基于自适应小波阈值的SAR图像降噪

1、 第 期 基于 自适应小波阈值的 图像降噪 波器 、 滤波器和 滤波器 。所有这些空 间域滤波器都是 在 的窗 口中进行计算 。具体 的处 × 理 结 果 见 图 和 图 。 图 和图 分别展示 了原始实验用 图的局部 ， 以及 应用各种滤波方法 降噪后 的图像 的相应部分 。为方 便 观察 ， 以原 始尺寸显示 。用 肉眼可 以很 明显地看 出 ， 图 经过本文算 法处理 后 ， 海面这样的典型 的同质 区域的 斑 点 消 除 得 更 加 彻 底 ， 质 区 域 比如 海 岸 线 的边 缘 ， 异 以 及海岛内部 高低起 伏形成 的类 似于 纹理 的细 节 ， 则依 然保持清晰锐利

2、 ， 并且很 多信息被还 原出来 ； 图 总 而 体感觉 比较鲜明 ， 边缘也 比较 清晰 ， 其他方法处理后 的 图像 则显得有些模糊 ， 的还产生 了新的噪声。 有 一 （原 图（ ） 局部） （） 波 器 滤 （ 器 滤波 ） （） 菠器 勰 （ 本文算 法 ） ） 图 （） 原始实验用图“ 基辅市区” 的局部（ ×像 素） ； （ ）（ ） 各 种 方 法 滤 波后 的 图像 的 相 应 部 分 一 用 以上是从视觉感知上 对降噪效 果的评价 。至 于降 噪效果的量化评 价 ， 我们 计算 了不 同图像 同一 区域 的 均值 、 差 以及 等 效 视 数 方 （ ， ） 并进

3、行 比较 。等效 视数 是 目前 最 常用 的 图像质量 的量化评价指标 。其定义 为： ： 图 巴拿 马 运 河 附 近海 域 的 原 始 照 片 （ 像 素 ） × （ ） 上式 中 ， 和 分 别 为 图像 中某 一 区域 的 均 值 和方 差 。 （） 图（ 日 原 局部 ） 滤波 器 （）； 波器 滤 （） 滤 波器 （本文 算法 （ ） ） ： 显然 ， 对于 同质 区域 ， 这个 指标 应该 越大 越好 ， 等 效视数大说 明同质 区域平 滑 ， 噪声被 充分 抑制 。而对 于边缘 和纹 理区域 ， 则应该小一些 比较好 ， 因为等效视 数过大意味着边缘 可能变得过度模

4、糊 了。 我们 对图 和图 分别计算 了两块 区域 的相关 参 数。图 是是海面的和海岸线周边 ， 图 是河 面和十字 路 口， 都分别代 表 了典型 的同质 区域 和典 型的 异质 区 域。计算结果列于表 和表 。 从表 中可以看 出， 经本 文方法 处理后 的 图 同 ， 图 （） 原始实验用图“巴拿马运河” 的局部（ ×像素 ） （ ）（ ） 各 种 方 法 滤波 后 的 图 像 的 相应 部 分 用 质 区域 的等效 视数 最大 。可 见 ， 文方 法在 降低 同质 本 区域斑点噪声方 面领 先于其 他 的传统 滤波 器 ， 并且 优 势 比较 明显 ； 在异 质区域 ， 本

5、文方法没有 使等效视数升 高太 多 ， 滤 波器 略 高 ， 波 器 比 比 滤 低， 和 滤波器基本持平。而图 经处理后 ， 同质区 域的等效视数并 不大 ， 这主要是 因为均值减 小的缘故 ， 方差还是降低很多 ， 明噪声还是被有效地抑 制了 ； 说 异 质区域 的 和其他 算法处 理过 的图像相 比， 则是最 小的。这说 明了 图像 中的边缘 被很 好地 保 留了下 来 ， 模 糊程度很小 。所 以， 以认 为 ， 可 本文 的方 法在降低 噪 图 基辅市中心原 始 照片 （ ×像 素） 声和保持 了边缘 和纹理细节之间 ， 取得 了较好的平衡。 信 号 处 理 第 卷 图像

6、原始图像 “ 巴拿马运河” 滤 波 器 同质区域 （ 面） 海 滤波器 滤 波 器 本 文 方 法 均值 方差 等效视数 于广义 高斯分布形状参 数 的函数 。这个具体 的函数 究竟如何 ， 是值得将来 进一步 研究 的课 题。不过 ， 确 准 估计广义 高斯分布 的参 数 目前来说还 比较 困难 。因 此， 让用户 在 使用 降噪 程 序时 ， 据 图像 的 内容 和 经 根 验， 通过观察和试凑 确定 一个较 优 的 比例 系数 可 能 ， 是 一 种 更 为 实 用 和 有 效 的方 法 。 图像 原始 图像 “ 巴拿马运河” 滤波器 异 质 区 域 （ 海岸线周边 ） 滤波器 滤波器

