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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海理工大学光学与电子信息工程学院,上海200093
出 处:《信息通信》2009年第1期17-19,16,共4页Information & Communications
摘 要:针对SAR图像相干斑抑制问题,提出一种双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合的SAR图像的斑点抑制算法。文中将双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征。仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,本文提出的算法具有更好的去噪效果。When addressing SAR image speckle denoising,this dissertation proposed a new method based on enhancement of wavelet significant coefficients.In our paper we make the speckle noise model suit the bivariate shrinkage function,and the joint probability density functions(PDF)and noise PDF could be united by MAP to de-noise image,then the wavelet coefficients are enhanced according to a rule whether the coefficient is a significant one or not.The simulation demonstrates that the new algorithms have a better denoised effect comparing with other traditional denoising methods.
分 类 号:TN911[电子电信—通信与信息系统]
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