基于小波变换和双边滤波器的SAR图像去斑算法

基于小波变换和双边滤波器的SAR图像去斑算法

SAR图像在实际应用中会因为成像系统等原因出现斑点噪声，影响图像质量和后续处理的效果。针对这个问题，本文提出了一种基于小波变换和双边滤波器的SAR图像去斑算法。

算法步骤如下：

1. 对原始SAR图像进行小波变换，得到小波系数；
2. 对小波系数进行阈值处理，将低幅值小波系数置为0，保留高幅值小波系数；
3. 对保留的小波系数进行反变换，得到去除低频噪声的SAR图像；
4. 将去除低频噪声的SAR图像与原始SAR图像求差分，得到斑点图像；
5. 对斑点图像进行双边滤波，得到最终去斑后的SAR图像。

下面是MATLAB代码实现：

% 读取SAR图像
sar_img = imread(‘sar_image.jpg’);
% 进行小波变换，选取db4小波基
[c, s] = wavedec2(sar_img, 3, ‘db4’);
% 阈值处理：保留高幅值小波系数
thr = wthrmngr(‘dw2ddenoLVL’, c);
c(abs© < thr) = 0;
% 进行反小波变换，得到去除低频噪声后的SAR图像
sar_denoised = waverec2(c, s, ‘db4’);
% 得到斑点图像