基于多尺度小波变换的高斯混合模型SAR图像去噪  

SAR Speckle Reduction Based on Multi-Scale Wavelets and Gauss Mixture Model

作　　者：曹兰英[1] 张昆辉[2] 夏良正[1] 

机构地区：[1]东南大学自动控制系,南京210096 [2]中国雷华电子技术研究所,无锡214063

出　　处：《数据采集与处理》2005年第1期44-47,共4页Journal of Data Acquisition and Processing

基　　金：国防预研航空课题基金资助项目

摘　　要：针对合成孔径雷达图像斑点噪声去除问题 ,提出了一种滤波算法。该算法根据 SAR图像小波系数分布的特点 ,采用高斯混合模型对其进行精确拟合 ,并用贝叶斯估计来恢复原图。为了有效地克服对数图像均值不为零对小波滤波的影响 ,在多尺度小波变换前先对取对数后的图像作了归一化处理。仿真实验结果表明 ,该方法克服了常用的小波阈值去噪只有一个阈值的缺点 。A new algorithm for suppressing speckle in synthetic aperture radar (SAR) images is presented. According to the statistical characteristics of wavelet coefficients, Gauss mixture model is used to demonstrate the statistics of those coefficients. Using Bayesian estimator is to get the actual coefficients. Biased mean of the log-transformed image will affect the algorithm result; it is corrected before multi-scale wavelet transformation. Simulation results show that the method performs better than the common threshold de-noising method. So it can remove the noise while sustaining the edge properties of natural SAR images.

关 键 词：高斯混合模型 SAR图像 多尺度小波变换 合成孔径雷达图像 小波阈值去噪 小波系数 斑点噪声 算法 小波滤波 仿真实验 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN911[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]