HMT与HMRF联合的SAR图像小波去斑方法
宋珩 王世唏 郁文贤 粟毅
国防科大电子科学与工程学院 长沙 410073
Wavelet-Based Speckil Filtering Comebining HMT and HMRF for SAR Images
Song Heng Wang Shi-xi Yu Wen-xian Su Yi
School of Electronic Science and Engineering, NUDT, Changsha 410073, China
摘要 该文将隐马尔可夫树(HMT)和隐马尔可夫随机场(HMRF)两种模型相结合,提出了一种新的估计SAR图像小波系数隐状态的迭代算法。使用该算法可以充分利用小波系数尺度间和尺度内的相关性,更准确地估计隐状态。在此基础上,通过贝叶斯估计分离出小波系数中的信号成分即可消除噪声影响。实验结果表明,该算法能够有效抑制SAR图像相干斑,同时可较好地保持边缘等图像结构特征。
关键词 :
SAR ,
相干斑抑制 ,
小波变换 ,
隐马尔可夫树 ,
隐马尔可夫随机场
Abstract :A novel iterative algorithm to estimate the hidden states of wavelet coefficients of SAR images is proposed by combing the Hidden Markov Tree (HMT) and the Hidden Markov Random Field (HMRF) model. Inter-scale and intra-scale correlation of the coefficients are utilized efficiently in the new approach so the estimation for states is more accurate. With states known the Bayesian estimation is applied to the coefficients to eliminate noises’ infection. Experiments show that not only the image is despeckled efficiently but also the details are preserved well.
Key words :
SAR
Despeckling
Wavelet transforming
HMT
HMRF
收稿日期: 2007-06-11
通讯作者:
宋珩
引用本文:
宋珩, 王世唏, 郁文贤, 粟毅. HMT与HMRF联合的SAR图像小波去斑方法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(12): 2822-2826 .
Song Hang, Wang Shi-Xi, Yu Wen-Xian, Su Yi. Wavelet-Based Speckil Filtering Comebining HMT and HMRF for SAR Images. , 2008, 30(12): 2822-2826 .
链接本文:
http://jeit.ie.ac.cn/CN/10.3724/SP.J.1146.2007.00928 或 http://jeit.ie.ac.cn/CN/Y2008/V30/I12/2822
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