一种抑制SAR图像相干斑的空域滤波算法

为在保护SAR图像边缘特征的同时有效抑制乘性相干斑噪声,提出了一种空域滤波新算法。该算法以负指数衰减型加权滤波模型为基础,通过将SAR图像多种局部统计参量巧妙结合作为联合衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数型加权系数;同时采取两次滤波策略,先由预滤波削弱SAR图像相干斑噪声并估计获得更精准的局部统计参量,然后借助精细局部统计参量再对原SAR图像实施精细滤波。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

极化SAR图像滤波方法对比分析

随着遥感技术的快速发展,极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR）已成为遥感领域重要的全天时、全天候对地观测方式。但是,基于相干成像原理的PolSAR图像会受到相干斑的影响,导致精确度下降。为了提升图像质量,减少相干斑滤波影响,文章对比分析了常用的典型极化SAR图像去噪方法,介绍了各类方法的特点,以期为雷达遥感图像的应用提供参考。     

一种改进的增强Lee滤波算法

为了有效地去除SAR图像固有的相干斑噪声,给出一种将改进的中值滤波与Lee滤波相结合的增强Lee滤波算法。实验表明这种方法不仅能有效地去除斑点噪声,而且能很好地保持图像的边缘信息。     

基于线性规划的SAR图像相干斑抑制算法

通过雷达图像优化,能提供高质量源图像.针对传统的软阈值搜索方法由于没有考虑图像本身的分布特点,容易造成各子带去噪的不平衡,从而影响SAR 图像重建的问题,为了进行SAR图像相干斑抑制,提出了一种新的最优阈值确定算法,结合经典的线性规划理论,把最优阈值搜索问题抽象为线性规划问题,再利用简单的图解法求出对不同分解层的小波系数进行最优阈值确定,保证了不同应用背景下的阈值选取的最优性,从而获得了更好的相干斑抑制效果,为SAR图像的压缩、传输和重建等处理过程提供了更好地源图像.仿真证明,算法在保证SAR图像相干斑噪声抑制效果,相比其它算法能更好的细节信息,可提供视觉优化的SAR图像.     

SAR图像去斑方法

合成孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度，影响了后续目标检测、分类和识别等应用。因此，SAR图像的相干斑抑制问题一直是SAR图像应用的重要课题之一。一个理想的去斑算法应该在平滑的同时保持图像的边缘等细节不受损失，目前存在各种各样的算法，但没有一种方法能够完美的满足这一要求。本文对SAR图像的相干斑抑制问题进行了全面系统的研究，分析了相干斑的形成原因，总结了目前存在的相干斑抑制算法的主要思路，介绍了具有代表性的算法，并对各种算法的性能进行了定性分析和比较，给出了去斑算法定量评估方法，展望了SAR图像相干斑抑制的发展方向。     

基于纹理分类的极化SAR图像滤波方法

关于雷达图像优化,提高分辨率的问题,场景较为复杂的图像,固有噪声图像效果不够理想,对具有不同统计特性的像素点缺乏精确的区分。由于传统参数估计方法降噪效果不足,为解决上述问题,提出了一种基于纹理特征分类的参数估计方法。首先计算极化总功率图像的灰度共生矩阵,并提取纹理特征矢量,用K均值聚类的方法进行分类。然后根据分类结果,在滑动邻域窗内选取与中心像素同类别的像素用于参数估计。实验结果表明,改进的纹理分类的滤波方法具有更好的降噪效果,对于复杂场景的极化SAR图像表现了较大的优越性。     

SAR图像相干斑抑制研究进展

相干斑抑制是SAR图像处理领域的研究热点之一,也是SAR图像解译和应用中的关键步骤,因此SAR图像的相干斑抑制算法具有重要的研究价值。在简要介绍SAR图像相干斑的产生机理和数学模型的基础上,综述了国内外相干斑抑制的最新研究成果,重点分析了空域滤波和变换域滤波两类方法。从算法的可行性角度出发,分析了几种具有代表性的相干斑抑制方法及其优缺点,总结了常用相干斑抑制效果评价指标,最后对今后工作方向进行了展望。     