7、本文算 法 均值 方差 等效视数 结 论 本文提 出的降 噪方法 结合 了 图像多 尺度 分析 （ 小 波变换 ） 和经典 的 自适应 滤波 方法 。根 据 图像斑 点噪声 的特点 和小波 变换 的性 质 ， 我们 认为 ， 图像 表 图 中 各 图像 同质 异 质 区域 的 相 关 参 数 经过对数变换 和小 波分解 后 ， 生成 的各 高频 子 带 系数 近似服从参数 局部变化 的广义 高斯分布 。在 这个统计 模型的基础上 ， 我们运 用 局部 自适 应 阈值方 法 进行 滤 波操作 以降低噪声 。 图像 原始 图像 “ 辅市区” 基 滤波器 同质 区域 （ 面） 河 滤波 器 滤波器

8、本 文 方 法 均值 方差 等效视数 小波域降噪 的优 势 主要 在于 ， 波分解 能 够提 供 小 不 同尺度下的灰度 突变 的检测 。代表 了斑点噪 声的系 数集 中于 图像 的最 高频 子带 ， 而包 含 了边缘 和 纹理 这 样有价值 的突变 的系数 则可能 分布于 多个不 同尺度 的 图像 原 始 图像 “ 辅市 区 ” 基 滤 波 器 异质区域 （ 十字路 口） 滤波器 均值 方差 等效视数 子带 中。这样 ， 噪声可 以在最高 频子带 被抑制 ， 而边缘 和纹理信息可 以在其 他尺度 的子带 中保 留下来。单一 尺度 的滤 波器 ， 是很 难做 到兼 顾 的。实 验结果 也表 明

9、 ， 本 文方法 的效果 总体 优于 传统 的空 间 域滤 波器 ， 消 在 除斑点 和保 持 边缘 纹 理 等 细节 之 间取得 了更 好 的平 衡 参 考 文 献 滤波器 本文算法 表 图 中各 图像 同质 异 质 区域 的 相 关 参 数 在实验 中我们还发现 ， （ ） 的 式 中 是一 个非 常重 要的参数 。 等人取的 阈值 ¨ 际上是简化 处 实 理 ， 。对于一般 自然图像 的降噪 ， 个 阈值 近似 令 这 于最优 。但是对于 图片 降噪 ， 的时候 ， ： 有 是偏 小 的 ， 理后 的图像 还 是 可 能会 有 比较 严重 的斑 点 。 处 经过更多 的实验 ，

10、 我们 总结 出 值在 之 间 比较 的 合理 。 小于 显然噪声 不能 被充分 抑制 ， 是如 果 但 大于 之后再增大 ， 则效 果不会有 明显 的改善 。若进一 ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， 步令 等于一个远大于 的数值 ， 处理 过的图像会被过 ， ， 度模 糊 ， 多细节信息 丢失。因此 ， 很 我们认为 ， 是 的一个适当的范围 。 当然 ， 对于具 体的图像 ， 取多大时 降噪效果最 好 ， 和成像区域的性质有关系。如果 图像 的构成 比较 ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， 简单 ， 有大面积的同质区域 ， 例如 图 则 应该取得 大 ， 一

11、些， 以尽量 抑制 同质 区域 斑点噪声 ； 如果图像 的构 成 复杂 ， 图 则 如 ， 应该取得 小一些 ， 以尽可 能多地保 留 细节信息 。 实 际上 ， 理 论 上 说 ， （ ） 的 该 是 一 个 关 从 式 中 应 张朝晖 ， 潘春洪 ， 马颂德 ， 一种基 于修 正 的 核 图像斑 点噪声抑制方法 ， 中国图象 图形学 报 ， 年 第 期 基于 自适应小波阈值的 图像降噪 月。 ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， · ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ，

12、 ， ， 郭小卫 ， 田铮 ， 基于小 波域边缘方 向特征的 图象噪 声抑制方法 ， 中国图象 图形学报 ， 年 月。 武昕伟 ， 兆达 ， 弓， 春生 ， 朱 张 郭 一种 基 于 小 波 域 隐 马 尔 ， ： ， · ， ， 可夫模型 的 相干斑抑制算法 ， 中国图象图形学报 ， 年 月 。 ， 周伟华 ， 鑫 ， 王 罗斌 ， 于双树 复小波 变换 的相位保 持 基 图像降噪 ， 中国图象图形学报 ， 年 月 。 ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， 贾承丽 ， 匡纲要 ， 图像 去斑 方法 ， 国图象 图形 学 中 报 ， 年 月。 ， ， ， ， ： ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， 作 者 简 介 万 晟 聪 ， ，