基于 Log-Yeo-Johnson 变换和稀疏表示的合成孔径雷达去波动
信息论
2024-12-25 v1 math.IT
摘要
合成孔径雷达（SAR）图像因其全天候、全天候成像能力而广泛应用于遥感。然而，SAR 图像高度易受噪声影响，尤其是波动噪声，这种噪声由相干成像过程引起，严重降低了图像质量。这推动了日益增多的 SAR 去波动研究。稀疏表示基于去噪的方法在自然图像处理中得到了广泛应用，但 SAR 去波动需要解决非高斯噪声并确保变换域中的稀疏性。本文提出一种基于压缩感知理论的创新性 SAR 去波动方法。通过应用 Log-Yeo-Johnson 变换，将伽马分布的噪声转换为近似高斯分布，从而便于稀疏表示。该方法包含噪声和稀疏性先验，利用辅助矩阵实现非局部稀疏表示：一个矩阵捕捉不同区域噪声特征，另一个矩阵编码自适应稀疏性信息。
引用
@article{arxiv.2412.18121,
title = {SAR Despeckling via Log-Yeo-Johnson Transformation and Sparse Representation},
author = {Xuran Hu and Mingzhe Zhu and Djordje Stanković and Zhenpeng Feng and Shouhan Mao and Ljubiša Stanković},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.18121},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 4 figures