技术总结
本发明公开了一种SAR图像的去噪方法，选取SAR图像训练样本集并初始化离散余弦变换字典DCT字典，获取表示当前训练样本的稀疏系数与表示训练样本残差的稀疏系数的集合，并对集合中各个稀疏系数由大到小进行排序，对前K个稀疏系数对应的字典原子进行求解，得到表示训练样本的稀疏系数，利用重构训练样本的误差最大项对应的训练样本或者是加权误差的归一化更新字典原子，去除字典中相关性大于预设上限或者对应稀疏系数小于预设下限的原子得到自适应学习字典。避免仅仅依靠字典和训练样本的相似性进行选择字典原子造成字典系数不够稀疏的缺点，并且加快了求解字典稀疏系数的速度，提高了自适应学习字典的合理性。
技术研发人员：詹云军;代腾达;黄解军;唐聪
受保护的技术使用者：武汉理工大学
文档号码：201611198434
技术研发日：2016.12.22
技术公布日：2017.05.31