为解决包裹相位图中存留的散斑噪声问题,文中提出了一种基于正余弦分解的两分段自适应非局部均值滤波方法。该方法通过两次改进衰减参数的大小和相似性度量的方式实现了算法的自适应化。利用该方法对包裹相位图的正余弦分量去噪,去噪后...为解决包裹相位图中存留的散斑噪声问题,文中提出了一种基于正余弦分解的两分段自适应非局部均值滤波方法。该方法通过两次改进衰减参数的大小和相似性度量的方式实现了算法的自适应化。利用该方法对包裹相位图的正余弦分量去噪,去噪后利用反正切运算获取干净的包裹相位,对该相位进行解包裹运算。实验和仿真结果表明,所提方法既有效去除了包裹相位图中的噪声,也保留了相位图中的边缘信息。相比于分别使用SCA(Sine Cosine Algorithm)方法和BM3D(Block-Matching and 3D filtering)方法,通过所提方法去噪后的图像等效视数(Equivalent Number of Looks,ENL)最大,散斑抑制指数(Speckle Suppression Index,SSI)最小,且均方误差提升了约两倍,说明所提方法有效去除了包裹相位中的噪声,提高了相位解包裹的精度。展开更多
文摘为解决包裹相位图中存留的散斑噪声问题,文中提出了一种基于正余弦分解的两分段自适应非局部均值滤波方法。该方法通过两次改进衰减参数的大小和相似性度量的方式实现了算法的自适应化。利用该方法对包裹相位图的正余弦分量去噪,去噪后利用反正切运算获取干净的包裹相位,对该相位进行解包裹运算。实验和仿真结果表明,所提方法既有效去除了包裹相位图中的噪声,也保留了相位图中的边缘信息。相比于分别使用SCA(Sine Cosine Algorithm)方法和BM3D(Block-Matching and 3D filtering)方法,通过所提方法去噪后的图像等效视数(Equivalent Number of Looks,ENL)最大,散斑抑制指数(Speckle Suppression Index,SSI)最小,且均方误差提升了约两倍,说明所提方法有效去除了包裹相位中的噪声,提高了相位解包裹的精度。
