航空学报
航空學報
항공학보
ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICA
2013年
1期
173-180
,共8页
Shearlet去噪%高斯混合模型%复Shearlet变换%合成孔径雷达图像去噪%相干斑噪声
Shearlet去譟%高斯混閤模型%複Shearlet變換%閤成孔徑雷達圖像去譟%相榦斑譟聲
Shearlet거조%고사혼합모형%복Shearlet변환%합성공경뢰체도상거조%상간반조성
结合双树复小波的平移不变性、多分辨率性和剪切波变换的灵活可选的多方向性,提出一种新的图像表达方法——复Shearlet变换.针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干噪声特点,建立了复Shearlet 系数域的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GSM),在此基础上应用贝叶斯最小二乘法进行系数估计,最后进行复Shearlet反变换得到去噪以后的SAR图像.仿真结果和分析表明:本文提出的算法相比其他变换域去噪算法,不仅去噪后的图像的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)有所提高,而且去噪后的图像更平滑,且与Shearlet域高斯混合模型相比,本文算法速度快了两倍多.
結閤雙樹複小波的平移不變性、多分辨率性和剪切波變換的靈活可選的多方嚮性,提齣一種新的圖像錶達方法——複Shearlet變換.針對閤成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像的相榦譟聲特點,建立瞭複Shearlet 繫數域的高斯混閤模型(Gaussian Mixture Model,GSM),在此基礎上應用貝葉斯最小二乘法進行繫數估計,最後進行複Shearlet反變換得到去譟以後的SAR圖像.倣真結果和分析錶明:本文提齣的算法相比其他變換域去譟算法,不僅去譟後的圖像的峰值信譟比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)有所提高,而且去譟後的圖像更平滑,且與Shearlet域高斯混閤模型相比,本文算法速度快瞭兩倍多.
결합쌍수복소파적평이불변성、다분변솔성화전절파변환적령활가선적다방향성,제출일충신적도상표체방법——복Shearlet변환.침대합성공경뢰체(Synthetic Aperture Radar,SAR)도상적상간조성특점,건립료복Shearlet 계수역적고사혼합모형(Gaussian Mixture Model,GSM),재차기출상응용패협사최소이승법진행계수고계,최후진행복Shearlet반변환득도거조이후적SAR도상.방진결과화분석표명:본문제출적산법상비기타변환역거조산법,불부거조후적도상적봉치신조비(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)유소제고,이차거조후적도상경평활,차여Shearlet역고사혼합모형상비,본문산법속도쾌료량배다.
