一种基于自适应阈值估计算法的SAR图像去噪方法

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1、第３３卷第２期国防科技大学学报Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．２２０１１年４月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＡＴＩＯＮＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＤＥＦＥＮＳＥＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡｐｒ．２０１１文章编号：１００１－２４８６（２０１１）０２－００６０－０３一种基于自适应阈值估计算法的ＳＡＲ图像去噪方法张一，成礼智（国防科技大学理学院，湖南长沙４１００７３）摘要：为去除乘性相干斑噪声对合成孔径雷达（ＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ，ＳＡＲ）图像的影响，将小波域去噪和二维平移不变去噪算法进行有效结合，提出一种新的自适应阈值估计算法。基于概率密度函数和贝

2、叶斯估计理论，可以得到子带阈值。通过对数变换，将算法应用于含相干斑噪声的ＳＡＲ图像去噪。理论分析和实验结果表明该算法同目前流行的其他阈值算法相比，运算复杂度低，算法高效；并且在保留原始图像重要细节特征和尖锐信息的同时，能够显著地减少相干斑噪声。关键词：ＳＡＲ图像；相干斑抑制；小波变换；平移不变；贝叶斯估计中图分类号：ＴＰ７５１文献标识码：ＡＳＡＲＩｍａｇｅＤｅｎｏｉｓｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＡｄａｐｔｉｖｅＴｈｒｅｓｈｏｌｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＺＨＡＮＧＹｉ，ＣＨＥＮＧＬｉｚｈｉ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｎａｔｉｏｎａ

3、ｌＵｎｉｖ．ｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｎａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｖｅｓｐｅｃｋｌｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｉｎＳＡＲｉｍａｇｅｓｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｄｏｍａｉｎｍｅｒｇｉｎｇｗｉｔｈｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎｉｎｖａｒｉａｎｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇ．Ｔｈｅｓｕｂｂａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｗａｓｄｅｒｉｖｅｄｕｓｉｎｇｂａｙｅｓｉａｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙａｎｄａｎｅ

4、ｗｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｅｎｓｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎ．ＴｈｅｍｅｔｈｏｄｗａｓａｐｐｌｉｅｄｆｏｒｓｐｅｃｋｌｅＳＡＲｉｍａｇｅｓｂｙｕｓｉｎｇｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｌｙｍｏｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ａｎｄｄｉｓｐｌａｙｓｂｅｔｔｅｒｎｏｉｓｅｒｅｍｏｖａｌａｓｗｅｌｌａｓｂｅｔｔｅｒｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎｏｆｓｈａｒｐｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒ

5、ｄｓ：ＳＡＲｉｍａｇｅ；ｓｐｅｃｋｌｅｒｅｍｏｖａｌ；ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎｉｎｖａｒｉａｎｔ；ｂａｙｅｓｉａｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ近年来，一些基于小波的去噪方法被成功地［１］１本文的基于贝叶斯去噪模型的阈值估计应用于ＳＡＲ图像的相干斑抑制。紧支撑小波基函数可以使小波变换能够有效地描述具有局部在小波域中，如果我们可以使用一个正交小［２］特征的函数或信号，并且基于小波的去噪算法波变换，则问题可以阐述为：Ｙ＝Ｘ＋Ｖ。其中Ｙ在计算效率上要优于传统的相干斑滤波器。由于＝Ｗｇ表示信号ｇ的小波系数矩阵，同理Ｘ＝Ｗｆ，

6、小波变换同时具有时间和频率的局部特性以及多Ｖ＝Ｗｎ。我们的目的是从含噪信号中估计出目分辨率分析特性，使得它对非平稳信号的处理变标信号ｆ，为此我们使用最大后验概率（ＭＡＰ）估［３］得相对容易。近年出现了很多关于小波阈值计方法：Ｘ＾（Ｙ）＝ａｒｇｍａｘＰＸ｜Ｙ（Ｘ｜Ｙ）。基于贝叶斯（阈值选择）信号去噪算法的研究［４－７］。通过合适Ｘ准则可以得到的阈值选择，可以将噪声信号从原始图像中分离Ｘ＾（Ｙ）＝ａｒｇｍａｘ｛Ｐ（Ｙ｜Ｘ）·Ｐ（Ｘ）｝Ｙ｜ＸＸ出去，并且不会影响到原始图像中的重要特征信Ｘ＝ａｒｇｍａｘ｛ＰＶ（Ｙ－Ｘ）·ＰＸ（Ｘ）｝（１）息。Ｘ基

7、于以上公式，我们可以用噪声（Ｐ）和信号系数本文提出了一种新的接近最优的阈值估计算Ｖ（Ｐ）的概率密度函数（ｐｄｆ）写出估计的表达式。法，该算法具有子带相关性，即用于计算阈值的参Ｘ数都是来自于每个子带的数据集合。我们同时给假设，噪声ＰＶ是零均值高斯噪声，方差为σｎ，则２出了一种新的概率密度函数，来对小波系数的统１－ＶＰＶ（Ｖ）＝ｅ２σ２（２）ｎ计数据进行建模。我们将新的阈值估计算法应用σｎ槡２π于ＳＡＲ图像的相干斑抑制，取得了很好的效果。小波系数的ｐｄｆ通常用广义（重尾分布）高斯收稿日期：２０１０－０９－１５基金项目：国家自然科学基金创新群

8、体资助项目（６０９２１０６２）；全国优秀博士论文基金资助项目（２００５４３）作者简介：张一（１９７９—），男，博士生。第２期张一，等：一种基于自适应阈值估计算法的ＳＡＲ图像去噪方法·６１·［８