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摘 要:考虑到小波系数的分布,建立小波系数间的马尔科夫模型,考虑了小波系数间的相关性,依据小波系数的概率分布,得到小波系数的最佳估计,能够较好地保证图像的边缘信息,而且使图像的噪声得到较大程度的抑制,处理后的图像信噪比得到了明显提高. |
??? 小波基的特性通常可以由正交性、线性相位特性、紧支性、能量集中性和消失矩来描述.具有正交性的小波基,能简化计算过程,分解后的各尺度间和尺度内的系数问具有小的相关性;线性相位特性保证了图像信号的完全重建,如果小波基函数是对称的,就具有线性相位,保证了图像信号的完全重建;紧支性说明对应的滤波器系数是有限的,对非紧支的小波要作截断处理,不可避免地会造成截断误差;能量集中性说明图像经变换后,大部分能量集中在其中的足个变换系数上,若是越小,则认为该变换的能量集中性越好;消失矩的阶数决定了光滑小波函数逼近的收敛速率,消失矩越高,函数趋向于零的速度就越快,对图像信号的局部化性能就越好,对于提取图像的边缘等突变信息效果越好,但是消失矩的增大会增加滤波器的长度,加大运算量,在对图像边界进行延拓时会增大误差基于小波基的如上特性,对SAR图像的噪声抑制处理,选择小波基的原则是:具有对称性和紧支性,具有高消失矩,滤波器的长度适当. |
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