本文關(guān)鍵詞：基于線性最小均方誤差估計的SAR圖像降噪，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)圖像降噪過程中容易引起細節(jié)紋理信息損失的問題,該文結(jié)合SAR圖像相干斑噪聲的統(tǒng)計特性,提出了一種基于變換域系數(shù)線性最小均方誤差(linear minimum mean-square error,LMMSE)估計的SAR圖像降噪方法。首先通過SAR場景下的Kmeans聚類算法將相似圖像塊聚類;然后針對每一類相似圖像塊集合進行奇異值分解(singular value decomposition,SVD),得到同時包含圖像塊集合行列相關(guān)信息的含噪奇異值系數(shù);為從含噪奇異值系數(shù)中更準確地估計出真實圖像奇異值的系數(shù),先通過加性獨立信號噪聲(additive signal-dependent noise,ASDN)模型將乘性噪聲轉(zhuǎn)化為加性噪聲,再利用LMMSE準則對奇異值系數(shù)進行估計,最后將估計結(jié)果重構(gòu)得到降噪后的圖像塊集合。實驗結(jié)果表明,該方法充分利用相似圖像塊集合奇異值系數(shù)稀疏的特性,采用LMMSE準則估計奇異值系數(shù),既保證了系數(shù)中噪聲分量的去除又避免了圖像紋理細節(jié)對應(yīng)小系數(shù)的丟失,不僅去噪效果明顯,同時能有效地保持圖像紋理細節(jié),具有良好的圖像視覺效果。
【作者單位】： 重慶大學通信工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 合成孔徑雷達圖像降噪 聚類 奇異值分解 最小均方誤差估計
【基金】：國家自然科學基金(61108086,61171089,6130122,11304382) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金(CDJZR10160003,CDJZR11160003,CDJZR12160014,CDJZR13160008,CDJZR155507) 中國博士后科學基金(2013M532153) 重慶市自然科學基金(cstc2012jjA40001) 重慶市科技攻關(guān)計劃項目(cstc2012gg-yyjs0572)資助課題
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 0引言合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)在成像過程中產(chǎn)生的相干斑噪聲不僅影響人眼的觀察還給后續(xù)的機器解譯及目標識別帶來了困擾,因而降噪成為SAR圖像處理中的一個核心環(huán)節(jié)。基于空域濾波的Lee濾波、Frost濾波、Kuan濾波等經(jīng)典濾波方法不僅對斑點噪聲的抑制能力

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  本文關(guān)鍵詞：基于線性最小均方誤差估計的SAR圖像降噪，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：472691