电子学报 ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (12): 2825-2831.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.12.001

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基于最优非线性扩散的快速相干斑抑制算法研究

郑世超1, 冯文森2, 牛建伟1   

  1. 1. 北京航空航天大学计算机学院虚拟现实技术与系统国家重点实验室, 北京 100191;
    2. 北京科技大学自动化学院, 北京 100083
  • 收稿日期:2016-06-06 修回日期:2016-12-18 出版日期:2017-12-25
    • 作者简介:
    • 郑世超,男,1986年生于山东日照.现为北京航空航天大学计算机学院博士后.主要研究方向为遥感图像处理.E-mail:jerryiszsc@163.com;冯文森,男,1986年生于河南南阳.现为北京科技大学自动化学院教师博士后.主要研究方向为遥感图像处理、模式识别.E-mail:sanmumuren@ustb.edu.cn;牛建伟,男,1969年生于河南.现为北京航空航天大学计算机学院教授.主要研究方向为嵌入式与移动计算、移动视频处理.E-mail:niujianwei@buaa.edu.cn

A Fast and Accurate Despeckling Method with Optimized Nonlinear Diffusion

ZHENG Shi-chao1, FENG Wen-sen2, NIU Jian-wei1   

  1. 1. State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China;
    2. School of Automation, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China
  • Received:2016-06-06 Revised:2016-12-18 Online:2017-12-25 Published:2017-12-25

摘要: 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像相干斑去噪一直以来都是SAR图像处理的一项关键技术.本文提出一种基于最优非线性扩散的快速相干斑抑制算法,该算法使用最近提出的基于可训练非线性扩散的图像复原框架,并针对合成孔径雷达强度图像,结合相干斑噪声的统计特性,训练非线性扩散过程中的滤波器参数和响应函数参数.实验结果表明,该算法性能与PPBit、SAR-BM3D等主流相干斑去噪算法性能相当甚至更优;同时与这些算法相比,该算法计算效率能够提高75%以上,并且适于并行运算实现.

关键词: 合成孔径雷达强度图像, 相干斑去噪, 非线性扩散, 卷积神经网络

Abstract: SAR (Synthetic Aperture Radar) despeckling is one of the key technologies in SAR image processing.This paper proposes an efficient despeckling algorithm based on optimized nonlinear diffusion model,which exploits the trainable nonlinear reaction diffusion framework.For the despeckling task,we train the parameters of linear filters and the influence functions,taking into account the speckle noise statistics of the intensity SAR image.Experimental results show that the proposed method provides comparable or even better results in comparison with PPBit and SAR-BM3D.Meanwhile,our proposed model is of high computation efficiency,and is well-suited for parallel computation.

Key words: SAR intensity image, despeckling, optimized nonlinear reaction diffusion model, convolutional neural networks

中图分类号: