基于稀疏表示和KSVD字典学习去噪方法在对数域对SAR图像抑斑

资 源 简 介

基于稀疏表示和KSVD字典学习去噪方法在对数域对SAR图像抑斑

详 情 说 明

合成孔径雷达(SAR)图像抑斑处理是遥感领域的重要研究方向。传统抑斑方法往往存在细节丢失或计算复杂度高的问题，而基于稀疏表示和KSVD字典学习的方法为这一挑战提供了创新解决方案。

该方法首先对原始SAR图像进行对数域变换，这项预处理能有效将乘性噪声转化为加性噪声，为后续处理奠定基础。通过构建过完备字典，利用KSVD算法进行字典学习，该算法交替更新字典原子和稀疏系数，逐步优化字典对图像特征的表达能力。

核心优势在于稀疏表示能够捕捉图像的本质结构特征，而噪声由于不具备稀疏性会被自然滤除。相比传统方法，这种数据驱动方式不仅能更好地保持图像边缘和纹理细节，还能自适应不同场景的SAR图像特性。实验结果表明，该方法在客观指标和主观视觉质量上均有显著提升。

该方法为SAR图像处理提供了一种新的技术路径，特别是在需要同时兼顾抑斑效果和特征保留的应用场景中展现出色性能。后续研究可进一步探索不同稀疏约束条件下的优化策略。