利用小波变换抑制星载SAR图象的斑点噪声.pdf

第 “卷 第期中国矿业大学学报自然科学版 - . ,等提出了一种基于小波变换和多尺度分析 的滤波方法A 1 BC即先对原始图象进行对数变换C再 进行小波分解G水平C垂直方向 “在每一级上有低 频图象 H和/个高频图象 至少与-一 样平滑即 8 - ; . /20- . /2*,0 可以 从基于小波域内的非线性软门限取得而门限依赖 于噪声方差* M ,“当图象没有不规则纹理时与图象 纹理对应的所有奇异点都具有正的 I G N O P L G Q R指 数而且图象小波变换的模的极大值点数目不随尺 度的减小而加大与之相反因为标准高斯白噪声 分布处处具有奇异性而具有负的I G N O P L G Q R指数 平均随着尺度增加 一倍白噪声的极大值点数目 将减少一半“奇异性绝大部分是由负的 I G N O P L G Q R 指数引起的“由于变为小尺度时模值增大的极大 值点是斑点噪声引起的可将这部分小波系数置 零“因此可以根据在小波变换域内图象和斑点噪 声的奇异性不同选取合适的门限在小波域内滤 波“设- ; -分别代表恢复的图象与原始图象 S S’分别代表小波变换和小波逆变换算子“于是 非线性处理去噪声算法可以表示为 - ; 3 S’* TU. S- 0 , 非线性软门限操作算子 TU. V 03 O W K . V 0 . X V X 0U 043 VU .当VY U 0 .当U Z VZ U 0 V4U .当V[ \ ] U 0 . _ 0 式中 V为对原始图象进行小波分解所得的系数图 象“ 门限U与图象的方差及其大小有关可以从所 观测的图象估计得到. 8为样本个数0 U8‘3 5 3 cb “ M 9 d e 其中c表示适当地归一化后细尺 度小波系数中值的绝对值“ 基于上述论述采用小波变换抑制 图象 斑点噪声时算法的具体步骤如下 ’ 0选取D E f g h P L G h O i . D j i 0小波水平数3 i 对原始图象进行小波分解 / /法抑制噪声后 的“ 图象 / /法 塌陷坑 W W XW W 0 YW W 0 Z 耕地 W [ 0 YW 0 W \ \ X 混合 W Z WW \ 0W \ Z 建筑物 W Z [ ZW Y X W \ ] 参考文献 _ X ‘ 郭华东中国雷达遥感图象分析_ a‘ 北京科学出 版社b X [ [ [ X c X W _ ‘ 张俊b柳健“ 图象斑点噪声的小波软门限 滤除算法_ d ‘ 测绘学报b X [ [ Z b ] e f X X [ c X _ 0 ‘ “ 8 .4 , * ; 1 , - m / ; 3 5 2 /“ / 3 3 5 / / 3 bX [ [ X [ c X 0 X _ ‘ m rr “ * ._ ‘ “ 2 / , - m / ; 3 5 2 /“ / 3 3 5 / / k l l lo 7 q - 3 bX [ [ \ X \ 0 c X \ \ _ \ ‘ 赵松年b熊小芸子波变换与子波分析_ a‘ 北京电 子工业出版社b X [ [ ] X c Y _ Y ‘r , 1 2 c 2 8 * / 3 8 ; - _ d ‘ k l l l j * , 3 , 5 2 ; k 1 ; * ., 2 j 8 / ; * n bX [ [ \ b X e 0 f X X \ c X X _ ] ‘ g / ’g bp 7 .. 7 3 * ._ ‘ “ 2 / , -m / ; 3 5 2 /“ / 3 3 5 / / 3 bX [ [ Z ] c [ “ 4 / 5 6 - / / 3 2 * , 1 “ , 2 / - - * . ut g 8 , ; c - - - / ’ /; 1 l ./ 2 , “ 4 , 2 * ., 2 7 bd * * 3 , 2 / - - * .j 8 / “ .4 ; 3 / 7 3 4 * 2 * ; 1 3 4 / 5 6 - / 2 ;9, / - / 2 5 ; / 1 c 1 2 8 /.7 - 2 q / 2 9/ / 3 4 / 5 6 - /, ’ * , n, 2 8 /5 ; * * / - , 2 ; 1 3 4 / 5 6 - / b,3 7 - 9, 3 3 / - / 5 2 / j 8 /“ 3 2 * 7 5 2 / 7 3 3 2 * 7 5 2 2 / 5 8 93 2 8 , 2 3 4 / 5 6 - /5 , q // 1 1 / 5 2 * * .“3 4 / 5 6 - / 0 中国矿业大学学报e自然科学版f第0 W卷 万方数据