一种改进的二维经验模态分解sar图像噪声抑制方法

？针对二维经验模态分解(bidimensionalempiricalmodedecomposition,bemd)算法在抑制sar图像噪声的过程中造成的边界污染问题,提出了一种改进的bemd图像去噪方法。该方法在对含噪sar图像进行bemd分解的过程中,首先,对极值点进行三角剖分,同时在插值时进行边界周期延拓;其次,对插值后的曲面再进行imf分解;然后,对分解后的含噪imf分量进行小波滤波处理;最后,重构图像,从而达到抑制边界污染和去除斑点噪声的目的。实验结果表明,此方法同传统bemd方法相比,边界污染抑制效果明显,在有效抑制sar图像噪声的同时,较好地保持了图像的边缘和细节信息。