自适应SAR图像噪声识别和去噪算法研究

• 作者: 刘明生 彭浩
• 来源期刊: 河北省科学院学报
• 关键词: 图像去噪 图像能量熵 小波分解 噪声曲面 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 66-74
• 页数: 9页
• 分类号: TH133|TP183
• 语种: 中文

摘要

对噪声SAR图像进行噪声类型识别,是对图像进行有针对性去噪的第一步.针对7种典型噪声的干扰图像,提取包括Zernike矩、小波高频不显著系数子带能量比、噪声能量特征值等在内的8类特征值.设计了反向传播(BP)神经网络分类器,可以实现对不同噪声类型干扰的SAR图像的有效识别.采用了包括Probabilistic Patch-Based filter、2D DFT-DWT等7种最新有效过滤SAR噪声图像的算法进行综合去噪.实验结果表明,系统能够在一定程度上自适应过滤受到不同噪声干扰的SAR图像信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘明生		30	275	8.0	16.0
2	彭浩	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	1	5	1.0	1.0