【摘 要】
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该文首先简明地介绍了小波分析的理论基础和图象的小波分解;接下来引入了信号的奇异性和奇异度的数值检测.图象的边缘和噪声都具有奇异性,但两者在小波变换域有着截然不同的
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该文首先简明地介绍了小波分析的理论基础和图象的小波分解;接下来引入了信号的奇异性和奇异度的数值检测.图象的边缘和噪声都具有奇异性,但两者在小波变换域有着截然不同的性质.小波变换的模极大对应着图象的奇异点.若此模极大由图象的边缘产生,则其模极大的幅值随着小波尺度的增长变化不大;而由噪声产生的模极大的幅值则随着小波尺度的增长迅速减少.基于这种性质,该文提出了三种基于小波变换的降噪方法:(一)基于模极大检测的降噪方法;(二)基于尺度间直接相关的小波变换域滤波器;(三)层次降噪方法.该文尝试性地提出了基于能量分布的图象的小波包分解.此方法在图象的纹理分析上有很好的应用.最后,针对SAR图象噪声--光斑的特殊性,选择上述方案用于光斑的抑制,并分析和比较了实验结果.
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