【摘 要】
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对噪声SAR图像进行噪声类型识别,是对图像进行有针对性去噪的第一步。针对7种典型噪声的干扰图像,提取包括Zernike矩、小波高频不显著系数子带能量比、噪声能量特征值等在内
【机 构】
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石家庄铁道大学信息科学与技术学院,石家庄铁路职业技术学院
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对噪声SAR图像进行噪声类型识别,是对图像进行有针对性去噪的第一步。针对7种典型噪声的干扰图像,提取包括Zernike矩、小波高频不显著系数子带能量比、噪声能量特征值等在内的8类特征值。设计了反向传播(BP)神经网络分类器,可以实现对不同噪声类型干扰的SAR图像的有效识别。采用了包括Probabilistic Patch-Based filter、2DDFT-DWT等7种最新有效过滤SAR噪声图像的算法进行综合去噪。实验结果表明,系统能够在一定程度上自适应过滤受到不同噪声干扰的SAR图像信号。
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