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文檔簡介
1、本文在國家自然基金(No.60472072)、博士點基金(No.2004.0699034)、航空基金(No.04153070)和黃委會治黃專項課題(2004SZ01-04)的資助下,對SAR圖像的相干斑噪聲抑制和邊緣檢測進(jìn)行了深入研究,主要工作有: 在相干斑形成機(jī)理和統(tǒng)計模型方面,深入分析了SAR圖像相干斑噪聲的統(tǒng)計模型,得到了不同成像條件和不同區(qū)域的相干斑統(tǒng)計模型。 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。該方法首先對無噪聲污染圖像的復(fù)數(shù)小波系數(shù)的統(tǒng)計概率分布進(jìn)行建模;然后利用此先驗概率模型,采用最大后驗概率方法從含噪小波系數(shù)中估計出無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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