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An Improved SAR Image Denoising Method Based on Bootstrap Statistical Estimation with ICA Basis

机译：基于ICA的Bootstrap统计估计的SAR图像去噪方法

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A new method for Synthetic aperture radar (SAR) image denoising is proposed. The prior information of speckle statistical model can be exploited to judge its distribution. The basis of SAR image can be estimated by Independent component analysis (ICA), and these bases can be divided into two different subspaces (noise and real signal subspaces) through a linear classifier. Then parametric Bootstrap estimates the parameters of speckle statistical model on the noise signal subspace, and the nonparametric Bootstrap can estimate the distribution of real image on the real signal subspace. According to different results estimated by Bootstrap, corresponding Maximum a posterior probability (MAP) filter will be selected for image denoising, using the noise model's parameter for adaptive filtering. Experiments show that the image processed by this new method can achieve a better visual perception and objective evaluation results.
机译：提出了一种合成孔径雷达（SAR）图像去噪的新方法。可以利用散斑统计模型的先验信息来判断其分布。 SAR图像的基础可以通过独立分量分析（ICA）进行估算，并且可以通过线性分类器将这些基础分为两个不同的子空间（噪声和实际信号子空间）。然后，参数Bootstrap估计噪声信号子空间上散斑统计模型的参数，而非参数Bootstrap可以估计真实信号子空间上的实像分布。根据Bootstrap估计的不同结果，将使用噪声模型的参数进行自适应滤波，选择相应的最大后验概率（MAP）滤波器进行图像降噪。实验表明，该新方法处理后的图像可以获得较好的视觉感知和客观评价结果。

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