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2021, 43(5): 1258-1266.
doi: 10.11999/JEIT200099
刊出日期:2021-05-18
為提升對SAR圖像乘性相干斑的抑制水平與邊緣保護性能,該文提出了一種可自適應調節(jié)濾波強度(AFS)的SAR圖像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM)。該算法利用Frost濾波圖像計算的局部均值與方差來改善SAR圖像場景參量的估計,形成了一種能更好刻畫SAR圖像同質區(qū)與邊緣區(qū)的改進Kuan濾波系數(shù)。利用局部均值比與改進Kuan濾波系數(shù)分別作為新的相似性測量參量與自適應衰減因子,構建了一種更適應SAR圖像乘性噪聲特性的改進NLM濾波。利用偏平滑參數(shù)與偏邊緣保護參數(shù)控制下的改進NLM濾波,分別替代經(jīng)典Kuan濾波模型中的像素局部均值與自身灰度值作為加權項,并采用由改進Kuan濾波系數(shù)構建的自適應調節(jié)因子對二者進行加權平均,從而形成了一種可自適應調節(jié)濾波強度的加權濾波新模型。實驗表明,該文算法與近期多種先進算法相比,具有更好的相干斑抑制與邊緣保護性能。