| 基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法 |
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| 作者姓名： | 吴艳 王霞 廖桂生 |
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| 作者单位： | [1]National Key Lab. of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi＇an 710071, China [2]School of Electronics Engineering, Xidian University, Xi ＇ an 710071, China |
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| 基金项目： | Foundation items： A Postdoctoral Science Foundation of China （J63104020156）; National Defence Foundation of China |
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| 摘 要： | 提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计值.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效地保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波、小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.
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| 关 键 词： | SAR图像降斑 模糊萎缩因子 最小均方差 区域划分 贝叶斯估计 平稳小波变换 |
| 文章编号： | 1000-9361（2006）04-0326-08 |
| 收稿时间： | 2005-04-29 |
| 修稿时间： | 2006-06-19 |
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