本文關(guān)鍵詞： 合成孔徑雷達(dá)圖像 相干斑 迭代方向?yàn)V波(IDF) 邊緣強(qiáng)度映射(ESM) 各向異性高斯核(AGK)　出處：《電子與信息學(xué)報》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為保護(hù)SAR圖像邊緣特征并有效提高對乘性相干斑噪聲的抑制性能,該文提出一種基于迭代方向?yàn)V波的抑制圖像相干斑新算法。該算法先借助高斯-伽馬平行窗估計(jì)出的比率邊緣強(qiáng)度映射(ESM)與方向信息,自適應(yīng)地控制各向異性高斯核(AGK),生成沿ESM方向分布的具有各向異性支撐區(qū)域的局域窗。然后將SAR圖像多種局部統(tǒng)計(jì)參量聯(lián)合作為衰減因子,形成與SAR圖像區(qū)域分布特性相適應(yīng)的負(fù)指數(shù)衰減型加權(quán)系數(shù),進(jìn)而將負(fù)指數(shù)衰減型加權(quán)系數(shù)與局域窗帶方向的各向異性支撐區(qū)域結(jié)合形成局域加權(quán)的方向?yàn)V波。最后對SAR圖像迭代地進(jìn)行方向?yàn)V波即可實(shí)現(xiàn)帶邊緣保護(hù)的相干斑抑制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與多種抑斑算法相比,該文算法在SAR圖像抑斑與邊緣保護(hù)方面均獲得了更好的性能。
[Abstract]:To preserve the SAR image edge characteristics and effectively improve the suppression performance of multiplicative speckle noise, this paper proposed a new algorithm to suppress image speckle filter based on iterative direction. The algorithm first coherent with Gauss gamma parallel window ratio edge strength map estimate (ESM) and direction information, adaptive control of anisotropy Gauss (AGK), specific nuclear generating distribution along the ESM direction with anisotropic support domain. Then the local window SAR image obtained by combining several local statistics as a negative exponential attenuation factor, form and adapt to the characteristics of regional distribution of SAR Image Attenuation weighted coefficient, and the negative exponential decay coefficient weighted direction and the local window with the combination of anisotropic directional filtering to form local weighted regional support. At the end of the SAR image iteratively by direction filter can realize speckle suppression with edge protection. The experimental results It shows that the proposed algorithm has better performance in SAR image suppression and edge protection compared with a variety of anti speckle algorithms.

【作者單位】： 西安工程大學(xué)電子信息學(xué)院;西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61271295) 陜西省教育廳項(xiàng)目(12JK0357) 西安工程大學(xué)博士科研啟動基金(BS1205) 西安市科技局技術(shù)轉(zhuǎn)移促進(jìn)工程項(xiàng)目(CXY1349(2))資助課題
【分類號】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1552809