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基于EMD-自适应滤波的干涉图去噪方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于EMD-自适应滤波干涉图去噪方法,该方法基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征,即先对信号进行经验模态分解,然后对各个高频IMF信号分别选用不同的滤波梯度参数进行自适应滤波处理,从初始干涉图上减去与斑点噪声所对应尺度信息,从而达到噪声抑制的目的。通过实验对比研究了该算法与Goldstein滤波、圆周期中值滤波、EMD分解方法和梯度-自适应滤波去噪的降噪效果。实验表明,该方法不仅能有效地去除InSAR干涉图的噪声,并且能很好地保持相位的细节信息和条纹的边缘信息。 相似文献
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利用BEMD-自适应滤波去除SAR干涉图噪声 总被引:1,自引:0,他引:1
基于二维经验模态分解特性,提出了一种基于BEMD-自适应滤波的干涉图抑制噪声算法,并对自适应滤波的窗口进行了改进。根据窗内特征自适应调节窗口大小,并通过门限来决定是否需要改变窗口尺寸,达到在同性质区增大窗口来抑制噪声,在异性质区减小窗口以最大限度地保护图像细节的目的。实验表明,该算法不仅能有效地抑制干涉图的噪声,增强滤波的局部自适应性,而且能很好地保持条纹的细节信息。 相似文献
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