基于Contourlet变换域统计模型的SAR图像去噪的中期报告.docx

基于Contourlet变换域统计模型的SAR图像去噪的中期报告 本文对基于Contourlet变换域统计模型的SAR图像去噪的研究进行中期报告。我们的目标是通过Contourlet变换域统计模型来去除SAR图像中的噪声。 首先，我们简要介绍了SAR图像去噪的背景和意义，以及现有的常用方法。然后，我们介绍了Contourlet变换的概念、原理和特点，以及应用Contourlet变换的SAR图像去噪方法的相关研究。 我们的研究主要分为以下三个步骤： 1. 利用离散Contourlet变换对SAR图像进行分解，得到局部频率和方向信息。 2. 利用局部频率和方向信息进行统计建模，得到Contourlet系数的分布，进而得到噪声的分布。 3. 利用统计模型去除噪声，重构SAR图像。 目前，我们已经完成了步骤1和2，并对实验数据进行了分析和优化。我们的实验表明，Contourlet变换能够更好地描述SAR图像的复杂结构，能够更好地提取局部频率和方向信息，并且构建的统计模型能够有效地去除噪声，提高图像的质量。 未来的工作将集中于步骤3，即如何将我们构建的统计模型应用到SAR图像去噪中，并进一步优化算法的效果和速度。