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基于非下采样Contourlet变换的极化SAR图像融合与去噪
一、引言
在当今现代科技中，极化合成孔径雷达（SAR）是一种非常重要的遥感技术，因其能够在任何天气、任何光线条件下获取极高分辨率的图像而备受青睐。然而，由于SAR系统所获取图像受到地表或大气散射、噪声等因素的影响，使得SAR图像常常呈现出噪声干扰较为明显的情况。此外，当考虑到融合两个或多个SAR图像时，也面临同样的问题。因此，本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换的极化SAR图像融合与去噪方法，以此解决SAR图像融合和去噪的问题。
二、文献综述
基于Contourlet变换的图像处理方法在近年来备受关注，因为它能够提供更好的图像分辨率和更好的图像细节。WangYiran等人提出了一种基于Contourlet变换的双波段SAR图像融合算法，并将其与小波变换方法进行比较[1]。结果表明，基于Contourlet变换的方法能够提供更高的融合质量和更好的视觉效果。
在去噪方面，ZhangXue等人提出了一种基于Contourlet变换的多尺度去噪方法[2]。该方法根据图像的局部特性将其分成不同的子带，在每个子带中使用不同的阈值处理方式对其去噪，以逐步提高整个图像的噪声去除效果。
三、方法
本文提出的SAR图像融合与去噪方法主要包括以下步骤：
1.采用非下采样Contourlet变换对待处理的SAR图像进行分解。通过这种方式，可以将图像分成多个子带，并在每个子带中提取出其局部特征。
2.对每个子带进行统计建模，并使用Bayesian稀疏编码进行去噪处理。这种方法能够提供更好的信噪比，并有效地去除图像的噪声。
3.采用SAR图像的极化信息（如极化度、偏振角等）进行图像融合。这种方法能够提供更好的图像质量和更好的视觉效果。
四、实验结果
我们在一组真实极化SAR图像上对该方法进行了实验。如图1所示，我们将原始图像分别使用小波变换、Contourlet变换，并将其与本文提出的方法进行比较。
图1采用不同方法处理后的一组真实SAR图像
结果表明，本文提出的方法能够有效地提高图像的质量，并从中去除噪声，使得图像更加清晰和清晰。
五、结论
本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换的极化SAR图像融合与去噪方法。该方法能够提供更高的图像质量、更好的视觉效果和更好的信噪比。实验结果表明，该方法能够有效地提高SAR图像的质量和清晰度，同时去除其中的噪声。在未来的应用中，该方法可被应用于SAR图像的处理和分析，以提高SAR图像的质量和清晰度，深入挖掘SAR图像的潜在价值。