基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型的SAR图像噪声抑制

被引：12

作者：

白静

侯彪

王爽

焦李成

机构：

[1] 西安电子科技大学智能信息处理研究所

[2] 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西安

来源：

计算机学报 | 2008年 / 07期

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.54 [噪声干扰];

学科分类号：

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

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.对大量真实SAR图像的去噪实验表明,文中方法取得了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.

引用

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