一种基于自适应阈值估计算法的SAR图像去噪方法
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国家自然科学基金创新群体资助项目(60921062);全国优秀博士论文基金资助项目(200543)


SAR Image Denoising Based on Adaptive Threshold Estimation Method
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    摘要:

    为去除乘性相干斑噪声对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的影响,将小波域去噪和二维平移不变去噪算法进行有效结合,提出一种新的自适应阈值估计算法。基于概率密度函数和贝叶斯估计理论,可以得到子带阈值。通过对数变换,将算法应用于含相干斑噪声的SAR图像去噪。理论分析和实验结果表明该算法同目前流行的其他阈值算法相比,运算复杂度低,算法高效;并且在保留原始图像重要细节特征和尖锐信息的同时,能够显著地减少相干斑噪声。

    Abstract:

    An adaptive threshold estimation method for multiplicative speckle denoising in SAR images was proposed, based on wavelet domain merging with translation invariant denoising. The subband threshold was derived using bayesian estimation theory and a new probability density function. The method was applied for speckle SAR images by using logarithmic transformation. Theoretical analysis and experimental results demonstrate that the method is computationally more efficient, and displays better noise removal as well as better preservation of sharp features.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张一,成礼智.一种基于自适应阈值估计算法的SAR图像去噪方法[J].国防科技大学学报,2011,33(2):60-62.
ZHANG Yi, CHENG Lizhi. SAR Image Denoising Based on Adaptive Threshold Estimation Method[J]. Journal of National University of Defense Technology,2011,33(2):60-62.

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  • 收稿日期:2010-09-15
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  • 在线发布日期: 2012-08-28
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