二维DFT-DWT混合变换在SAR图像去噪中的应用

"基于2-DDFT-DWT混合变换的SAR图像去噪，曹甜甜，胡绍海" 合成孔径雷达（SAR）图像在多个领域，如农业、林业、海洋和测绘，都扮演着至关重要的角色。然而，由于SAR成像过程中产生的相干斑噪声，使得图像质量下降，影响了后续的分析和应用。为了有效解决这一问题，曹甜甜和胡绍海提出了一种基于二维离散傅里叶变换（2-D DFT）和离散小波变换（DWT）混合变换的SAR图像去噪方法。 该方法的核心在于利用两种变换的特性，对SAR图像进行分域处理。首先，在图像的两个正交方向上分别应用2-D DFT和DWT，这使得噪声在不同域内有不同的分布特征，便于有针对性地处理。在傅里叶变换域中，由于噪声通常表现为高频成分，采用维纳滤波器进行去噪处理，维纳滤波器可以根据图像的统计特性自适应地调整滤波程度，以最大程度保留图像细节。 在小波变换域，由于小波变换具有良好的多分辨率分析能力，能捕捉到图像的局部信息，所以采用了自适应硬阈值去噪策略。这种方法根据小波系数的大小设置不同的阈值，将小波系数中的噪声成分剔除，同时尽可能保留图像边缘和细节信息。 最后，考虑到空域信息的重要性，论文中还结合了中值滤波器。中值滤波是一种非线性滤波方法，尤其对消除椒盐噪声效果显著。在混合变换重构后的图像上进行中值滤波，可以进一步提升图像的清晰度，同时减少斑点噪声的影响。 实验结果显示，该混合变换方法能够快速有效地去除SAR图像的斑点噪声，提高了图像的信噪比，对于SAR图像的解析和应用具有积极意义。关键词涉及的二维混合变换、维纳滤波、中值滤波以及SAR图像去噪技术，都是提高SAR图像质量的关键技术，对于相关领域的研究者和实践者具有重要参考价值。