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基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪

王文波 费浦生 羿旭明 张建国

王文波, 费浦生, 羿旭明, 张建国. 基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 585-588.
引用本文: 王文波, 费浦生, 羿旭明, 张建国. 基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 585-588.
WANG Wenbo, FEI Pusheng, YI Xuming, ZHANG Jianguo. Denoising of SAR Images Based on Lifting SchemeWavelet Packet Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 585-588.
Citation: WANG Wenbo, FEI Pusheng, YI Xuming, ZHANG Jianguo. Denoising of SAR Images Based on Lifting SchemeWavelet Packet Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 585-588.

基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪

基金项目: 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)
详细信息
    作者简介:

    王文波,博士生。研究方向是小波分析理论及其应用。

  • 中图分类号: P237.4

Denoising of SAR Images Based on Lifting SchemeWavelet Packet Transform

Funds: 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)
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-04-29
  • 修回日期:  2007-04-29
  • 刊出日期:  2007-07-05

基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪

    基金项目:  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)
    作者简介:

    王文波,博士生。研究方向是小波分析理论及其应用。

  • 中图分类号: P237.4

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。

English Abstract

王文波, 费浦生, 羿旭明, 张建国. 基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 585-588.
引用本文: 王文波, 费浦生, 羿旭明, 张建国. 基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 585-588.
WANG Wenbo, FEI Pusheng, YI Xuming, ZHANG Jianguo. Denoising of SAR Images Based on Lifting SchemeWavelet Packet Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 585-588.
Citation: WANG Wenbo, FEI Pusheng, YI Xuming, ZHANG Jianguo. Denoising of SAR Images Based on Lifting SchemeWavelet Packet Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 585-588.

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