一种改进小波变换相关法去除机载雷达图像斑点噪声的应用

一种改进小波变换相关法去除机载雷达图像斑点噪声的应用

张宏飞^1,2, 郑子才³, 赵凯^1,2, 陈仁元⁴, 王胜源^1,2

1. 东北地理与农业生态研究所, 长春 130012; 2. 中国科学院研究生院, 北京 100039; 3. 通辽职业学院理工系, 内蒙古自治区通辽 028045; 4. 中国电子科技集团第38研究所, 合肥 230031

收稿日期:2005-09-02 修回日期:1900-01-01 出版日期:2006-01-26 发布日期:2006-01-26
通讯作者: 张宏飞

A Correlative Method of Suppress Speckle in Airborne SAR Images Based on Wavelet Transform

ZHANG Hong-fei^1,2, ZHENG Zi-cai³, ZHAO Kai^1,2, CHEN Ren-yuan⁴, WANG Sheng-yuan^1,2

1. Northeast Institute of Geography and Agricultural Ecology, Changchun 130012, China; 2. Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China; 3. Department of Science and Engineering, Tongliao Vocational College, Tongliao 028045, Inner Mongolia Autonomous Region, China; 4. China Electronics Technology Group Corporation No.38 Research Institute, Hefei 230031, China

Received:2005-09-02 Revised:1900-01-01 Online:2006-01-26 Published:2006-01-26
Contact: ZHANG Hong-fei

摘要/Abstract

摘要： 针对高分辨率机载雷达图像进行相干斑抑制, 首先讨论小波变换的优点, 然后以小波变换为基础, 对一种方法进行复小波改进, 最后由实验结果可以看出使用该方法处理的效果好于其他方法.

关键词: 斑点噪声, 高分辨机载雷达图像, 小波变换, 复小波变换

Abstract: This paper covers a correlative method of suppressing speckle in high resolution airborne SAR images. Firstly, the advantage of the wavelet transform is pointed out. Secondly, we studied the characteristic of the high resolution airborne SAR images and presented a method based on wavelet transform. We use the complex wavelet transform in this method. Finally, the experiment results show that this technique presents superior results than those obtained from other methods.

Key words: speckle noise, high resolution airborne SAR images, wavelet transform, complex wavelet transform

中图分类号:

TP391.41

张宏飞, 郑子才, 赵凯, 陈仁元, 王胜源. 一种改进小波变换相关法去除机载雷达图像斑点噪声的应用[J]. J4, 2006, 44(01): 78-82.

ZHANG Hong-fei, ZHENG Zi-cai, ZHAO Kai, CHEN Ren-yuan, WANG Sheng-yuan. A Correlative Method of Suppress Speckle in Airborne SAR Images Based on Wavelet Transform[J]. J4, 2006, 44(01): 78-82.

[1]	杨健, 杨超宇, 李慧宗. 基于二维离散小波的生成图像鉴别方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2019, 57(3): 619-626.
[2]	郭昕刚, 梁锦明, 张培栋, 王帅, 宫鸿. 基于分数阶变换的彩色图像自适应重构水印算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2019, 57(1): 121-128.
[3]	杨琦. 融合Morlet小波与GA优化多模态核的轴承故障检测算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2018, 56(1): 101-108.
[4]	张岩, 任伟建, 唐国维, 赵璨. 基于WBCT的地震数据感兴趣区域编码算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2017, 55(06): 1499-1503.
[5]	李景富, 周鹏. 基于多尺度变换和支持向量回归机的数字图像水印算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2017, 55(04): 927-932.
[6]	管飚. 基于小波变换的多聚焦图像融合方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2017, 55(04): 915-920.
[7]	陈海鹏, 图晓航, 王玉, 郑金宇. 基于小波-ELM神经网络的短期停车泊位预测[J]. 吉林大学学报(理学版), 2017, 55(02): 388-392.
[8]	阮文惠, 薛亚娣. 基于Android平台的图像增强算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2015, 53(05): 1006-1013.
[9]	刘磊, 张子佳, 刘雷, 张睿. 一种基于GPU的二维离散多分辨率小波变换加速方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2015, 53(02): 267-272.
[10]	秦喜文, 刘文博, 董小刚, 王纯杰, 李纯净. 基于极大重叠离散小波变换的金融高频数据波动率估计[J]. 吉林大学学报(理学版), 2014, 52(06): 1222-1226.
[11]	朱建忠, 姚志强. 基于DWT-SVD和Turbo码的彩色图像盲水印算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2014, 52(04): 773-778.
[12]	李文辉, 肖林厂, 王莹, 傅博, 刘培勋. 一种基于块的视频烟雾检测算法[J]. J4, 2012, 50(05): 979-986.
[13]	王宏志, 刘媛媛, 孙琦. 基于小波变换矩阵的改进脊波变换图像去噪[J]. J4, 2010, 48(1): 99-103.
[14]	张震, 马驷良, 谭琨. 基于方向小波变换的高斯噪声图像恢复方法[J]. J4, 2010, 48(06): 987-994.
[15]	郑骁鹏, 田小建, 单江东. 基于掺铒光纤激光器混沌系统的彩色图像水印方法[J]. J4, 2010, 48(02): 307-312.