国防科技重点实验室基金(51431020204DZ0101)
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
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- 基于SWT自适应模糊萎缩的SAR图像降斑算法
- 2006年
- 提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法。该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子。籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计。仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效的保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波,小波软阈值和SWT萎缩降斑算法。
- 吴艳王霞廖桂生
- 关键词：MMSE贝叶斯估计SWT
- 基于小波域隐马尔可夫混合模型的SAR图像降斑算法被引量：4
- 2007年
- 在小波域马尔可夫随机场(MRF)和隐马尔可夫树(HMT)的基础上,提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)图像降斑算法。该算法在对乘性噪声不取对数变换的情况下,融合了贝叶斯最小均方误差(MMSE)抑制噪声技术。为了提高HMT的速度,采用了一个新的隐马尔可夫半树模型,该模型考虑了小波系数的持续性和聚类性,分别用HMT和MRF刻画。仿真结果表明该算法在抑制斑点噪声的同时,有效的保持了边缘,避免对数变换带来的一些误差,取得了好的效果,其速度比HMT模型提高了二十倍。
- 吴艳王霞廖桂生
- 关键词：SAR图像MRF贝叶斯估计
