基于平稳小波域GSM模型的SAR图像去噪

为解决SAR图像处理中传统方法存在的图像边缘模糊、失真等问题,将平稳小波变换和高斯混合尺度模型（GSM）相结合,建立了基于平稳小波分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪,最后对各个方法的滤波结果用评估参数进行客观评价。实验结果表明,该方法具有比空域滤波及标准小波方法更优的去噪性能。     

基于小波域中SOT结构的SAR相干斑抑制

论述了在小波域中通过空间向树结构对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的抑制。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了采用传统滤波方法去除SAR图像中相干斑噪声的局限性以及在小波变换域中如何通过空间向树结构对相干斑噪声进行有效的滤波;实验结果表明,此方法对SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,同时还尽可能多保留目标的纹理细节。     

基于小波域显著性修正的SAR图像相干斑抑制

提出了一种基于小波域统计建模与小波系数显著性修正相结合的斑点噪声滤波方法．通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,将对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模,采用EM算法来估计模型参数．利用贝叶斯最小均方误差准则来估计“干净”的小波系数,在贝叶斯最小均方误差估计的基础上引入基于显著性准则的小波系数进行修正,显著性准则采用小波系数的模极大值准则作为判据,通过小波逆变换与指数变换获得抑制斑点噪声后的图像．实验表明,所提出的方法能够有效地抑制SAR图像中的斑点噪声,同时能够很好保存边缘细节结构与强散射中心．     

一种基于保留边缘的SAR图像相干斑滤除方法

研究一种能保持边缘的星载ＳＡＲ图像相干斑噪声滤除方法,常规滤波算法在滤除噪声的同时也带来了图像边缘模糊问题,利用多种检测图像边缘算法的有机组合,首先提取出图像边缘,然后将边缘从图像中剔除,对剩下的无边缘噪声图像用改进Ｌｅｅ滤波法进行噪声抑制,再把边缘图像加入,最后得到了能保持边缘的ＳＡＲ图像相干斑滤除图像。用实际数据进行检验,并和常规方法得到的结果比较,验证了本算法的有效性。     

基于广义似然比的小波域SAR图像相干斑抑制算法

在联合检测与估计理论框架下推导出了Bayes萎缩函数表达式,并提出了一种基于广义似然比的小波域SAR图像去斑算法.该算法对含斑SAR图像直接做冗余小波变换,求出小波系数所对应的二值掩模;对相干斑噪声和有用信号的似然条件概率分别建模为尺度指数分布和Gamma分布,根据二值掩模信息,采用最大似然估计得到两种模型的参数并计算似然条件概率比.实验结果表明:文中所给算法在有效滤除斑点噪声的同时,也较好地保持了图像的细节信息,在对人工加斑图像和多幅实际SAR图像的处理中获得了令人满意的结果.     

基于NSCT变换与自蛇扩散的SAR图像相干斑抑制算法

针对SAR图像中乘性相干斑噪声的抑制与边缘保护问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与自蛇扩散的抑斑新算法。该算法先利用NSCT变换对SAR图像进行多层子带分解,然后借助自蛇扩散对SAR图像不同子带分别实施参数不同的扩散滤波,最后对各去噪子带进行NSCT重构获得的SAR图像再次进行自蛇扩散滤波处理,从而实现带有边缘保护与增强的SAR图像相干斑抑制。实验表明,与多种传统抑斑算法相比,本文算法在相干斑抑制与边缘保护性能上均有明显提升。     

小波分析在SAR图像边缘检测中的应用

边缘提取是图像分析的基础,但由于SAR图像中存在强的、乘性的相干斑噪声,使在光学图像中有效的边缘检测器对于SAR图像不再适合。基于小波变换的边缘检测器,由于采用了固定的阈值,在SAR图像边缘提取的同时也会检测出很多虚假的边缘,特别是在图像的亮区。因而,本文提出了具有恒定误警率的自适应变化阈值,并基于小波变换的多分辨率分析,有效地提取边缘特征。仿真实验表明该算法对于有相干斑污染的SAR图边缘提取是很有效的。     

一种基于特征值分解的极化SAR相干斑抑制方法

对于极化SAR图像,可以利用其同极化和交叉极化图像的相关性来进行降斑处理。本文介绍的极化SAR相干斑抑制方法将参数空间划分为正交的两个子空间——信号子空间和噪声子空间,通过保留信号子空间,相干斑被抑制,极化信息被保留。实验结果表明此方法可以有效的抑制相干斑,并且保留了极化信息。     

