資源描述：
《基于無下采樣Contourlet變換的SAR圖像去噪》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第29卷第3期儀器儀表學(xué)報Vol129No132008年3月ChineseJournalofScientificInstrumentMar.20083基于無下采樣Contourlet變換的SAR圖像去噪連學(xué)強(qiáng),丁興號,閆敬文(廈門大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院廈門361005)摘要:提出了一種基于無下采樣Contourlet變換(NSCT)的合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像去噪方法。首次在理論上證實了SAR圖像取對數(shù)后無下采樣Contourlet系數(shù)服從廣義高斯分布,從而提出采用貝葉斯閾值方法估計不含噪聲的無下采樣Contourlet系數(shù),達(dá)到去除
2、噪聲的目的。仿真和實際實驗結(jié)果表明,該方法在噪聲平滑、邊緣和紋理保護(hù)等方面優(yōu)于其他方法。由于無下采樣Contourlet變換不進(jìn)行下采樣,該方法能夠避免其他進(jìn)行嚴(yán)格下采樣的變換去噪時所引入的人工痕跡。關(guān)鍵詞:Contourlet變換;無下采樣Contourlet變換;SAR;圖像去噪中圖分類號:TN911.73文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A國家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)科分類代碼:510.4050SARimagedespecklingusingnonsubsampledContourlettransformLianXueqiang,DingXinghao,YanJing
3、wen(InstituteofInformationScienceandTechnology,XiamenUniversity,Xiamen361005,China)Abstract:AnonsubsampledContourlettransform(NSCT)baseddespecklingmethodforsyntheticapertureradar(SAR)imagesispresented.Itisderivedintheoryforthefirsttimethatthecoefficientsoflog2transforme
4、dSARima2gesdecomposedbyNSCTobeygeneralGaussiandistribution,soBayesianshrinkagefactorisadoptedtoestimatenoise2freeNSCTcoefficients.Simulationandexperimentsdemonstratethatthevisualqualityoftheresultsissuperiortootherdespecklingmethodsintermsofbothbackgroundsmoothing,prese
5、rvationofedgesharpnessandtexture.TheabsenceofdecimationinContourletdecompositionavoidsartificialimpairmentsoftenintroducedbyothercritical2lysubsampledtransformmethods.Keywords:Contourlettransform;NSCT;SAR;imagedenoise濾波能夠有效地平滑均質(zhì)區(qū)域內(nèi)的噪聲,但在異質(zhì)區(qū)往往伴1引言隨著邊緣模糊、紋理損失等缺點。小波由于其多分辨、
6、時頻局部等特性,廣泛應(yīng)用于SAR圖像去噪。由于常用的二維由于后向散射成像特性,合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像小波是由2個一維正交小波的張量積形成,基函數(shù)的各向同不可避免地會受到斑點噪聲的影響,不能正確地反映地性性質(zhì)導(dǎo)致方向選擇性差,小波變換只有水平、垂直、對角線面目標(biāo)的散射特性,影響了圖像的質(zhì)量,也給SAR圖像3個方向,其方向選擇性與實際圖像邊緣的多樣性不相符[1]的后續(xù)處理帶來困難。因此,抑制圖像中的斑點噪聲合。并且由張量積形成的二維小波通過點奇異性來逼近線成為了SAR圖像后處理的前提。奇異,不能以最稀疏的方式表示圖像的輪廓及邊緣信息,
7、不[5]SAR圖像斑點噪聲去除方法基本上可以分為多視處是表示圖像的最優(yōu)基。由于上述缺點使得小波變換在[2][3][4]理、空間自適應(yīng)濾波、小波域處理3大類。多視處理SAR圖像去噪處理中表現(xiàn)出一定的局限性,如偽Gibbs效在抑制斑點噪聲的同時降低了圖像的分辨率,而空域自適應(yīng)應(yīng),且容易導(dǎo)致圖像邊緣和紋理信息的一定損失。收稿日期:2007201ReceivedDate:20072013基金項目:國家自然科學(xué)基金(10605019)、福建省自然科學(xué)基金(2006J0227)、廈門大學(xué)985二期信息創(chuàng)新平臺(00002X07204)、廈門大學(xué)科
8、技創(chuàng)新項目資助第3期連學(xué)強(qiáng)等:基于無下采樣Contourlet變換的SAR圖像去噪513為克服小波變換方向選擇性差,不適宜表示圖像邊緣、3基于NSCT的SAR圖像去噪方法輪廓等線奇異性的結(jié)構(gòu)特征,M.N.Do和Vette
