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合成孔径雷达(SAR)目标分类一般通过特征提取和分类决策具体实施.采用3维块匹配滤波(BM3D)去噪算法对SAR图像进行处理,减轻噪声干扰的影响.在此基础上,采用极限学习机(ELM)对去噪后的图像进行决策分类.ELM具有很高的分类效率和分类精度,其对噪声的敏感性可通过BEMD去噪算法克服.因此,通过结合BM3D以及EL... 相似文献
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像相干斑去噪一直以来都是SAR图像处理的一项关键技术.本文提出一种基于最优非线性扩散的快速相干斑抑制算法,该算法使用最近提出的基于可训练非线性扩散的图像复原框架,并针对合成孔径雷达强度图像,结合相干斑噪声的统计特性,训练非线性扩散过程中的滤波器参数和响应函数参数.实验结果表明,该算法性能与PPBit、SAR-BM3D等主流相干斑去噪算法性能相当甚至更优;同时与这些算法相比,该算法计算效率能够提高75%以上,并且适于并行运算实现. 相似文献
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针对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的特点,提出了一种基于低秩矩阵恢复的SAR图像相干斑抑制算法。该算法首先对SAR图像进行对数变换,将SAR图像相干斑乘性噪声转化为加性噪声;然后对变换后图像等步长遍历提取图像子参考块,利用局部块匹配技术寻找子参考块的相似块组建相似子集,合并数据集中所有相似子集,构建近似低秩的矩阵;再通过低秩矩阵恢复算法将矩阵分解为低秩矩阵部分和稀疏矩阵部分;最后将低秩矩阵部分逆变换回图像块,基于图像块灰度值对图像的每个像素进行加权重构,生成相干斑抑制后的SAR图像。实验表明,文中所提出的算法能够有效抑制SAR图像中的相干斑噪声,同时很好地保留了边缘细节特征。 相似文献
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基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪 总被引:2,自引:0,他引:2
该文通过分析SAR图像的噪声成因以及其斑点噪声模型,结合图像的稀疏表示理论提出一种基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪算法。算法从整体上对SAR图像进行去噪:首先对SAR图像进行Shearlet变换,然后利用稀疏表示模型构造出去噪的最优化模型,在此基础上进行迭代去噪,然后重构SAR图像得到去噪后的图像。实验结果表明:该文所提出的算法不仅可以显著去除相干斑噪声,提高去噪图像的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR),还明显地改善了图像的视觉效果,更好地保留了图像纹理信息。 相似文献
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由于合成孔径雷达(SAR)在农业、林业、水文、地矿、海洋、测绘等领域广泛应用,SAR图像质量和视觉效果提升成为了各国学者研究的热点问题。SAR图像的主要噪声源——相干斑噪声的抑制和去除显得越来越重要。本文通过分析了SAR图像的噪声成因以及其噪声模型。基于SAR图像的特性,本文结合小波变换和Contourlet变换各自的优点,提出了一种基于小波-轮廓波变换与图像循环平移结合的SAR图像去噪算法。本文所提出的算法不仅可以显著去除相干斑噪声,提高图像的信噪比,而且还具有平移不变性,可明显改善图像的视觉效果。实验结果表明:与单独使用小波变换去噪相比,本文算法的信噪比提高2分贝;与单独使用Contourlet变换去噪相比,本文的算法去噪后的图像更平滑,抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显的改善。 相似文献
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一种新的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声时,损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了该方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。 相似文献
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Contourlet变换是小波变换的新发展,具有良好的多尺度和多方向性。合成孔径雷达(SAR)图像Contourlet阈值去噪不考虑相邻像素在变换域的联系,将低于阈值的变换系数置零,会丢失图像中的细节信息。针对上述问题,文中提出一种新的去噪算法:首先,将SAR图像进行Contourlet分解;然后,利用具有良好间断点保留能力的mean shift算法处理子带系数。实验结果证实该算法能够在有效抑制相干斑噪声的同时,较好地保留图像中的细节信息。 相似文献
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相干斑噪声是SAR图像的固有特性.对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息.本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型(GSM)引入二元树复小波(DTCWT)变换域,构造基于复小波域分解系数的邻域模型,将其相邻尺度邻域视为高斯变量和一个尺度因子的乘积,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.对仿真图像和真实SAR图像的实验表明,本文方法有效去除斑点噪声,且较好的保持了图像边缘等细节信息.与传统的空域滤波和小波等方法相比,该方法改善了噪声平滑和边缘保持等性能,并取得了满意的视觉效果. 相似文献
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本文结合SAR图像相干斑的抑制,研究了一种在小波域对带噪SAR图像做网格编码量化的新方法。首先将SAR图像在小波域内实施软阀值去噪声,然后根据SAR图像在小波域中各子带系数固有的树结构关系对其进行零树分类,对分类后的重要性小波系数进行网格编码量化,利用卷积编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,并用维特比算法寻找最优量化序列。该方法综合了小波相干斑抑制、零树编码、网格编码量化技术,不仅利用了信号小波变换域的空间相关性,而且也较好地利用了信号间的时间相关性。在压缩的同时进行了相干斑抑制,在SAR图像的压缩中取得了很好的效果。 相似文献
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基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑噪声抑制算法,能很好的减小相干斑噪声对SAR图像的影响.但该算法在平滑噪声的同时,往往也会使图像的边缘变得模糊,降低了SAR图像的分辨率.比例边缘检测算法能较完整和准确的检测出SAR图像的边缘.我们试图提出一种改进算法,结合小波方法和比例边缘检测两种算法的优点.利用比例边缘检测提取出SAR图像的边缘图,用小波的方法对去边缘的图像进行去斑噪声处理,再把边缘图叠加到去噪后的图像上.试验证明这种算法能够在去除SAR斑噪声的同时,较好的保持SAR图像边缘. 相似文献
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