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一种基于偏微分方程的SAR图像去噪方法

王新楼 乔明 邹谋炎

王新楼, 乔明, 邹谋炎. 一种基于偏微分方程的SAR图像去噪方法[J]. 电子与信息学报, 2005, 27(9): 1365-1369.
引用本文: 王新楼, 乔明, 邹谋炎. 一种基于偏微分方程的SAR图像去噪方法[J]. 电子与信息学报, 2005, 27(9): 1365-1369.
Wang XinLou, Qiao Ming, Zou MouYan. A New Speckle Noise Removal Method Based on PDE's[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2005, 27(9): 1365-1369.
Citation: Wang XinLou, Qiao Ming, Zou MouYan. A New Speckle Noise Removal Method Based on PDE's[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2005, 27(9): 1365-1369.

一种基于偏微分方程的SAR图像去噪方法

A New Speckle Noise Removal Method Based on PDE's

  • 摘要: 传统的相干斑噪声抑制算法在多次迭代后通常会导致图像边缘的模糊,这一直是SAR图像去噪处理的难点和热点所在。该文分析了应用于图像处理的各向异性扩散方程(PDEs),在其基础上由最小化问题出发,引入棱边指示子对图像的边缘加以限制,得到新的去噪模型并降之应用于SAR图像的相干斑噪声去除。与传统的基于局部统计量和各向异性滤波器相比,新的算法在棱边保持和噪声去除能力均有提高。
  • Goodman J M. Some fundamental properties of speckle[J]..J Opt.Soc. Am.1976, 66(11):1145-1149[2]Lee J S. Digital image enhancement and noise filtering by using local statistics[J].IEEE Trans. on Pattern Anal. Machine Intell.1980, PAMI-2(2):165-168[3]Lee J S. Refined filtering of image noise using local statistics[J].Comput. Graph. Image Proc.1981, 15(3):380-389[4]Lee J S. Speckle suppression and analysis for synthetic aperture radar. Opt. Eng., 1986, 25(5): 634-643.[5]Frost V S, Stiles J A, Shanmugan K S, Holtzman J C. A model for radar images and its application to adaptive digital filtering of multiplicative noise[J].IEEE Trans. on Pattern Anal. Machine Intell.1982, PAMI-4(2):157-165[6]Perona P, Malik J. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion[J].IEEE Trans. on Pattern Anal. Machine Intell.1990, 12(7):629-639[7]Mumford D, Shah J.Optimal approximations by piecewise smooth functions and associated variational problems. Comm.Pure Applied. Math. 1989, 42(5): 577-685.[8]邹谋炎.反卷积和图像复原.北京:国防工业出版社,2001:248-250.[9]Lazaroaia L. A study in the BV space of denoising-deblurring variational problem. prepubl. No.439, Laboratory J-A. Dieudonne,URA 168 du CNRS, University of Nice-Sophia Antipolis, France,1996.[10]Black M, Sapiro G. Edges as outliers: Anisotropic smoothing using local image statistics. Proceedings of the Scale-Space Conference, Berlin, Springer-Verlag, 1999:58-62.
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出版历程
  • 收稿日期:  2004-04-05
  • 修回日期:  2004-08-20
  • 刊出日期:  2005-09-19

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