【摘 要】
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传统的合成孔径雷达(SAR)图像非局部均值去噪算法中,对于噪声块的相似性度量都简化为噪声点之间的相似性级联.在加性噪声模型下取得了很好的去噪效果.笔者将这种思想推广到了SA
【机 构】
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西安电子科技大学,西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,空军工程大学防空反导学院
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传统的合成孔径雷达(SAR)图像非局部均值去噪算法中,对于噪声块的相似性度量都简化为噪声点之间的相似性级联.在加性噪声模型下取得了很好的去噪效果.笔者将这种思想推广到了SAR图像的乘性噪声模型下,并且将其在最大似然权重估计的框架下对基于概率斑点(PPB)进行了改进.由于在PPB算法中参数的设置复杂,且不能自适应地获得最优效果,文中提出了基于粒子群优化的参数自适应的SAR图像去噪非局部算法.最后,在真实的SAR数据上,对该算法进行了实验测试,并与经典的PPB算法进行了实验对比.实验验证了该算法能更好地抑制噪
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