一种基于组件树的SAR图像分割算法

合成孔径雷达(SAR)图像中存在严重的相干斑干扰,使得SAR的图像解译过程较为困难。为此,提出一种基于组件树的SAR图像分割算法。对SAR图像建立组件树,给出基于全局特征的自适应非局部判定准则,使用该准则对组件树中的相似组件进行合并,保留组件树中最重要的组件,以完成图像滤波,获取分割后的目标。实验结果表明,该算法能获得准确的分割结果,保持目标的细节信息。     

一种新型的空域SAR图像相干斑抑制方法

为了有效抑制SAR强度图像中的相干斑噪声,提出一种改进Sigma滤波并结合Gamma MAP滤波的空域相干斑抑制方法。首先利用阈值判断法判断并保留强点目标,然后结合SAR图像分布模型和MMSE准则判断Sigma区间,其中可以根据图像局部统计特性自适应调整窗口尺寸,最后选择Sigma区间内像素进行Gamma MAP滤波。实验结果表明:对于星载和机载SAR图像,在相干斑噪声抑制和边缘纹理细节信息保持方面,该方法较其他常用的空域相干斑抑制方法具有明显的优越性,能极大地提高SAR图像判读和目标识别能力。     

SAR图像幅度关联去斑算法

在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像相干斑抑制过程中,如何在去斑的同时保持图像的边缘和结构信息是一个难点问题。针对此问题提出了SAR图像幅度关联去斑算法,该算法基于幅度关联,通过全局幅度关联阈值将滑窗内像素分成两个部分,选取像素数目较多的一部分使用最大似然估计方法估计出中心像素的真实值。提出了一种基于频谱统计相似度的评估方法,并利用该评估方法及一些经典的去斑性能评估方法,分别通过仿真数据和实测数据处理结果验证了所提去斑算法的有效性。     

SAR图像的NSCT域自适应收缩相干斑抑制

提出了一种基于Nonsubsampled Contourlet（NSCT）变换域自适应收缩的SAR图像相干斑抑制算法。首先将SAR图像分解至NSCT域,其次对NSCT系数进行Pizurica自适应收缩。利用NSCT变换的良好的方向选择性及平移不变性,同时结合Pizurica自适应收缩的方向空间相关性及其局部噪声度量,自适应地得到各方向的高频子带系数对应的收缩因子,修正NSCT系数,最终将修正后的子带系数通过NSCT逆变换获得经过斑点噪声抑制的图像。实验结果表明,与小波域软阈值和Contourlet域软阈值算法相比,该算法在有效抑制SAR图像斑点噪声的同时能更好、更清晰地保持图像的边缘细节特征。     

应用改进的弹簧质点模型进行图像滤波的算法

为了克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失的缺陷,提出一种基于弹簧质点模型检测的迭代中值滤波算法.首先将被检测点作为中心点,其周围8个方向的像素点对该中心点的拉力组成一个平面内的弹簧质点模型,根据弹簧质点模型的稳定条件,即平面汇交力系的平衡原理来检测像素点是否为噪声点;然后通过迭代方法,只用信号点来修改噪声点的像素值.实验结果表明,与传统的滤波算法相比,文中算法可以更有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节.     

自适应边缘保护的SAR图像降斑算法

针对以往SAR图像相干斑抑制算法中存在的难以兼顾均匀区域平滑和边缘细节保护的不足,提出一种自适应边缘保护的SAR图像降斑算法。采用方差系数、均值比值和空间相关性等信息作为滤波器权重分配因子。实验结果表明,综合运用以上3种图像的局部邻域信息,该算法在均匀区域平滑和边缘保护两方面都有较好的效果。     

自适应边缘保护的SAR图像降斑算法

针对以往SAR图像相干斑抑制算法中存在的难以兼顾均匀区域平滑和边缘细节保护的不足,提出一种自适应边缘保护的SAR图像降斑算法。采用方差系数、均值比值和空间相关性等信息作为滤波器权重分配因子。实验结果表明,综合运用以上3种图像的局部邻域信息,该算法在均匀区域平滑和边缘保护两方面都有较好的效果。     

