基于相似性验证与子块排序的NSST域SAR图像去噪

作者:刘帅奇; 扈琪; 李喆; 安彦玲; 李鹏飞; 赵杰
来源:北京理工大学学报, 2018, 38(07): 744-751.
DOI:10.15918/j.tbit1001-0645.2018.07.014

摘要

为了改进传统的非局部变换域合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像去噪算法不考虑子块关系的缺点,结合相似性验证与子块排序提出一种新的非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform,NSST)域SAR图像去噪算法.构造NSST域SAR图像相似块之间距离的密度分布;利用子块之间的相似性,去除相似性较低的子块;结合子块排序和最优一维滤波对SAR图像进行去噪.实验结果表明,与其他经典去噪算法相比,等效视数平均提升6.92,边缘保持指数更接近1,无参考质量评价指数平均降低2.51,能更好地保持图像边缘和纹理信息,改善图像的视觉效果.

  • 单位
    电子信息工程学院; 河北大学; 中国人民解放军陆军工程大学

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