基于Curvelet域隐马尔可夫树模型的SAR图像去噪

被引：21

作者：

金海燕 ^{[1
]}

焦李成 ^{[1
]}

刘芳 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安电子科技大学智能信息处理研究所雷达信号处理国家重点实验室

[2] 西安电子科技大学计算机学院

来源：

计算机学报 | 2007年 / 03期

关键词：

Curvelet变换; HMT模型; Ridgelet变换; SAR图像; 图像去噪;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN958 [雷达：按体制分];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

从SAR图像相干斑噪声的统计特点出发,将Curvelet变换与隐马尔可夫树(HMT)模型相结合,提出了一种基于Curvelet域隐马尔可夫树(HMT)模型的图像去噪方法.利用HMT模型捕获Curvelet系数之间的尺度从属性,较好地实现了普通图像去噪和SAR图像的相干斑噪声抑制,同时分析了文中算法的去噪机理和计算复杂度.仿真实验证明,与小波域HMT模型方法和Curvelet变换方法比较,主观视觉效果和数值指标都有明显改进.平滑指数(FI)值大小适中,水平和垂直边缘保持指数(ESI)平均提高了约0.2～0.3.

引用

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