摘要:对SAR图像应用非对数加性模型,通过研究SAR图像中同质区域在非下采样Contourlet域的分布特性,提出对非下采样Contourlet域中、与同质区域相对应的平稳区域的非对数加性噪声使用高斯分布建模.基于该模型,利用局部滑动窗口和对非对数加性噪声方差的自适应估计,在最大后验准则的基础之上求得真实信号的非下采样Con-tourlet系数.由于未对图像进行对数变换,本文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,相干斑被有效地抑制,均匀区域很少有伪吉布斯效应,同时边缘纹理清晰.无论视觉效果还是客观评价指标本文算法都优于许多现存的抑斑算法.
关键词:sar图像抑斑 非下采样contourlet变换 局部高斯模型 最大后验
单位:西安电子科技大学智能信息处理研究所及智能感知与图像理解教育部重点实验室; 陕西西安710071
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