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Reducing speckle noise in SAR imagery using wavelet transforms and higher-order statistics.

机译：使用小波变换和高阶统计量减少SAR图像中的斑点噪声。

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摘要

This dissertation studies how to reduce speckle noise in synthetic aperture radar (SAR) imagery by using wavelet transforms and higher-order statistics. The basic ideas of wavelet transforms, higher order statistics (HOS) and denoising are reviewed, as well as the connection between them. The idea of SAR simulated image is introduced. Two main approaches, signal-noise independent (logarithmic), and signal-noise dependent (non-logarithmic), are investigated. The results of both approaches are compared, and the results compared to the conventional approach. The denoising algorithm is also extended into two dimensions. Signal-noise independent (logarithmic) approach and signal-noise dependent (non-logarithmic) approach are compared for two-dimensions as well. The results of one-dimensional and two-dimensional denoising were then compared. All of the comparisons are based on both visuals and mean square error (MSE) data.
机译：本文研究了如何利用小波变换和高阶统计量来减少合成孔径雷达图像中的斑点噪声。综述了小波变换，高阶统计量（HOS）和去噪的基本思想，以及它们之间的联系。介绍了SAR模拟图像的思想。研究了两种主要方法，即与信号噪声无关（对数）和与信号噪声相关（非对数）。比较两种方法的结果，并将结果与​​常规方法进行比较。去噪算法也扩展为二维。还比较了二维的信噪无关（对数）方法和信噪相关（非对数）方法。然后比较一维和二维去噪的结果。所有比较均基于视觉和均方误差（MSE）数据。

著录项

  • 作者

    Ingun, Anurat.;

  • 作者单位

    Florida Institute of Technology.;

  • 授予单位 Florida Institute of Technology.;
  • 学科 Engineering Electronics and Electrical.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2003
  • 页码 193 p.
  • 总页数 193
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 无线电电子学、电信技术;
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