基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪

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• 出版年：2007
• 作者：王文波；费浦生；羿旭明；张建国
• 单位1：武汉大学数学与统计学院
• 学历：博士生
• 语种：中文
• 作者关键词：提升格式；小波包分解；SAR图像；图像去噪
• 起始页：585
• 总页数：4
• 经费资助：国家自然科学基金资助项目（70371032）；国家教育部博士点专项基金资助项目（20020486035）。
• 刊名：武汉大学学报·信息科学版
• 是否内版：否
• 刊频：月刊
• 创刊时间：1957
• 主管单位：中华人民共和国教育部
• 主办单位：武汉大学
• 主编：刘经南
• 地址：湖北武汉珞珈山
• 邮编：430072
• 电子信箱：journal@wtusm.edu.cn
• 网址：http://www.wuj.whu.edu.cn
• 卷：32
• 期：7
• 期刊索取号：P810.66 331
• 数据库收录：中国学术期刊综合评价数据库核心统计源期刊；中国科技论文核心统计源期刊；中国科学引文数据库核心统计源期刊；中国期刊方阵双效期刊；美国《工程索引》(Ei Compendex)刊源期刊；美国《剑桥科学文摘》(CSA)收录期刊；俄罗斯《文摘杂志》(РЖ)收录期刊，等等
• 核心期刊：中国学术期刊综合评价数据库核心统计源期刊；中国科技论文核心统计源期刊；中国科学引文数据库核心统计源期刊

摘要

基于信号和噪声在提升格式小波分解中呈现出的不同特性，提出了一种新的小波包去噪算法。该算法采用提升格式小波对SAR图像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的能量范数，然后根据软阈值法和能量范数区分信号和噪声，达到去除噪声的目的。试验结果表明，该算法对SAR图像具有较好的去噪效果，不仅可以去除图像中的大部分噪声，而且可以较好地保留图像纹理的细节信息。与传统小波包算法相比，其计算速度快了一倍左右。