利用经验模态分解和主成分分析的SAR图像相干斑抑制

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对SAR图像应用对数加性噪声模型,将经验模态分解与主成分分析相结合,提出一种基于PCA的EMD相干斑抑制算法。根据对数SAR图像中相干斑噪声的统计特性和高斯白噪声经EMD分解后的能量分布模型,近似估算SAR图像经EMD分解后各层内蕴模态函数中所含噪声的能量;将内蕴模态函数利用PCA进行分解,根据PCA对含噪信号的分解特性和内蕴模态函数中噪声能量所占的比例,选择合适的成分分量重构内蕴模态函数,以进一步去除噪声保留有用的细节信息。仿真试验结果表明,该方法在有效抑制相干斑噪声的同时,可以较好地保持边缘纹理细节的清晰。
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