基于自适应小波阈值与曲波变换的SAR图像去噪

2021-01-06邵哲平

中国航海 2020年4期

杨哲, 邵哲平,b

(集美大学 a.航海学院； b.船舶辅助导航技术国家地方联合工程研究中心，福建厦门 361021)

在图像的采集、获取和传输过程中，都会不同程度的受到可见和不可见的噪声“污染”，合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)也不例外。为得到清晰的图像，需进行去噪，其目的是尽可能在保留原图像的基础上去除噪声。不同于普通可见光图像被加性噪声所污染，在各种主动成像系统中，如SAR、激光或者超声成像，待恢复的信号往往被乘性噪声所污染。而自适应小波阈值和曲波变换都是针对于加性高斯噪声[1]，该方法应用的前提是将乘性噪声转换为加性高斯白噪声。

目前，对SAR图像去噪的方法包括基于相干斑抑制、背景杂波抑制的方法和基于目标增强的方法。[2]基于相干斑抑制和背景杂波抑制的算法主要包括空间域滤波和频率域滤波2种。其中:空间域滤波[3]是以像元与周围邻域像元的空间关系为基础，通过卷积运算实现图像滤波的一种方法，由于大尺度局域窗会造成边缘模糊，小尺度局域窗会残留较多噪声，因此，会出现抑斑不充分的问题；近年来应用于频率域滤波中的小波变换能较好地解决相干斑抑制的问题，很多学者已在小波域提出很多算法，本文将基于小波阈值和曲波变换提出一种去噪算法。