基于Gauss滤波和Euler修复模型的SAR图像去噪

针对二阶偏微分模型（Total variation,TV）在合成孔径雷达（Synthetic aperture radar，SAR）图像去噪时会产生阶梯效应的问题，结合Euler修复正则项的优点，提出一种基于Euler修复正则项的高阶变分模型应用到图像去噪。为有效求解模型，采用加性算子分裂（Additive operating splitting,AOS）方法进行数值离散。迭代方式为半隐式，克服了显示格式对步长的限制。试验结果表明，仿真实验取得了很好的效果，而对真实的SAR图像，去噪图像会有明显的孤立大颗粒噪声存在，使视觉效果不好。针对此问题，本文又提出一种将Gauss滤波和Euler修复模型相结合的复合模型，数值实验表明，该方法有效地消除了大颗粒噪声，阶梯效应也被有效抑制。