基于广义高斯最大似然估计的小波域类LMMSE滤波算法
基于小波系数服从广义高斯分布,该文采用最大似然(ML)准则估计普通图像在子带上的系数方差.该文提出的估计子是一个子带自适应因子和一个β次幂均值的乘积.与最近提出的SI-AdaptShr,LAWMAP和其它一些算法相比,所提出的算法取得了更好的去噪效果.进一步,一种简化的算法产生用于去除SAR图像的斑点噪声.这种新算法可以大大减少运算量,对大尺度的SAR图像后处理有帮助.
SAR图像去噪、广义高斯分布、β次方平均值、方差估计子
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TN957.52
国家自然科学基金60472086;教育部高等学校博士学科点专项科研基金20050701014
2008-04-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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