改进快速自适应双边滤波的SAR图像去噪

针对已有算法在去除散斑噪声时存在边缘信息丢失的现象,提出一种基于平稳小波变换,结合快速自适应双边滤波、小波阈值去噪和优化贝叶斯非局部均值的算法(SFOBNLM算法),在保持边缘信息的同时有效地去除SAR图像中的散斑噪声.先用平稳小波变换将图像分解为近似子带和细节子带,对这两个子带分别进行快速自适应双边滤波和小波阈值处理;然后用小波逆变换对去噪后的图像进行重构;最后用OBNLM算法对图像进一步去噪.实验结果表明,SFOBNLM算法在峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)、特征相似度(FSIM)、边缘保持因子(EPF)、等效视数(ENL)和视觉质量方面均优于传统的滤波方法.