SAR图像去噪的分数阶多尺度变分PDE模型及自适应算法  

Fractional-Order Multi-scale Variation PDE Model and Adaptive Algorithm for SAR Image Denoising

作　　者：张军[1] 韦志辉[2] 

机构地区：[1]南京理工大学理学院,南京210094 [2]南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094

出　　处：《电子与信息学报》2010年第7期1654-1659,共6页Journal of Electronics & Information Technology

基　　金：国家863计划项目(2007AA12E142);高等学校博士学科点专项科研基金(200802880018)资助课题

摘　　要：在合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制中,保持图像的边缘和纹理是非常重要的。该文首先利用分数阶导数和负指数Sobolev空间对图像进行建模,建立了分数阶多尺度变分偏微分方程(PDE)模型,然后给出了模型参数自适应选择方法,并在此基础上提出了区域、尺度自适应的去噪算法。数值实验表明,新方法能在去除噪声,抑制图像的"阶梯效应",保持图像的边缘、纹理细节几个方面取得较好的效果。In the processing of Synthetic Aperture Radar（SAR） image speckle noise reduction,maintaining the edges and textures of image are very important.This paper proposes a fractional-order multi-scale Partial Differential Equation（PDE） model by modeling the image with fractional-order derivative and negative Sobolev space,and then gives the adaptive selection method for the model parameters and the region-scale adaptive algorithm for SAR image denoising.Numerical experiments show that the new method can achieve better results in removing the noise,restraining the staircase effect and preserving edges and textures.

关 键 词：合成孔径雷达 相干斑噪声抑制 分数阶导数 多尺度 细节保持 阶梯效应 

分 类 号：TN957.52[电子电信—信号与信息处理]