改进的基于小波变换SAR图像去噪方法的性能评价

文章从两个方面研究了改进的基于小波变换的SAR图像去噪方法的性能,与常用的几种滤波方法进行对比;并考察该算法在抑制相干斑点噪声的同时保持图像的边缘等细节信息的性能;结果表明,该算法在有效滤除SAR图像斑点噪声的同时,有更强的图像细节信息保持能力。     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。     

一种改进小波变换相关法去除机载雷达图像斑点噪声的应用

针对高分辨率机载雷达图像进行相干斑抑制, 首先讨论小波变换的优点, 然后以小波变换为基础, 对一种方法进行复小波改进, 最后由实验结果可以看出使用该方法处理的效果好于其他方法.     

基于小波包分解的SAR图像斑点噪声抑制

论述利用小波包分解技术和软门限理论对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(speckle)进行抑制与滤除，首先对SAR图像进行小波包分解，选取最优基，加大小波系数之间的差距；然后应用Donoho的软门限(soft threshold)理论，针对SAR图像斑点噪声的特点，在小波包变换域内选取合适的门限进行滤波；最后，通过小波包重构技术获得去除斑点噪声的SAR图像，实验证明，该方法能有效抑制SAR图像中的斑点噪声。     

基于复对称Daubechies小波分析的SAR图像去噪

在分析了SAR图像斑点噪声模型的基础上，利用具有对称性、正交性和紧支撑的复对称Daubechies小波，对SAR图像进行了分解。将图像分解后的高频部分的振幅进行软阈值去噪，并将试验结果与实数小波去噪结果相比较。结果表明该方法既能有效地去除噪声，又能保持图像的大量原始信息。     

基于平稳小波变换的陀螺仪信号去噪方法

针对传统小波去噪效果的局限性，分析了平稳小波与经典小波之间的关系，首次将平稳小波用于陀螺仪信号去噪，并与经典小波的去噪结果进行比较。实验结果表明，陀螺仪信号经平稳小波去噪后的寻北精度明显优于经典小波，进一步验证了平稳小波变换具有较好的去噪效果。     

基于几何特征聚类的SAR图像降噪

合成孔径雷达（SAR）图像中的相干斑噪声严重干扰了图像的自动解译。本文结合非局部滤波技术,提出了一种新的基于图像块处理的滤波方法。该算法首先提取SAR图像的几何特征,然后根据几何特征对图像块进行聚类,根据乘性噪声模型,对具有同一类几何特征的图像块进行非局部加权滤波处理,在充分利用图像块的强度相似性的同时,保留了SAR图像的几何结构特征。仿真图像和真实SAR图像的实验结果证实了本文算法的有效性。     

基于小波变换的数字监控图像的噪声滤波方法

小波分析因具有多分辨率分析能力和时频局部化能力，在处理数字图像时占有很大优势.用小波变换技术的设计一种简单的实用性强的数字监控图像噪声滤波方法，在数字图像处理应用时效果理想.     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

基于平稳小波变换的邻域依赖自适应软阈值图像降噪

传统正交小波变换降噪方法会引起图像边缘失真,针对其不足,研究了平稳小波变换图像降噪。平稳小波变换去除了下抽样处理,包含在小波系数中的信息是冗余的,同时结合贝叶斯估计的自适应软阈值,提出了一种新的图像降噪算法。通过仿真实验将该方法与Winner2,VisuShrink,BayesShrink方法进行比较,试验结果表明,该方法不仅有效地去除了噪声,而且提高了图像的峰值信噪比。     

一种用小波包进行SAR原始数据压缩的方法

提出了一种对合成孔径雷达（SAR）原始数据在载体上进行压缩的方法．原始数据先用分块自适应量化（BAQ）减小数据动态范围，但不减少量化位数．然后对数据进行小波包正交小波变换．根据频率包络的能量变化自适应地进行数据压缩，即高能量区域用较多位来表示，低能量区用少的位数来表示，处理带宽以外的区域就不再进行编码．用BAQ编码法对块内频域中的数据进行编码．实验表明所提出的WT－BAQ算法优于FFT－BAQ和BAQ算法．