位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于斑点噪声的拖尾Rayleigh分布的合成孔径雷达图像最大后验概率降噪
  • ISSN号:1000-3290
  • 期刊名称:物理学报
  • 时间:0
  • 页码:4565-4570
  • 语言:中文
  • 分类:TN929.5[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049
  • 相关基金:国家重点基础研究发展规划(批准号:2001CB309405)和国家自然科学基金(批准号:60574033)资助的课题.
  • 相关项目:基于异类信息融合的目标识别与跟踪方法研究
中文摘要:

为了反映合成孔径雷达图像中斑点噪声尖峰厚尾的统计特征,使用拖尾Rayleigh分布来描述斑点噪声,基于Gamma先验分布和斑点噪声的拖尾nayleigh分布,推导出了合成孔径雷达图像的最大后验概率滤波方程,并给出了它在特定特征参数时的解析形式。使用Mellin变换从观察图像估计拖尾nayleigh分布的未知参数,给出了在斑点噪声的拖尾Rayleigll分布下的最大后验概率降噪试验和量化指标,为了消除滑动窗大小和噪声强度对降噪结果的影响,给出了降噪能力随滑动窗大小和噪声方差的动态变化关系。结果表明,拖尾Rayleigh分布尖峰厚尾的特征符合斑点噪声的真实统计特性,因此与Rayleigh分布以及Kuan滤波相比,基于斑点噪声的拖尾nayleigh分布的最大后验概率滤波具有较强的降噪能力。

英文摘要:

In order to reflect the statistics of high peak and heavy tail, speckle in synthetic aperture radar images is modeled as heavy- tailed Rayleigh distribution. First, based on Gamma prior distribution and heavy-tailed Rayleigh distribution of speckle, the maximum a pesteriori filtering equation is proposed and its analytical form is provided in given characteristic parameter. Second, parameters of heavy-tailed Rayleigh distribution are estimated from the observed image using Mellin transformation. Last, maximum a pesteriori de-speckling experiments and their quantitative measures are given. In order to eliminate the influence of window size and noise intensity on de-speckling results, dynamic relations of the de-speckling capability to noise variance and window size are suggested respectively. Results demonstrate that the heavy-tailed Rayleigh distribution accords with the real statistics of speckle, so the maximum a pesteriori filter in heavy-tailed Rayleigh distribution of speckle has higher capability of noise reduction compared to the one in Rayleigh distribution of speckle and the Kuan filter.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《物理学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国物理学会 中国科学院物理研究所
  • 主编:欧阳钟灿
  • 地址:北京603信箱(中国科学院物理研究所)
  • 邮编:100190
  • 邮箱:apsoffice@iphy.ac.cn
  • 电话:010-82649026
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3290
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1958/O4
  • 邮发代号:2-425
  • 获奖情况:
  • 1999年首届国家期刊奖,2000年中科院优秀期刊特等奖,2001年科技期刊最高方阵队双高期刊居中国期刊第12位
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:49876