基于形态学成分分析的合成孔径雷达图像去噪
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干斑抑制一直是SAR图像预处理的重要环节.针对利用小波阈值去噪方法进行相干斑抑制时存在细节丢失的问题,提出一种基于形态学成分分析(Morphological Component Anlysis,MCA)和超完备字典稀疏表示的相干斑抑制方法.该方法使用MCA将图像的平滑部分、纹理部分和边缘部分进行分离,在变换域空间包含脊小波(curvelet)的超完备字典将平滑部分、纹理部分和边缘部分分别进行稀疏表示,相干斑抑制,进行SAR图像的恢复.利用实测SAR图像进行试验,并与Lee滤波、小波阈值等已有方法进行了比较,实验结果表明:本文算法在抑制相干斑的同时更好的保留了有用的细节信息.
SAR图像、相干斑、形态学成分分析、脊小波
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TP751.1(遥感技术)
部基金9140A13030211BQ02;教育部博士点基金20113219110018;南京理工大学研究基金2010ZDJH05,2011ZDJH13;江苏省创新计划CXLX11_0252资助课题
2014-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
448-454
