本文選題：合成孔徑雷達(dá)圖像去噪 + 非下采樣剪切波變換��； 參考：《鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：針對合成孔徑雷達(dá)圖像(synthetic aperture radar,SAR)斑點(diǎn)噪聲影響的問題,提出了一種基于非下采樣剪切波變換域(non-subsample shearlet transform,NSST)加權(quán)核范數(shù)最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)和核各向異性擴(kuò)散(kernel anisotropic diffusion,KAD)的SAR圖像去噪方法.首先預(yù)估計(jì)SAR圖像的全局噪聲方差,其次對SAR圖像進(jìn)行對數(shù)變換,將圖像的相干斑乘性噪聲轉(zhuǎn)化為加性噪聲,然后對SAR圖像進(jìn)行NSST變換分解,將圖像分為低頻分量和多個(gè)高頻分量.對分解后的低頻分量和高頻分量分別用WNNM算法和KAD進(jìn)行去噪處理,最后用處理后的結(jié)果進(jìn)行NSST重構(gòu)得到去噪圖像.給出了該算法的詳細(xì)實(shí)現(xiàn)過程,并把它與之前的WNNM算法和非下采樣shearlet變換算法進(jìn)行了比較.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,峰值信噪比相較于WNNM算法提高了約0.3 d B,而且更好地保存了圖像的局部結(jié)構(gòu),并實(shí)現(xiàn)了良好的主觀視覺效果.
[Abstract]:In order to solve the problem of speckle noise in synthetic aperture radar images, a new denoising method based on non-subsample shearlet transform domain (non-subsample shearlet transform) weighted kernel norm minimization of weighted nuclear norm minimization (WNNM) and kernel anisotropic diffusion (anisotropic diffusion kad) is proposed. First, the global noise variance of SAR image is pre-estimated. Secondly, the logarithmic transformation of SAR image is carried out, and the speckle multiplicative noise of SAR image is transformed into additive noise, then the SAR image is decomposed by NSST transform. The image is divided into low frequency components and multiple high frequency components. The decomposed low-frequency and high-frequency components are de-noised by WNNM algorithm and KAD, respectively. Finally, the image is reconstructed by NSST. The detailed implementation process of the algorithm is given and compared with the previous WNNM algorithm and the non-downsampling shearlet transform algorithm. The experimental results show that the PSNR increases about 0.3 dB compared with the WNNM algorithm, and saves the local structure of the image better, and achieves a good subjective visual effect.
【作者單位】： 河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院;河北省數(shù)字醫(yī)療工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61572063,61401308) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F2016201187) 河北大學(xué)自然科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2014-303);河北大學(xué)研究生創(chuàng)新項(xiàng)目(X2015085)
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2046598