结合边缘信息的DT-CWT干涉图滤波算法

范洪冬, 邓喀中, 庞蕾, 祝传广

范洪冬, 邓喀中, 庞蕾, 祝传广. 结合边缘信息的DT-CWT干涉图滤波算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(7): 810-813.
引用本文: 范洪冬, 邓喀中, 庞蕾, 祝传广. 结合边缘信息的DT-CWT干涉图滤波算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(7): 810-813.
FAN Hongdong, DENG Kazhong, PANG Lei, ZHU Chuanguang. Interferogram Filtering Algorithmby Considering Edge Information in DT-CWT Domain[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(7): 810-813.
Citation: FAN Hongdong, DENG Kazhong, PANG Lei, ZHU Chuanguang. Interferogram Filtering Algorithmby Considering Edge Information in DT-CWT Domain[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(7): 810-813.

结合边缘信息的DT-CWT干涉图滤波算法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41071273);;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2009009511002);;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2010QNA21);;国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目(LEDM2011B07);;江苏省博士后科研资助计划资助项目(1101109C)
详细信息
    作者简介:

    范洪冬,博士,讲师。主要从事遥感影像处理及形变监测的研究。

  • 中图分类号: P237.3

Interferogram Filtering Algorithmby Considering Edge Information in DT-CWT Domain

Funds: 国家自然科学基金资助项目(41071273);;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2009009511002);;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2010QNA21);;国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目(LEDM2011B07);;江苏省博士后科研资助计划资助项目(1101109C)
  • 摘要: 提出了一种结合边缘信息的双树复小波变换(dual tree complex wavelet transform,DT-CWT)干涉图滤波算法。该方法是在DT-CWT几何多尺度变换域上,通过分析层间系数的传递性及层内系数的相关性确定边缘系数,并利用贝叶斯双变量收缩函数分别对复数小波域的边缘及非边缘系数采用不同的阈值进行收缩处理。实验结果表明,本算法对干涉图噪声有较强的抑制能力,较大程度地保留了干涉图的边缘及细节信息,处理结果优于传统小波域软阈值去噪方法。
    Abstract: A new algorithm considering edge information in dual tree complex wavelet transform(DT-CWT) domain was proposed in this paper.In the multiscale geometry transforming domain of DT-CWT,the edge coefficients were determined by analyzing both the transitivity of interscale coefficients and the correlation of intrascale coefficients.The edge and non-edge coefficients in DT-CWT domain were shrunk with different thresholds by using the Bayes bivariate shrinkage function.The experimental results show that the algorithm proposed in this paper obviously restrains the interferogram noise and also greatly maintain the edges and details information comparing with the traditional way of soft-threshold denoising in wavelet domain.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-04-21
  • 发布日期:  2012-07-04

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