一种SAR图像的去噪方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201611198434.2
IPC分类号：G06T5/00
申请日期：
2016-12-22
申请人：
武汉理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种SAR图像的去噪方法
申请号	CN201611198434.2	申请日期	2016-12-22
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-05-31	公开/公告号	CN106780387A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T5/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T5/00 图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;5;/;0;0查看分类表>
申请人	武汉理工大学	申请人地址	湖北省武汉市珞狮路122号武汉理工大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	武汉理工大学	当前权利人	武汉理工大学
发明人	詹云军;代腾达;黄解军;唐聪
代理机构	武汉开元知识产权代理有限公司	代理人	潘杰;胡艺

摘要

本发明公开了一种SAR图像的去噪方法，选取SAR图像训练样本集并初始化离散余弦变换字典DCT字典，获取表示当前训练样本的稀疏系数与表示训练样本残差的稀疏系数的集合，并对集合中各个稀疏系数由大到小进行排序，对前K个稀疏系数对应的字典原子进行求解，得到表示训练样本的稀疏系数，利用重构训练样本的误差最大项对应的训练样本或者是加权误差的归一化更新字典原子，去除字典中相关性大于预设上限或者对应稀疏系数小于预设下限的原子得到自适应学习字典。避免仅仅依靠字典和训练样本的相似性进行选择字典原子造成字典系数不够稀疏的缺点，并且加快了求解字典稀疏系数的速度，提高了自适应学习字典的合理性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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