【摘 要】
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中固有的相干斑噪声严重影响SAR图像的处理与应用。针对这个问题,提出一种各向异性与优先级字典学习去噪算法。首先,通过梯度和设置阈值来获得各向异性扩散滤波区域,避免将接近误差门限的噪声数据进行字典学习。然后,在字典更新中,根据原子对应的系数关系进行字典列的优先更新,使得学习后的字典更加准确,实现较好的去噪效果。去噪实验结果表明,与传统去噪算法相比,提出的算法在图像降噪方面有更好的效果。
【基金项目】
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国防科工局稳定支持项目(WDZC20205500206)。
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中固有的相干斑噪声严重影响SAR图像的处理与应用。针对这个问题,提出一种各向异性与优先级字典学习去噪算法。首先,通过梯度和设置阈值来获得各向异性扩散滤波区域,避免将接近误差门限的噪声数据进行字典学习。然后,在字典更新中,根据原子对应的系数关系进行字典列的优先更新,使得学习后的字典更加准确,实现较好的去噪效果。去噪实验结果表明,与传统去噪算法相比,提出的算法在图像降噪方面有更好的效果。
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