基于小波域非对称广义gauss分布纹理的sar图像盲去噪3.pdfVIP

801 　 第 17 卷 　第 6 期 　2007 年 6 月 自然 科 学 进 展 基于小波域非对称广义 Gauss 分布 纹理的 SA R 图像盲去噪 李军侠 　水鹏朗　周祚峰 西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室 , 西安 7 1007 1 摘要 　　SA R 图像盲去噪对后续图像处理具有重要的意义 , 结合非对称广义 Gau ss 分布提出了新 的Wiener 滤波算法. 首先广义 Gau ss 分布函数被推广到非对称广义 Gau ss 函数 , 用来描述 SA R 图 像纹理特征. 利用该纹理模型 , 由最大似然准则估计图像小波域的局部信号方差. 实验表明非对称 广义 Gau ss 分布盲去噪算法能够有效地滤除斑点噪声同时较好地保持图像纹理信息. 关键词 　　合成孔径雷达图像 　斑点噪声 　非对称广义 Gauss 分布 　盲去噪 ( ) 　　作为先进 的遥感工具 , 合成孔径雷达 SA R 像的斑点噪声是服从均值为一的伽马分布 , 这有其 工作在微波波段 , 这使得合成孔径雷达具有独特 软硬件方面 的具体成像要求. 硬件方面上 , 需要 的优势. 微波具有很强的穿透力 , 能够克服大气变 SA R 成像设备使用的微波波长远远小于分辨率单 化等原因引起的不利因素并且在某些波段能够深 元. 软件处理方面 , 需要成像结果是一幅微波反射 入地下数米这使得地下数米的物体能够被观测到. 的强度值 , 即幅值的平方[2 ] . 采用数字信号处理方 另外 , 合成孔径雷达具有较大主动性 , 而且它不 法生成图像时 , 更大的数值意味着更大的计算量和 受光照和温度影响 , 白天晚上都能够正常工作 , 这 更多的存储空间 , 所以使用幅值表示图像尤其对于 是光学和红外遥感图像设备无法实现的. 正是这些 目标识别等方面的图像应用是合理的. SA R 图像的 原因使得大量的 SA R 遥感图像广泛地应用到军民 均值为一的伽马噪声条件对地物也是有要求的: 分 两个方面. 辨率单元内的散射点要均匀 , 不存在某个散射点对 SA R 图像的生成方式不同于普通的光学图像 , 能量贡献起主导作用. 可见 , 斑点噪声满足伽马分 这使得 SA R 图像并不像光学图像那样的光滑表面 布的条件是相当苛刻的. 因此 , SA R 图像盲去噪是 易于被视觉上接受 : SA R 图像含有大量的斑点噪 比较有现实意义的问题. 声. 斑点噪声在图像上呈现明显的斑点状噪声现象 , SA R 图像常见的去噪方法[3 —5 ] 以及最近提 出