基于Contourlet域主成分分析的SAR图像去噪

• 作者: 吴小俊 胡文宁 郑宇杰
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 轮廓波变换 主成分分析 合成孔径雷达图像去噪 多尺度分解
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 242-245
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2009.06.060

摘要

相干斑噪声是合成孔径雷达图像所固有的,并且严重降低了图像的可编译性,影响了后续图像分割,特征提取,目标分类和识别等工作.因此,SAR图像的相干斑去除问题一直是SAR图像应用研究的重要问题之一.针对SAR图像噪声去除问题,提出了一种基于Contourlet多尺度分解域主成分分析的SAR图像去噪新方法,并且简要归纳了已有的SAR图像去噪方法.方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用主成分分析方法进行能量保持,用重构图像来进行子带去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像.在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征,且信噪比也较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江南大学信息工程学院	170	1079	17.0	22.0
2	郑宇杰		15	48	4.0	6.0
3	胡文宁		3	4	1.0	2.0