基于复小波方向信息的SAR图像斑点噪声抑制

针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,提出结合双密度双树复小波变换（Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform –DD_DTCWT）方向信息进行边缘检测的SAR图像噪声抑制算法。本文对边缘检测指标进行改进,利用DD_DTCWT方向复小波系数的相对方差作为边缘检测指标,通过相对方差分布密度函数获取阈值处理的自适应门限,由此实现SAR图像的自适应滤波。实验结果表明,本文提出的边缘检测和主方向高频复系数提升方法可以有效保持并增强图像的边缘信息。与SRAD算法和基于DD_DTCWT的双变量收缩函数（Bivariate Shrinkage Function--BSF）算法相比较,本文算法具有更好的边缘保持能力。      

一种新的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制算法

提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发，论述了通过传统的滤波方法在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声时，损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性；其次论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波；最后通过实验结果说明了该方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

基于数据融合的SAR图像斑点噪声抑制

合成孔径雷达图像中的斑点噪声极大地降低了图像的可读性，不利于图像解译和信息提取。根据均值滤波和小波软阈值去噪算法的优点，提出了一种基于数据融合的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法。该方法首先对含噪图像进行均值滤波和小波软阈值去噪，再对滤波后的两幅图像在小波域进行数据融合。实验结果表明，这种方法抑制SAR图像斑点噪声的效果较好。     

基于小波-边缘保持Kalman滤波抑制散斑噪声算法

提出了一种新的用于噪声抑制的基于边缘保持Kalman滤波和小波变换相结合的算法。此算法对原始图像进行小波变换,然后在各个尺度上将与边缘大小和位置有关的信息从噪声图像中提取出来并将这些信息作为Kalman滤波器的控制输入。仿真结果表明:该算法能够有效的去除噪声,又保留有用信号及边缘信息。通过比较证明其优于小波阈值算法和自适应Kalman滤波算法。     

基于几何模型的SAR图像斑点噪声的抑制

斑点噪声的抑制一直是合成孔径雷达(SAR)图像处理的重要研究课题。本文利用几何模型对合成孔径雷达图像进行滤波。通过对几何模型除噪性能进行分析,提出了一个数值计算的改进格式。新的迭代格式能较好地保留图像的边缘、尖点和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,与小波阈值除噪、Lee滤波进行比较具有更好的滤波效果。     

基于非线性多小波自适应阈值斑点噪声抑制方法

文章提出了一种新的用于斑点噪声抑制的非线性多小波变换自适应阈值算法。此算法对原图像进行多小波变换，然后在不同尺度，不同方向进行自适应阈值处理，仿真结果表明：本算法能够有效地抑制了斑点噪声，又保留有用信号及边缘信息。通过比较证明其优于小波硬阈值和软阈值算法。     

小波包域值法去除合成孔径雷达图像斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声使图像的解译能力明显降低,影响了SAR图像的应用,去除图像斑点噪声是SAR图像处理及应用的前提。去除的方法在图像域有很多,在频率域,也有基于FFT变换和小波变换的许多方法。文中根据沙漠地区的SAR图像的特点,对基于图像域和频率域的几种滤波方法进行了比较,提出了一种基于小波包变换的SAR图像斑点噪声去除方法,结果表明该方法既去除了斑点噪声,又保持了边缘特征信息。     

基于小波变换的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制研究

论述了基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像的相干斑噪声进行抑制.首先从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,论述了在SAR图像中采用小波变换对相干斑噪声滤波的优越性和必要性;然后详细论述了在小波变换域中如何对相干斑噪声进行有效的滤波,同时利用小波细节子图像提供的信息来检测边缘和纹理细节;最后通过实验结果说明了此方法不但对高分辨率SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,而且还尽可能多地保留了目标特性和纹理细节,使图像的视觉特性良好.     

