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基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪

刘帅奇 胡绍海 肖扬

刘帅奇, 胡绍海, 肖扬. 基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(9): 2110-2115. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00200
引用本文: 刘帅奇, 胡绍海, 肖扬. 基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(9): 2110-2115. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00200
Liu Shuai-Qi, Hu Shao-Hai, Xiao Yang. Shearlet Domain SAR Image De-noising via Sparse Representation[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(9): 2110-2115. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00200
Citation: Liu Shuai-Qi, Hu Shao-Hai, Xiao Yang. Shearlet Domain SAR Image De-noising via Sparse Representation[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(9): 2110-2115. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00200

基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00200
基金项目: 

国家自然科学基金(60572093),北京市自然科学基金(4102050),教育部博士点基金(20050004016)和航空科学基金(201120M5007)资助课题

Shearlet Domain SAR Image De-noising via Sparse Representation

  • 摘要: 该文通过分析SAR图像的噪声成因以及其斑点噪声模型,结合图像的稀疏表示理论提出一种基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪算法。算法从整体上对SAR图像进行去噪:首先对SAR图像进行Shearlet变换,然后利用稀疏表示模型构造出去噪的最优化模型,在此基础上进行迭代去噪,然后重构SAR图像得到去噪后的图像。实验结果表明:该文所提出的算法不仅可以显著去除相干斑噪声,提高去噪图像的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR),还明显地改善了图像的视觉效果,更好地保留了图像纹理信息。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-02-29
  • 修回日期:  2012-04-28
  • 刊出日期:  2012-09-19

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