基于三维匹配块的SAR图像相干斑抑制研究
CSTR:
作者:
作者单位:

1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044;2. 南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044;3.北京航空气象研究所北京100085

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP75;TN957.52

基金项目:

国家自然科学基金(61671248)、江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA460008)、江苏省“六大人才高峰”计划和江苏省“信息与通信工程”优势学科、国家自然科学基金(F011202)、中国博士后科学基金(2016M602964)资助项目


Research on despeckling of SAR image based on 3D matching block
Author:
Affiliation:

1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China; 2.Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Observation and Information Processing, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;3. Air Force Research Institute of Aviation Meteorology, Beijing 100085, China

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    摘要:

    合成孔径雷达(SAR)图像中存在相干斑噪声,不能准确反映照射区域的散射特性,增加了信息提取的难度。三维匹配块(BM3D)算法是在变换域中的稀疏表示,将相似的图像块分到一个三维空间中,从而达到去噪的目的。通过对噪声模型特征的分析及参数设置,将适用于加性噪声模型的BM3D算法应用到乘性噪声中。采用仿真与传统方法对比表明,利用BM3D算法抑制相干斑噪声,其边缘保持指数达到了0.484 5,在降噪的同时又较好地保存了图像的细节特征,验证了算法的有效性。

    Abstract:

    The speckle noise in synthetic aperture radar (SAR) image is difficult to refract the scattering characteristics of the irradiated area accurately, and increases the difficulty of the target feature extraction. The traditional despeckle method reduces the noise, but it leads to the loss of the details of the image at the same time. However, the denoising method based on the Three Dimensional Matching Block (BM3D) utilizes the sparse representation in the transform domain, which divides the image into a threedimensional space. By analyzing the characteristics of the model and setting the parameters, the BM3D algorithm is applied to the SAR image. Compared with the traditional methods, it is found that the BM3D algorithm can be successfully applied to the SAR image, the edge stay index reaches 0.4845, which can suppress the speckle and preserve the details of the image, and the effectiveness of the algorithm is verified.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张璇,郝明磊,行鸿彦,曾祥能.基于三维匹配块的SAR图像相干斑抑制研究[J].电子测量与仪器学报,2017,31(10):1621-1626

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  • 在线发布日期: 2017-12-04
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