NSCT的SAR图像自适应去噪

资 源 简 介

NSCT的SAR图像自适应去噪

详 情 说 明

SAR图像自适应去噪技术通过结合非下采样轮廓波变换(NSCT)的多尺度特性，能够有效抑制散斑噪声同时保留边缘细节。NSCT工具包提供了实现该算法的核心框架，其处理流程主要分为三个关键阶段：

首先对含噪SAR图像进行NSCT多尺度分解，获得不同频带的子带系数。高频子带主要包含噪声和边缘信息，低频子带则承载图像的主体内容。这种分解方式比传统小波变换具有更好的方向选择性。

随后采用基于统计特性的自适应阈值算法。针对各子带系数的局部方差特性动态调整阈值参数：噪声主导区域采用较大阈值进行强抑制，纹理丰富区域则减小阈值以避免细节损失。这种自适应性是传统硬阈值方法无法实现的。

最后通过NSCT逆变换重构图像。重构过程中会对各子带的处理结果进行加权融合，其中低频分量保留原始系数以保证结构完整性，高频分量则采用非线性增强策略来锐化边缘。实验表明该方法在等效视数(ENL)和边缘保持指数(EPI)等指标上均有显著提升。