基于NSST变换域WNNM和KAD算法的SAR图像去噪

• 作者: 王配配 赵杰
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达图像去噪 非下采样剪切波变换 加权核范数最小化 核各向异性扩散
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TM391
• 字数: 4120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2016320

摘要

针对合成孔径雷达图像(synthetic aperture radar, SAR)斑点噪声影响的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换域(non-subsample shearlet transform,NSST)加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)和核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion, KAD)的SAR图像去噪方法.首先预估计SAR图像的全局噪声方差,其次对SAR图像进行对数变换,将图像的相干斑乘性噪声转化为加性噪声,然后对SAR图像进行NSST变换分解,将图像分为低频分量和多个高频分量.对分解后的低频分量和高频分量分别用WNNM算法和KAD进行去噪处理,最后用处理后的结果进行NSST重构得到去噪图像.给出了该算法的详细实现过程,并把它与之前的WNNM算法和非下采样shearlet变换算法进行了比较.实验结果表明,峰值信噪比相较于WNNM算法提高了约0.3 dB, 而且更好地保存了图像的局部结构,并实现了良好的主观视觉效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵杰	河北大学电子信息工程学院	42	183	7.0	10.0
5	王配配	河北大学电子信息工程学院	3	10	2.0	3.0