【摘 要】
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提出了一种基于Curvelet变换来抑制合成孔径雷达(SAR)图像中噪声的方法,Curvelet是一种新的多尺度变换理论,具有各向异性的特征,克服了小波在处理大于一维的高维信号时的不足
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系,中国科学技术大学电子工程与信息科学系,中国科学技术大学电子工程与信息科学系 合肥230026,合肥230026,合肥230026
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提出了一种基于Curvelet变换来抑制合成孔径雷达(SAR)图像中噪声的方法,Curvelet是一种新的多尺度变换理论,具有各向异性的特征,克服了小波在处理大于一维的高维信号时的不足。该文在介绍Curvelet变换理论及其实现的基础上,引出了SAR图像斑点噪声的去除方法,并改进了Curvelet算法,降低了其运算复杂度,讨论了SAR图像噪声方差的估计,最后和其它的SAR图像去噪方法作了对比和分析。
A method based on Curvelet transform to suppress the noise in Synthetic Aperture Radar (SAR) image is proposed. Curvelet is a new multi-scale transform theory with anisotropic characteristics. It overcomes the disadvantages of wavelet in high dimensional Insufficient signal. In this paper, based on the introduction of Curvelet transform theory and its implementation, this paper introduces the speckle noise removal method of SAR image, and improves the Curvelet algorithm to reduce its computational complexity. The estimation of variance of SAR image noise is discussed. Finally, SAR image denoising methods were compared and analyzed.
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