软件学报

作者：刘伯禹,吴玲达,郝红星

单位：刘伯禹，航天工程大学 复杂电子系统仿真实验室, 北京 10141611,吴玲达，航天工程大学 复杂电子系统仿真实验室, 北京 10141602,郝红星，航天工程大学 复杂电子系统仿真实验室, 北京 10141603

关键词：K-means聚类算法;分组稀疏;稀疏编码;复数图像降噪;相位解缠

基金：国家自然科学基金（1801513）

稀疏编码已经广泛应用于复数图像的降噪问题，其中，近些年提出的分组稀疏编码由于能够充分利用同一分组图像块的相似性，在滤除噪声和提高降噪信噪比方面具有更大的优势.研究了一种基于K-means聚类方法的复数图像分组稀疏降噪算法，通过改进聚类算法，验证了K-means算法对分组稀疏编码算法的分组有效性.采用在线复数词典训练算法快速获取编码字典，并运用分组正交匹配追踪算法，实现了分组图像块的稀疏编码.通过限制每一分组图像块中编码的相似性，有效抑制了对图像块中噪声的编码，提高了对复数图像的降噪效果.为验证算法的有效性，对模拟和真实的干涉合成孔径雷达图像的仿真噪声进行了定量分析，证明了所提算法相对于以前的分组稀疏编码算法在峰值信噪比指标上有一定的提升.最后对真实的干涉合成孔径雷达图像进行了降噪，进一步验证了所提降噪算法对于真实噪声的降噪能力.

来源：2019年第S2期

《软件学报》期刊编辑部

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