基于改进的小波软阈值法的SAR图像去噪

斑点效应是SAR图像所不可避免的，在不降低图像空间分辨率前提下消除或最大限度地抑制斑点噪声，是当前研究的热点。本介绍了一条能够让小波技术更好地应用于雷达图像去噪而实现起来又非常简便的途径——将原始雷达图像作对数变换，将乘性噪声转化为加性噪声，再进行小波去噪。     

基于过渡区域模糊增强的合成孔径雷达图像边缘提取算法

传统的边缘提取算法不能解决合成孔径雷达（SAR）图像小边缘、赘余边缘多的问题。本文针对SAR图像特点,提出一种改进的基于过渡区模糊增强边缘提取方法。通过分析经典模糊增强算法和改进的模糊增强算法的缺陷,在图像增强中引入过渡区概念,很好地克服了原来模糊增强算法渡跃点选择不当造成的丢失目标边缘信息、边缘连通性不好、小边缘多等缺点,能够有效地提取出感兴趣目标的丰富的边缘信息,并且去除了很多小边缘赘余信息。对比实验结果证明该方法效果好。     

一种新的SAR目标及其阴影图像分割方法

针对相干斑对SAR图像分割质量的影响,给出一种新的SAR目标及其阴影图像分割方法。首先应用空域Wiener滤波器抑制棚干斑,然后根据滤波后图像统计特性确定分割阈值,对阈值分割结果进行形念学处理得到分割图像。利用MSTAR数据所作实验结果表明,采用有效的相干斑抑制方法可以更好地保持滤波图像中的目标,分割结果更为精细,并且算法速度快,有助提高ATR系统。     

基于模糊方向滤波的SAR 图像增强与去噪

针对SAR 固有的乘性噪声使其图像可解释性变差的问题, 基于方向滤波器和模糊逻辑探讨模糊方向滤波法。首先根据对比度来选取特征平面, 将图像进行特征平面增强并模糊化, 并获得模糊参数, 然后根据模糊规则计算隶属度, 以具有相应最大隶属度的像素构成最后滤波结果。SAR 实验由半点指数和正则均方差来检验不同方法的性能, 数据和图像均表明此方法优于Lee 滤波法、Esafa 法和加权形态滤波法, 既滤除噪声又保留图像细节; 为SAR 图像处理提供了有效的思路和工具。     

一种快速鲁棒的SAR图像匹配算法

针对目前SIFT算法及其改进算法在多波段SAR图像匹配时匹配性能低下(普适性差、匹配精度低、时间复杂度高)的问题,在SIFT算法框架下分别从尺度空间构建和描述符构建两个方面进行改进。在构建尺度空间层面,提出将高斯引导滤波引入多尺度空间构建和预处理阶段,采用双边滤波策略,充分利用高斯引导滤波的实时性和旋转对称性与双边滤波的边缘保持优势,高效地滤除斑点噪声并保持边缘信息。在构建描述符阶段,提出采用局部差分二进制(Local Difference Binary,LDB)算法描述特征,在保证不降低特征点描述符区分性的同时,减少特征的向量维度,从而缩短构建描述符的时间。在特征匹配阶段,首先采用最近邻算法进行粗匹配,然后采用稀疏向量场一致性(Vector Field Consensus,VFC)快速剔除错误匹配点。实验结果表明,所提算法在SAR图像配准时间复杂度和匹配概率评价上要优于原始BFSIFT算法和KAZE算法。总体上,文中提出的SAR图像匹配算法是具有实时性、鲁棒性与高匹配概率的高效算法。     

基于小波变换和PCA的SAR图像相干斑抑制

提出一种SAR图像相干斑噪声抑制新的滤波方法。该方法利用小波变换结合主分量分析(PCA)对SAR图像进行去噪。小波变换可以很好地保持边缘细节信息,主分量分析(PCA)能从混合信号中提取出主分量即信号的主要特征,将小波变换结合PCA用于图像处理,能在有效消除噪声的同时保持边缘信息。与Kirsch模板加权平滑滤波和结合小波变换的Kirsch模板加权平滑滤波去噪方法进行比较,实验结果表明,该方法具有良好的抑制相干斑噪声效果和较强的边缘保持能力。