【摘 要】
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在小波域对合成孔径雷达（SAR）图像进行双重稀疏处理的基础上,提出一种基于小波阈值和字典学习的SAR图像压缩方法.利用SAR图像的统计分布特性,结合空间树结构对小波域的小波系数
【机 构】
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上海交通大学航空航天学院,上海交通大学电子信息与电气工程学院
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在小波域对合成孔径雷达（SAR）图像进行双重稀疏处理的基础上,提出一种基于小波阈值和字典学习的SAR图像压缩方法.利用SAR图像的统计分布特性,结合空间树结构对小波域的小波系数进行阈值化处理,利用递归最小二乘字典学习算法（RLS-DLA）将小波系数表示为字典稀疏,以在增大字典稀疏度的同时抑制斑噪声,并提高图像的重构效果.结果表明：在低比特率条件下,所提出方法比经典压缩方法的精度更高.
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