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题名去除图像中高斯-脉冲噪声的有效方法
被引量：11
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作者
姜春苗
周祚峰
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机构
西安电子科技大学理学院
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第24期183-185,215,共4页
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文摘
数字图像在获取和传输过程中常常会受到噪声的污染,有时会同时受到高斯噪声和脉冲噪声的污染。然而现有的去噪算法大多针对单一的高斯噪声或脉冲噪声,在处理混合噪声时无法取得令人满意的去噪效果。给出了一种去除数字图像中高斯-脉冲混合噪声的有效方法,去噪过程分为两个步骤:首先采用一种称为边界判定噪声检测的脉冲噪声检测方法检测出混合噪声中的脉冲噪声,对噪声图像作中值滤波后得到一幅受高斯噪声污染的过渡图像。然后用贝叶斯最小平方-高斯尺度混合模型对过渡图像进行滤波得到降噪后的图像。实验表明,同现有的其他去噪方法相比,该方法能够更有效地去除混合噪声。
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关键词
边界判定噪声检测
贝叶斯最小平方-高斯尺度混合模型
混合噪声
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Keywords
Boundary Discriminate Noise Detection（BDND）
Bayes Least Squares-Gaussian Scale Mixtures（BLS-GSM）
mixed noise
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于复小波域的SAR图像相干斑抑制算法
被引量：1
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作者
肖竹
钟桦
易克初
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机构
西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室
西安电子科技大学智能信息处理研究所
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第2期180-184,共5页
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基金
国家自然科学基金(60572148
60505010)资助
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文摘
相干斑噪声是SAR图像的固有特性。对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息。本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型(GSM)引入二元树复小波(DTCWT)变换域,构造基于复小波域分解系数的邻域模型,将其相邻尺度邻域视为高斯变量和一个尺度因子的乘积,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪。对仿真图像和真实SAR图像的实验表明,本文方法有效去除斑点噪声,且较好的保持了图像边缘等细节信息。与传统的空域滤波和小波等方法相比,该方法改善了噪声平滑和边缘保持等性能,并取得了满意的视觉效果。
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关键词
SAR图像
斑点噪声
二元树复小波
高斯混合尺度模型
贝叶斯最小均方估计
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Keywords
SAR Images
Speckle Noise
Dual Tree Complex Wavelet Transform（DTCWT）
Gaussian Scale Mixtures （GSM）
Bayes Least Squares Estimator
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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