SAR图像降斑：非下采样Contourlet变换与自适应缩减

"统计先验指导的非下采样Contourlet变换域SAR图像降斑 (2008年)" 本文主要探讨了一种用于合成孔径雷达（SAR）图像降斑的新方法，该方法基于统计先验知识，并在非下采样Contourlet变换（NSCT）域内进行操作。作者孙强、焦李成和侯彪在西安电子科技大学智能信息处理研究所进行了这项研究。 SAR图像由于其特有的成像原理，往往伴随着强烈的斑点噪声，这降低了图像的视觉质量和后续分析的准确性。传统的降斑方法可能无法有效地处理这种噪声，而NSCT因其多分辨率和多方向特性，成为一种有效的图像处理工具。论文中，作者利用Gamma分布和指数分布来近似NSCT域中的信号系数和噪声系数，这样可以更好地理解信号与噪声的统计特性，实现对冗余性的自适应调整。 接下来，通过构建方向邻域模型，作者提出了一个缩减因子的先验比计算表达式。这个表达式使得缩减因子能够根据NSCT域中不同子带的方向特性进行自适应调整，从而提高了系数缩减的效率和效果。这种方法不仅减少了斑点噪声，而且在保持图像细节特征方面表现出色。 实验结果证实了该降斑方案的有效性，它在减少斑点噪声的同时，能够较好地保持图像的边缘清晰度和后向散射系数的稳定性。与现有的多种降斑技术对比，该方案在边缘保持和后向散射系数保持性能上具有显著优势。 此外，该研究得到了国家自然科学基金和“973”重点基础研究发展计划项目的资助，体现了其在学术界的重要性和实际应用价值。论文最后给出了相关的关键词和分类号，便于读者进一步查阅相关领域的研究文献。 总结来说，这篇论文介绍了一种创新的SAR图像降斑技术，该技术利用统计先验知识和非下采样Contourlet变换的优势，实现了对SAR图像噪声的有效抑制，并且在保持图像细节和结构方面具有突出表现，对于提升SAR图像处理的性能具有重要意义。