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基于广义高斯最大似然估计的小波域类LMMSE滤波算法
被引量：
5
1
作者
李军侠
水鹏朗
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第12期2853-2857,共5页
基于小波系数服从广义高斯分布,该文采用最大似然(ML)准则估计普通图像在子带上的系数方差。该文提出的估计子是一个子带自适应因子和一个β次幂均值的乘积。与最近提出的SI-AdaptShr,LAWMAP和其它一些算法相比,所提出的算法取得了更好...
基于小波系数服从广义高斯分布,该文采用最大似然(ML)准则估计普通图像在子带上的系数方差。该文提出的估计子是一个子带自适应因子和一个β次幂均值的乘积。与最近提出的SI-AdaptShr,LAWMAP和其它一些算法相比,所提出的算法取得了更好的去噪效果。进一步,一种简化的算法产生用于去除SAR图像的斑点噪声。这种新算法可以大大减少运算量,对大尺度的SAR图像后处理有帮助。
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关键词
SAR图像去噪
广义高斯分布
口次方平均值
方差估计子
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职称材料
题名
基于广义高斯最大似然估计的小波域类LMMSE滤波算法
被引量：
5
1
作者
李军侠
水鹏朗
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第12期2853-2857,共5页
基金
国家自然科学基金(60472086)
博士点基金(20050701014)资助课题
文摘
基于小波系数服从广义高斯分布,该文采用最大似然(ML)准则估计普通图像在子带上的系数方差。该文提出的估计子是一个子带自适应因子和一个β次幂均值的乘积。与最近提出的SI-AdaptShr,LAWMAP和其它一些算法相比,所提出的算法取得了更好的去噪效果。进一步,一种简化的算法产生用于去除SAR图像的斑点噪声。这种新算法可以大大减少运算量,对大尺度的SAR图像后处理有帮助。
关键词
SAR图像去噪
广义高斯分布
口次方平均值
方差估计子
Keywords
SAR image despeckling
Generalized Gaussian Distribution （GGD）
β power mean
Variance estimator
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于广义高斯最大似然估计的小波域类LMMSE滤波算法
李军侠
水鹏朗
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
5
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参考文献
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