小波软阈值算法在SAR图像去噪处理中的应用研究

摘要

该文将小波软阈值方法引入到SAR图像去噪处理中来,并对它进行了改进,提出自己的阈值公式.所做的工作如下:1.将Donoho的小波软阈值去噪方法(该文称之为小波全阈值方法,WGST)推 广到二维图像信号处理,对SAR图像进行了详细地分析并给出去噪和相应特征提取处理后的实验结果.2.由于噪声能量在不同方向(水平、垂直和对角)的高频系数分布情况有所差异,对小波全阈值方法进行了改进之处是对不同尺度高频系数取不同阈值,同时对同 一尺度不同方向的高频系数也取不同阈值,该文称之为小波局部软阈值(WLST).3.在文中对speckle噪声做Gaussian近似,提出了改进方法所用到的阈值公式. 并把乘性噪声通过对数变换转为加性的,再使用改进后的算法对其去噪.

目录

摘要

ABSTRACT

图表索引

第一章绪论

1.1 SAR成像原理

1.2图像降噪概述

1.3本文主要研究内容

第二章基本理论

2.1小波变换理论

2.1.1小波理论

2.1.2多分辨率分析

2.1.3图像的小波变换

2.2特征提取

2.2.1 canny算子

2.3小波基

第三章常用的SAR图像去噪算法

3.1 speckle的基本性质

3.2空间域滤波算法

3.2.1基本原理

3.2.2中值滤波算法

3.3基于统计的滤波算法

3.4频域去噪算法

3.4.1基本原理

3.4.2 Butterworth算法

3.4.3二维Wierner滤波

第四章SAR图像去噪的小波软阈值算法

4.1小波软阈值的基本原理

4.2小波软阈值在图像处理中的应用

4.2.1小波在图像降噪系统中的应用

4.2.2小波全阈值算法

4.3.1小波局部阈值算法

4.3.1改进算法阈值公式的提出

4.3.3对数指数变换

4.4衡量标准

第五章总结与讨论

致谢

参考文献