基于非下采样Contourlet变换的SAR图像增强

该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性,提出一种SAR图像增强方法,给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法。该文在不同方向子代进行斑点方差估计,利用局部方向统计信息对NSCT系数并进行强边缘、弱边缘和噪声分类并进行弱边缘的增强和噪声的抑制。实验结果表明,该方法在方向信息保留和斑点抑制上优于非下采样小波变换(NSWT)相应方法。     

一种改进的基于小波变换的相干斑去噪方法

对于合成孔径雷达(SAR)图像中含有的相干斑噪声的抑制一直是SAR图像处理的热点和难点。相干斑噪声的存在对SAR图像的后续相关的图像处理,例如图像的分割、图像的特征提取以及目标的分类与识别有很大影响。提出了一种基于平稳小波变换的相干斑去噪方法,通过平稳小波变换对图像进行小波分解,对于子图像的高频区域进行阈值分割和双边滤波,利用平稳小波更好的冗余性和平稳不变性更好地去除了SAR图像的相干斑噪声。实验结果表明,这种改进的去噪方法对SAR图像的相干斑噪声抑制有很好的效果,并且尽可能地保留了图像的边缘和纹理细节。     

基于小波变换的SAR图像相干斑噪声消除方法研究

本文提出了一种基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑消除滤波器.这种滤波器通过在小波细节子图像中减少小波分解系数的幅度来抑制相干斑噪声,同时利用小波细节子图像中提供的边缘信息来检测边缘和纹理细节,并保留其对应的小波分解系数值.实验结果表明,此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外,还保留了尽可能多的目标特性和图像细节,有着良好的图像视觉解译效果.     

基于SWT域改进粒子滤波的SAR图像降斑算法

 粒子滤波(PF)非常适合处理非高斯状态空间模型的滤波问题,而SAR图像的非高斯降斑算法正是粒子滤波的一个有效应用,本文在平稳小波变换(SWT)域上提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的改进PF的SAR图像降斑算法.新算法首先分析验证了SAR图像在SWT域比在DWT域中利用广义高斯分布(GGD)建模更为精确;然后针对基本PF降斑算法中的粒子整体权重偏差问题,引入MRF重新定义粒子权重,并通过权重更新粒子的采样区间以优化粒子分布;最后为了提高本文降斑算法的实时性,依据小波系数的局部统计特性把图像分为平滑和边缘进行分区域处理.本文针对模拟SAR图像和实测SAR图像进行了仿真,仿真结果和分析表明降斑后的图像能够在去除噪声的同时较好的保持图像的边缘和纹理结构特征,而且分区域处理有效地提高了算法的效率.     

一种基于小波变换的雷达图像边缘提取方法

图像最基本的特征是边缘,边缘特征提取是多传感器信息融合与景象匹配中的重要内容.合成孔径雷达图像通常带有较强的相干斑噪声,用传统的边缘检测算法效果很不理想.本文针对合成孔径雷达自身的特点,利用小波变换的特性,提出一种将小波变换的多尺度分析与模糊加权中值滤波相结合的边缘特征提取方法.实验证明方法有效,边缘定位准确,并对噪声有抑制作用,将提取结果用于匹配,定位精度达到1个象素.     

基于自相关函数建模的小波域SAR图像去斑方法

合成孔径雷达（SAR）图像的小波系数间存在重要的相关性．通过对这种相关性的精确建模可以改善图像的去斑效果。提出了一种新的基于自相关函数建模的小波域SAR图像去斑方法。首先对原始SAR图像进行对数变换．再用可控金字塔作多尺度和多方向分解．分别对图像和噪声系数的自相关函数精确建模．并在图像自相关函数中引入方向性解析式．再利用维纳滤波得到去噪后的小波对数图像，最后经指数变换得到去斑后的SAR图像。对合成图像和实际sAR图像的去斑实验表明，该方法较其他经典方法的去斑效果要好。     

一种新的SAR图像的边沿检测方法研究

该文针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,利用小波变换的高频分量能反映边沿细节的特性,提出了一种结合小波变换、模糊中值滤波、自适应门限判决和微分梯度算子的边沿检测的新方法,在采用模糊中值滤波时,提出了一种自适应选择模糊中值滤波系数的方法。实验研究的结果表明该方法具有良好的边沿检测效果和稳定性。     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

基于SWT自适应模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效的保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波,小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.     

SAR图像人造目标检测研究

在合成孔径雷达(SAR)自动目标识别中,人造目标的检测至关重要。该文根据SAR图像的特点,对图像中的人造目标进行了检测。首先采用自适应小波滤波方法对图像进行滤波,在保留图像细节的前提下有效地去除了图像中的乘性噪声,使后续的检测变得相对容易。然后采用基于自适应遗传算法的C-划分二维模糊熵算法对图像进行分割。实验结果表明,该文方法能够有效地检测出图像中的人造目标。