基于结构保持MRF 模型的SAR 图像去斑A Novel - 电子与信息学报.PDFVIP

第 31 卷第 3 期 电 子 与 信 息 学 报 Vol.31No.3 2009 年 3 月 Journal of Electronics Information Technology Mar.2009 基于结构保持 MRF 模型的 SAR 图像去斑 宋 珩 王世唏 计科峰 郁文贤 (国防科大电子科学与工程学院 长沙 410073) 摘 要：该文提出一种用于 SAR 图像贝叶斯去斑的，具有结构保持特性的马尔可夫随机场模型。该模型通过引入 一组权重参数建模待处理像素与其邻域点的空间相关性，可有效描述图像中的各种局部特性。准确的参数估计是模 型有效运用的关键，借鉴随机松弛算法的思想，通过引入温度变量，实现了迭代过程中权重参数的自适应估计。仿 真和实际 SAR 图像数据的实验结果，验证了所提模型及参数估计方法的有效性。 关键词：SAR；马尔可夫随机场；相干斑抑制；结构保持 中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2009)03-0745-04 A Novel MRF Model for Structure Preservation in SAR Image Despeckling Song Heng Wang Shi-xi Ji Ke-feng Yu Wen-xian (College of Electronic Science and Engineering, NUDT, Changsha 410073, China) Abstract: A novel MRF model called SPMRF (Structure Preserving MRF) is proposed for Bayesian despeckling of SAR images. In SPMRF every pixel within a neighborhood is associated with a weighting parameter which determines its contribution to the central pixel’s despeckling. And a temperature variable is introduced into SPMRF to control the weighting parameters’ estimating process which makes the model match with images’ local characteristics better. Experiments show as a prior model SPMRF can retain image structures efficiently with despeckling progressing. Key words: SAR; Markov Random Field(MRF); Despeckling; Structure preserving 1 引言 效性。 SAR 图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译 2 基于 MRF 的 SAR 图像贝叶斯去斑基本原理 程度，影响后续目标检测、分类识别等