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基于小波域模型分析的SAR图像斑点噪声抑制算法

作　者: 王霞
导　师: 吴艳
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 电路与系统
关键词: 小波变换最小均方误差(MMSE) 贝叶斯估计隐马尔可夫链(HMC) 隐马尔可夫树(HMT)
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 22次
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内容摘要

抑制SAR图像斑点技术的研究一直是SAR成像处理与图像分析中的一个重要课题。本文在小波域模型的基础上,提出了两种SAR图像降斑算法,仿真结果表明两种算法取得了预期效果。提出了基于平稳小波变换贝叶斯模糊萎缩的SAR图像斑点抑制算法。分析了SAR图像在平稳小波变换域中的统计模型,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子。籍此再根据相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计。提出了小波域隐马尔可夫混合模型的SAR图像降斑算法。该模型考虑了小波系数的持续性和聚类性,分别用隐马尔可夫树(HMT)和隐马尔可夫链(HMC)刻画。并且采用的半树模型提高了HMT算法的运行速度,HMC可以更精确地估计该模型根节点的初始值。该算法融合贝叶斯MMSE抑制噪声技术,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 研究意义  7-8
  1.2 国内外的研究状况  8-9
  1.3 论文结构  9-11
第二章 SAR图像基本特性  11-15
  2.1 SAR成像原理  11-12
  2.2 SAR图像相干斑的形成机理  12-13
  2.3 SAR图像的统计模型  13-15
第三章小波分析的基本理论  15-23
  3.1 多分辨分析(MRA)  15-18
  3.2 图像的小波变换及MALLAT算法  18-21
  3.3 平稳小波变换  21-23
第四章经典滤波算法简介  23-29
  4.1 线性MMSE滤波器  23-26
    4.1.1 Lee、Kuan和Frost滤波  23-25
    4.1.2 增强Frost,Lee,Kuan滤波  25-26
  4.2 非线性GAMMA MAP滤波器  26-27
  4.3 基于小波软阈值相干斑抑制算法  27-29
第五章基于平稳小波变换贝叶斯模糊萎缩的SAR图像斑点抑制算法  29-40
  5.1 基于小波域SAR图像斑点噪声抑制算法简介  29-30
  5.2 平稳小波变换(SWT)域中的统计模型  30-32
  5.3 基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的降斑算法  32-35
    5.3.1 小波域(SWT)贝叶斯估计  32-33
    5.3.2 模糊萎缩因子  33
    5.3.3 区域划分  33-35
  5.4 仿真结果与分析  35-39
  5.5 本章小结  39-40
第六章基于小波域隐马尔可夫混合模型的SAR图像降斑算法  40-56
  6.1 小波域(DWT)贝叶斯估计  40-41
  6.2 小波域隐马尔可夫半树混合模型降斑算法  41-52
    6.2.1 小波域HMT模型  41-47
    6.2.2 半树模型  47
    6.2.3 小波域隐马尔可夫半树混合模型降斑算法  47-52
  6.3 仿真结果与分析  52-54
  6.4 本章小结  54-56
第七章结论与展望  56-57
致谢  57-58
参考文献  58-62
作者在读研期间发表的论文  62-63

基于小波域模型分析的SAR图像斑点噪声抑制算法

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