基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型SAR图像噪声抑制

• 作者: 侯彪 焦李成 王爽 白静
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像 Directionlet变换 高斯混合尺度模型(GSM) 提升方案 斑点噪声
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1234-1241
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5053字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2008.07.018

摘要

提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度(GSM)模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlets通过多方向选择来捕捉图像中各向异性特征,滤波器结构为可分离设计;采用提升方案进一步减小变换的运算量.文中对相邻位置和尺度的系数建立GSM模型,能较好地描述系数的边缘分布,充分体现邻域间系数的相关性.对大晕真实SAR图像的去噪实验表明,文中方法取得r比空域滤波及小波方法更优的去噪性能,同时在图像边缘等细节特征保持方面具有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	514	14586	52.0	103.0
2	侯彪	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	25	1246	14.0	25.0
3	白静	西安电子科技大学智能信息处理研究所	7	57	4.0	7.0
4	王爽	西安电子科技大学智能信息处理研究所	15	246	8.0	15.0