SAR圖像濾波和邊緣檢測(cè)技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本文在國(guó)家自然基金(No．60472072)、博士點(diǎn)基金(No.2004．0699034)、航空基金(No.04153070)和黃委會(huì)治黃專(zhuān)項(xiàng)課題(2004SZ01-04)的資助下，對(duì)SAR圖像的相干斑噪聲抑制和邊緣檢測(cè)進(jìn)行了深入研究，主要工作有： 在相干斑形成機(jī)理和統(tǒng)計(jì)模型方面，深入分析了SAR圖像相干斑噪聲的統(tǒng)計(jì)模型，得到了不同成像條件和不同區(qū)域的相干斑統(tǒng)計(jì)模型。 在相干斑噪聲抑制方面，詳細(xì)研究了空間域和小波頻率域

2、的SAR圖像濾波方法，并分析了各種濾波器的性能。提出了一種基于雙樹(shù)復(fù)數(shù)小波變換(Dual TreeComplex Wavelet Transform，DTCWT)的SAR圖像濾波方法。該方法首先對(duì)無(wú)噪聲污染圖像的復(fù)數(shù)小波系數(shù)的統(tǒng)計(jì)概率分布進(jìn)行建模；然后利用此先驗(yàn)概率模型，采用最大后驗(yàn)概率方法從含噪小波系數(shù)中估計(jì)出無(wú)噪聲污染的小波系數(shù)；最后經(jīng)重構(gòu)得到濾波后的圖像。由于DTCWT具有近似平移不變性和多方向選擇性，因此能夠很好的解決離散小波變

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