● 摘要
图像去噪问题是图像处理的基本问题，它也是很多领域中需要重点解决的问题，比如SAR图像领域。SAR图像一般会在传输和接收的过程中受到噪声干扰。近二十年来，SAR图像去噪已经成为了一个新的热门领域。很多的SAR图像斑点噪声抑制算法已经被提出来，并且每种算法都有他们自己的假设、优点和局限性。利用字典学习和稀疏表示进行滤波也是其中一种方法。另一方面，K-SVD算法的原始目标是在对有加性高斯噪声的自然图像去噪方面结果优于固定字典学习方法。当K-SVD算法直接运用到SAR图像去噪时会产生过平滑现象（即模糊的图像），这是因为导致了SAR灰度图像的乘性噪声——散斑。考虑到SAR图像的特性，本文提出了一种基于K-SVD算法的稀疏表示的斑点噪声抑制算法。本文的贡献点主要体现在以下方面： 本文通过提出了一种新的K-SVD算法将SAR图像去噪的解决范围拓展到非高斯噪声，并且也消除了过平滑现象，比如边缘模糊、目标不清和纹理粗糙等。