATR国防科技重点实验室开放课题(200603)和中国民航大学科研启动基金(Qd04ql0)资助课题统计特征有着密切的关系ICA就是一种基于高阶统计特性的分析方法，它基于统计独立性的原则，使用最优化算法将多通道信号分解成彼此相互独立的分量•在实际应用中，受噪声污染的信号中有用信号与噪声往往是独立的,这样就可以通过ICA实现去噪.目前ICA在信号去噪中得到了很好的应用，表现出了良好的性能【,・本文充分利用小波变换和ICA的特点，将其结合