本文關(guān)鍵詞：基于非局部相似和低秩矩陣逼近的SAR圖像去噪　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年S1期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： SAR圖像去噪 聯(lián)合塊匹配 非局部相似性 加權(quán)核范數(shù)最小化

【摘要】：針對(duì)合成孔徑雷達(dá)圖像(Synthetic Aperture Radar,SAR)受斑點(diǎn)噪聲影響的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的基于非局部相似和低秩矩陣逼近的SAR圖像去噪方法。首先對(duì)SAR圖像進(jìn)行對(duì)數(shù)變換,將圖像的相干乘性噪聲轉(zhuǎn)化為加性噪聲,然后預(yù)估計(jì)圖像的全局噪聲方差,利用非局部相似性引入一種新的基于歐氏距離和判定系數(shù)的聯(lián)合塊匹配方式,在低秩模型下采用改進(jìn)殘余噪聲方差估計(jì)的加權(quán)核范數(shù)最小化算法(Weighted Nuclear Norm Minimization,WNNM)逼近低秩矩陣,最終實(shí)現(xiàn)SAR圖像的噪聲抑制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅使得峰值信噪比等客觀指標(biāo)有了明顯的改善,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(jué)效果。
【作者單位】： 河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院;河北省機(jī)器視覺(jué)工程技術(shù)研究中心;河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61572063,61401308) 河北省自然科學(xué)基金(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)新資助項(xiàng)目(X2015085)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 本文受?chē)?guó)家自然科學(xué)基金(61572063,61401308),河北省自然科學(xué)基金(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)1引言合成孔徑雷達(dá)圖像為許多應(yīng)用提供了有用信息,如遙感測(cè)繪、地面監(jiān)測(cè)、自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和地雷檢測(cè)等。但成像傳感器中隨機(jī)分布的大量散射體反射

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1311539