2.4.3.1 Phân tích ngƣỡng Xử lý ngƣỡng bằng hệ số Curvelet chia thành 3 nhóm: ngƣỡng cứng, ngƣỡng mềm[12] và ngƣỡng đáp ứng[13]. Hàm ngƣỡng cứng: Hàm ngƣỡng mềm: Trong đó f y( )
là hệ số Curvelet sau khi xử lý ngƣỡng cứng hoặc ngƣỡng mềm gọi là hệ số tái cấu trúc. là ngƣỡng, là hàm dấu.
Ta thực thi hàm ngƣỡng đƣợc đề xuất bởi BayesShrink[11] trong biến đổi Curvelet rời rạc. Ngƣỡng của hệ số Curvelet cho mỗi vùng là:
2 x (2.47)
của ma trận con của hệ số Curvelet trên một vùng. Thuật toán Monte-Carlo đƣợc dùng để ƣớc lƣợng sự biến động 2 của nhiễu sau biến đổi Curvelet.
2.4.3.2 Tiến trình khử nhiễu ảnh SAR
Với những tìm hiểu trên, chúng ta đƣa ra mô hình diễn tiến của quá trình giảm đốm ảnh SAE dựa trên FDCT nhƣ sau:
Hình 2.15 Sơ đồ diễn tiến của khử nhiễu trên ảnh SAR dựa trên FDCT
2.5 Kết luận chương
Chƣơng này đã đề cập về các phƣơng pháp xử lý ảnh radar hiện nay, đặc điểm và tính chất thực tế của ảnh radar, những thuận lợi và khó khăn trong xử lý. Trình bày về những tác động lên ảnh radar nhƣ mô hình các loại nhiễu và các phƣơng pháp đề xuất để khử nhiễu trên ảnh radar. Nghiên cứu nội dung lý thuyết về biểu diễn ảnh đa phân giải bao gồm các tiền đề phân tích và các phƣơng pháp biễu diển nhƣ Pyramid và Wavelet. Từ đó đƣa ra giải pháp xử lý ảnh radar đa phân giải dựa trên biến đổi Curvelet, đề xuất hƣớng xử lý làm giản nhiễu đốm trên ảnh SAR sử dụng FDCT và tiến trình giải thuật để xử lý. Từ những nội dung nghiên cứu trên, chƣơng cuối cùng sẽ trình bày các mô hình thực nghiệm để chứng minh cho giải pháp xử lý đã đƣa ra là hiệu quả và phù hợp với lý thuyết.
CHƢƠNG 3. THỰC NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ VÀ KẾT LUẬN
3.1 Giới thiệu
Chƣơng này sẽ trình bày các chƣơng trình thực nghiệm về xử lý ảnh radar đa phân giải sử dụng phƣơng pháp Curvelet. Cụ thể, chúng ta sẽ khử nhiễu trên ảnh SAR, tăng cƣờng cấu trúc cho ảnh. Các chƣơng trình thực nghiệm đƣợc thực hiện trên MATLAB R2012b (8.0).
Nội dung thực nghiệm:
Xử lý tín hiệu một chiều
Khử nhiễu và khôi phục ảnh 2D
Khử nhiễu trên ảnh SAR
Khôi phục ảnh SAR
Tăng cƣờng cấu trúc ảnh SAR