一种改进的SAR图像去噪方法

：传统的去噪方法需要进行较多的预处理，提出一种基于非张量积小波滤波器和二维主成分分析的图像去噪方法．该方法在不需要预处理的情况下，直接利用原始图像的分解信息进行去噪．利用客观的峰值信噪比(PSNR)和

一系列图像去噪算法的论文，需要安装caj浏览器才可以看

：提出了一种基于小波分析的SAR图像增强去噪声方法。该方法首先对被噪声污染的SAR图像进行小波 变换，然后在小波域内对该图像进行平滑滤波，最后实现了一个SAR图像增强去噪处理系统。由处理结果可以 看出

经典去噪方法的讨论 对于常用的中值，均值，维纳斯滤波进行了对比

稀疏表示图像去噪的主代码，董为生团队的文章

图像在接收、转换和传输过程中，经常会受到各种内部和外部环境的影响而产生噪声，造成图像模糊、失真、有噪点而影响图像的质量，为了消除噪点，提高图像的信噪比，使图像恢复清晰，需要进行图像去噪。

基于结构聚类的稀疏表示，用于图像去噪，去噪后视觉效果、峰值信噪比、结构相似度都很不错

图像去噪各种算法对比分析优缺点，为各位提供方法选择的良策。

图像在获取和传输过程中，不可避免地会受到噪声污染，致使图像质量下降，严重影响了后续图像处理工作(如图像超分辨率、图像分割、图像识别、特征提取等。 为了提高图像质量，为后续图像处理提供更可靠真实的图像，

采用求解正则化函数的方法求解图像去噪重建问题，并对修复结果使用pnsr和ssim方法进行评估，具体使用方法见文档中使用说明。