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小波软阈值算法去除SAR图像中的Speckle噪声
引用本文:池明晻,卢刚,黄盛璋,李郁. 小波软阈值算法去除SAR图像中的Speckle噪声[J]. 厦门大学学报(自然科学版), 2002, 41(6): 756-758
作者姓名:池明晻  卢刚  黄盛璋  李郁
作者单位:厦门大学电子工程系,福建,厦门,361005
基金项目:[横向经费 ]视频图像处理 (0 0 12 k810 18)资助项目
摘    要:在详细分析了Donoho小波软阈值的基础上,应用小波变换技术对SAP图像进行分析处理。使用“小波局部软阈值算法”来计算阈值,对高频小波系数进行阈值确定。求得估计小波系数,对其取小波反变换后,去除SAP图像中的Speckle噪声。实验结果表明此方法对去除Speckle噪声十分有效,可以在含有Speckle噪声为背景的图像去噪中应用。

关 键 词:小波软阈值算法 SAR图像 Speckle噪声 小波变换 图像去噪 边缘检测 合成孔径雷达
文章编号:0438-0479(2002)06-0756-03
修稿时间:2002-06-11

De-Noising the Speckle Noises of the SAR Image Via the Wavelet Soft-Thresholding Method
CHI Ming-min,LU Gang,HUANG Sheng-zhang,LI Yu. De-Noising the Speckle Noises of the SAR Image Via the Wavelet Soft-Thresholding Method[J]. Journal of Xiamen University(Natural Science), 2002, 41(6): 756-758
Authors:CHI Ming-min  LU Gang  HUANG Sheng-zhang  LI Yu
Abstract:Wavelet transformation technique is applied to SAR image de-noising based on careful analysis of Donoho wavelet soft-thresholding method. Level-dependent soft-thresholding algorithm is used to compute threshold and wavelet high-frequency coefficients are thresholded. We get estimated wavelet coefficients, and invert wavelet transformation is performed on them, so that we could suppress speckle noise for SAR images. The experimental results show that the wavelet level-dependent soft-thresholding algorithm is more effective for reducing speckle noise, and can be applied to noised image with the background of speckle noise.
Keywords:wavelet transformation  soft-thresholding  image de-noising  edge extraction
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