[发明专利]一种基于MCA的SAR图像抑噪方法

权利要求书

1.一种基于MCA的SAR图像抑噪方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：将SAR图像的灰度值矩阵镜像扩展至边长为2的指数次方的方阵，所述的镜像扩展为：首先将原SAR图像复制到模板方阵的中央，然后将原SAR图像面向模板方阵的四个边进行对称扩展；

步骤2：对步骤1中扩展后方阵取对数得到对数图像；

步骤3：选择curvelet和LDCT的字典组合，分别对对数图像进行curvelet和LDCT变换，得到对应的两个变换系数矩阵；

步骤4：对得到的两个变换系数矩阵分别进行硬阈值处理，得到两个硬阈值处理系数矩阵；所述硬阈值处理中的阈值选取分别为：curvelet中阈值选为λ*E_jw，其中E_jw表示curvelet变换第j个尺度下第w个方向的系数矩阵的二范数，j≥2；λ为两个变换系数矩阵中的最大幅值，LDCT中阈值选为λ；

步骤5：对两个硬阈值处理系数矩阵分别进行逆变换，且对curvelet逆变换后的矩阵采用Haar小波软阈值方法进行全变差Total Variation，TV规则化，得到两个原子表示的对应图像成分矩阵；

步骤6：对两个原子表示的对应图像成分矩阵相加得到的和矩阵后进行指数变换，得到指数变换图像；

步骤7：对指数变换图像按照镜像扩展时原始图像在模板方阵中的位置和大小进行裁剪，得到抑噪后的SAR图像。

2.根据权利要求1所述的基于MCA的SAR图像抑噪方法，其特征在于：循环步骤3～步骤5N次，N为10-100；循环时：步骤3中对对数图像矩阵与上一次循环所得LDCT原子表示的图像成分矩阵之差进行curvelet变换，而对对数图像矩阵与上一次循环所得curvelet原子表示的图像成分矩阵之差进行LDCT变换；步骤4中对λ按照公式进行更新，其中t表示当前循环次数，τ取3到5之间的常数，σ为噪声标准差，对对数图像按公式σ＝MAD/0.6745估计得到，其中MAD是对对数图像进行小波变换后得到的HH₁子带小波系数幅度的中值。