【摘 要】
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相干斑噪声是SAR图像的固有特性。对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息。本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型（GSM）引入二元树
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,西安电子科技大学智能信息处理研究所
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相干斑噪声是SAR图像的固有特性。对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息。本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型（GSM）引入二元树复小波（DTCWT）变换域,构造基于复小波域分解系数的邻域模型,将其相邻尺度邻域视为高斯变量和一个尺度因子的乘积,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪。对仿真图像和真实SAR图像的实验表明,本文方法有效去除斑点噪声,且较好的保持了图像边缘等细节信息。与传统的空域滤波和小波等方法相比,该方法改善了噪声平滑和边缘保持等性能,并取得了满
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