小波方向子带偏微分方程遥感图像去噪

针对小波阈值法在去除遥感图像高斯噪声时,所存在的由于过度"扼杀"小波系数而引起的模糊边缘问题,以及P-M模型通常会使图像的灰度趋于分段常量而产生所谓的"块状"效应问题。提出小波域偏微分方程(PDE)遥感图像去噪模型,该模型通过对遥感图像进行小波分解,保持低频子带信息,而只对含有噪声、图像边缘的高频子带进行基于子带方向特性的非线性异性扩散,使模型在有效去除高斯噪声的同时,能够很好地保护遥感图像中的边缘特征和细节纹理信息,避免了去噪后的结果图像出现分段常量现象。实验结果表明,对于相同的遥感图像高斯噪声,基于所提出混合模型的去噪图像的PSNR较基于类零树的Bayes阈值法和P-M模型提高了1～2dB。