基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的SAR图像滤波方法

A Method for De speckling of SAR Image Based on CHMT Model

摘要:

为了获得更好的合成孔径雷达(SAR)图像滤波效果，提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树（CHMT）模型的SAR图像滤波算法.提出基于粗分类的系数绑定方法，提高了CHMT模型参数的解算速度；综合应用对数变换、循环平移和均值校正等方法，建立了针对SAR图像乘性斑点噪声模型的统一滤波处理框架，并将基于CHMT模型的滤波算法融入该框架之中；通过对SAR影像进行滤波实验，并将该滤波算法与Lee滤波、小波软阈值滤波等方法进行了比较.可视效果和统计指标显示：基于粗分类的系数绑定方法在改善滤波效果的同时，对CHMT模型解算的速度有很大的提高；在统一滤波框架下，基于CHMT方法的滤波效果优于其他的几种滤波方法.

Abstract:

为了获得更好的合成孔径雷达(SAR)图像滤波效果，提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树（CHMT）模型的SAR图像滤波算法.提出基于粗分类的系数绑定方法，提高了CHMT模型参数的解算速度；综合应用对数变换、循环平移和均值校正等方法，建立了针对SAR图像乘性斑点噪声模型的统一滤波处理框架，并将基于CHMT模型的滤波算法融入该框架之中；通过对SAR影像进行滤波实验，并将该滤波算法与Lee滤波、小波软阈值滤波等方法进行了比较.可视效果和统计指标显示：基于粗分类的系数绑定方法在改善滤波效果的同时，对CHMT模型解算的速度有很大的提高；在统一滤波框架下，基于CHMT方法的滤波效果优于其他的几种滤波方法.