一种改进的二维经验模态分解SAR图像噪声抑制方法

摘要：

针对二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法在抑制SAR图像噪声的过程中造成的边界污染问题,提出了一种改进的BEMD图像去噪方法.该方法在对含噪SAR图像进行BEMD分解的过程中,首先,对极值点进行三角剖分,同时在插值时进行边界周期延拓;其次,对插值后的曲面再进行IMF分解;然后,对分解后的含噪IMF分量进行小波滤波处理;最后,重构图像,从而达到抑制边界污染和去除斑点噪声的目的.实验结果表明,此方法同传统BEMD方法相比,边界污染抑制效果明显,在有效抑制SAR图像噪声的同时,较好地保持了图像的边缘和细节信息.

关键词：二维经验模态分解、SAR图像、斑点噪声、噪声抑制

所属期刊栏目：38

分类号：P237.3;TP751(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：项目来源:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2012214020209;湖南省教育厅科研基金资助项目12C0566

在线出版日期：2014-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1445-1450