基于隐马尔科夫树模型的SAR图像去噪方法

摘要

本发明公开一种基于隐马尔科夫树模型的SAR图像去噪方法，它涉及图像处理领域，主要解决图像细节、纹理信息被平滑及同质区域等效视数低的问题。其步骤为：(1)对数变换和Contourlet分解；(2)对Contourlet系数进行HMT建模，并训练；(3)利用估计参数对Contourlet系数进行校正；(4)建立背景隐马尔科夫训练模型，用该估计参数重新校正系数，并进行Contourlet逆变换和指数变换，得到一次去噪图像；(5)对差值图像进行去噪，得到二次去噪图像；(6)对两次去噪图像进行融合，并对融合后的图像进行旋转平移，获得最终去噪图像并输出。本发明较好地保持了SAR图像的细节和纹理信息，减少SAR图像同质区域内斑点噪声，可用于对SAR图像进行去噪处理。