基于小波阈值和字典学习的合成孔径雷达图像压缩

在小波域对合成孔径雷达（SAR）图像进行双重稀疏处理的基础上,提出一种基于小波阈值和字典学习的SAR图像压缩方法.利用SAR图像的统计分布特性,结合空间树结构对小波域的小波系数进行阈值化处理,利用递归最小二乘字典学习算法（RLS-DLA）将小波系数表示为字典稀疏,以在增大字典稀疏度的同时抑制斑噪声,并提高图像的重构效果.结果表明：在低比特率条件下,所提出方法比经典压缩方法的精度更高....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	上海交通大学学报 2015, Vol.49 (10), p.1534-1539
1. Verfasser:	刘瑾瑾李元祥张增辉郁文贤
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	合成孔径雷达图像压缩统计分布递归最小二乘字典学习算法阈值化处理
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Beschreibung
Zusammenfassung:	在小波域对合成孔径雷达（SAR）图像进行双重稀疏处理的基础上,提出一种基于小波阈值和字典学习的SAR图像压缩方法.利用SAR图像的统计分布特性,结合空间树结构对小波域的小波系数进行阈值化处理,利用递归最小二乘字典学习算法（RLS-DLA）将小波系数表示为字典稀疏,以在增大字典稀疏度的同时抑制斑噪声,并提高图像的重构效果.结果表明：在低比特率条件下,所提出方法比经典压缩方法的精度更高.
ISSN:	1006-2467