基于贝叶斯模型的shearlet域SAR图像去噪方法

摘要：

通过对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像相干斑噪声的特点分析,提出一种基于贝叶斯模型的shearlet域SAR图像去噪方法.首先将变换后的SAR图像在shearlet域进行稀疏表示,得到稀疏系数的分布;其次利用贝叶斯模型进行信号和噪声检测的建模,得到最佳的阈值;然后根据稀疏系数在不同方向上相关性不同的特点,利用自适应加权收缩算法对SAR图像噪声进行平滑处理;最后利用降噪后的高频子图像和低频子图像进行逆shearlet变换,得到SAR重构图像.通过在MSTAR数据库上的实验表明,该算法在滤除相干斑噪声的效果上比其他方法更好,并且不会损失图像的边缘特性.

关键词：图像去噪、合成孔径雷达图像、shearlet变换、贝叶斯模型

所属期刊栏目：39

分类号：TN957.52

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目61301211资助课题

在线出版日期：2017-07-12（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：1250-1255