SAR图像相干斑空间域统计滤波算法的研究

合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声滤波技术分成三类：多视处理、统计滤波和变换域滤波。本文总结了空间域统计滤波方法的数学基础和性能评价指标,并选择真实SAR图像作了对比试验．得出了一些有益的结论。     

一种新的SAR图像相干斑抑制算法

针对经典局域统计自适应滤波器的窗口大小问题,提出了一种新的用于抑制合成孔径雷达图像相干斑噪声的滤波算法.基于SAR图像的统计特性,窗口大小根据区域特征自动调整,尽可能将窗口调整为包含同一均匀区域,从而在保持细节的同时尽最大可能地抑制斑点噪声.实验结果表明,本算法不仅有效抑制了SAR图像的相干斑,保持图像的边缘细节.而且有着良好的图像视觉效果.     

基于混合迭代滤波的SAR图像相干斑抑制

该文将变窗Lee滤波与自蛇扩散结合,提出了一种抑制SAR图像相干斑噪声的混合迭代滤波新算法,并给出了SAR图像噪声方差的一种有效估计方法。该算法首先估计SAR图像局部统计参量,进而通过改进的变窗Lee滤波对SAR图像进行平滑去噪,接着利用自蛇扩散去除Lee滤波难以平滑的孤立点噪声与边缘噪声。在Lee滤波与自蛇扩散的混合迭代中,Lee滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大,从而在保护SAR图像边缘细节的同时,同质区得到更好平滑。实验结果表明,与已有多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

基于自适应Bilateral滤波的SAR图像相干斑抑制

SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像预处理的关键步骤。Bilateral滤波器是一类可以同时利用像素间的空间相似性与灰度相似性进行图像去噪的算法。针对直接用Bilateral滤波器进行相干斑抑制时存在空间方差系数选择困难及灰度相似性模型不合理的问题,该文提出一种自适应Bilateral滤波算法,该算法根据图像的局域变差系数自动调整空间方差系数,利用SAR图像的似然概率函数代替高斯函数来进行灰度相似性度量。理论分析及实验表明,提出方法较相关算法有更强的噪声平滑能力和更好的细节保持能力。     

抑制SAR图像相干斑的迭代方向滤波算法

为保护SAR图像边缘特征并有效提高对乘性相干斑噪声的抑制性能,该文提出一种基于迭代方向滤波的抑制图像相干斑新算法。该算法先借助高斯-伽马平行窗估计出的比率边缘强度映射(ESM)与方向信息,自适应地控制各向异性高斯核(AGK),生成沿ESM方向分布的具有各向异性支撑区域的局域窗。然后将SAR图像多种局部统计参量联合作为衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数衰减型加权系数,进而将负指数衰减型加权系数与局域窗带方向的各向异性支撑区域结合形成局域加权的方向滤波。最后对SAR图像迭代地进行方向滤波即可实现带边缘保护的相干斑抑制。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

一种新的SAR图像的相干斑滤波方法

该文分析了合成孔径雷达(SAR)图像中的相干斑(Speckle)的统计特性,基于小波变换(WT),提出了一种新的相干斑滤波方法,该方法将小波变换后的HH分量采用Lee滤波,对HG,GH和GG分量则利用恒虚警技术(CFAR),保留重要的目标和边缘,再将这四个分量进行重构。实验结果表明,该方法具有相当良好的相干斑抑制性能,等效视数得以大幅度提高,并且能很好地保持原图像的边沿特征,其性能明显优于通常采用的Lee算法。     

极化SAR相干斑抑制——极化白化滤波器

相干斑抑制是合成孔径雷达(SAR)图像和极化SAR图像后处理的首要问题。该文针对最优的极化相干斑抑制滤波器极化白化滤波器(PWF)仅输出一个强度图像的缺陷,对 PWF进行了改进,得到了各个极化通道的强度图像。     

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。     

SAR图像相干斑噪声滤除中局部窗的选择

许多合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声滤除方法中都需要用到SAR图像的局部统计特性,这就不可避免地要用到滑动局部窗。通常都是用边长为奇数像素的正方形窗作为局部窗,但这些窗的使用均造成了滤波之后图像边缘及细节的模糊甚至丢失。提出了一种基于保留边缘及细节的包含子窗的非正方形局部窗,能够在滤除相干斑的同时很好地保持图像的边缘及细节纹理信息,并且计算量小,易实现,有较好的实用性。     

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.     

SAR图像斑点噪声抑制方法的研究比较

本文在分析SAR图像斑点噪声特性的基础上,对几种常见的空间域和变换域的斑点噪声抑制方法进行研究,总结了它们的数学基础和性能评价标准,并选择真实的SAR图像进行对比实验,得到一些有用的结论。     

非线性扩散方程在SAR图像噪声抑制中的应用

将光学图像加性噪声抑制的非线性扩散方程引入到SAR图像相干斑抑制中,通过分析SAR图像的相干斑噪声模型在功率图像域以及功率图像的对数域上的表现特性,说明了基于加性噪声模型的非线性扩散方程在SAR图像噪声抑制中的应用可能性,并由此设计了基于非线性扩散方程的SAR图像噪声抑制算法。计算结果表明,与现有的SAR噪声抑制方法相比,非线性扩散方程方法具有更强的对背景区域的噪声抑制能力,且能更好地保持目标特征。     

一种高效的多视处理实现算法

在合成孔径雷达成像处理中,一般采用多视处理来消除纹斑噪声。文中针对合成孔径雷达多视处理的特点,提出了一种新的高效实现方法。利用滤波器组的多相结构,在方位维处理中将降采样处理提到滤波之前,减少了数据处理量在保持滤波器性能不变的同时,降低了各通道滤波器的阶数,从而大大降低了计算量,利于实时的多视成像处理实现。     

超高分辨率PolSAR图像去噪对极化特征的影响

随着超高分辨率极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据的出现,有必要对PolSAR图像的去噪过程对于极化分解结果的影响进行评测。相干斑去噪过程的实施将对观测场景中的PolSAR图像原有极化属性产生不同程度的影响,这将会导致分解结果出现偏差。以非相干分解模型为评估对象,以喷气推进实验室(JPL)提供的开源机载超高分辨率PolSAR系统数据为实验样本,提出了一种利用绝对相对误差的定量评测方法。评测结果显示：对于超高分辨率图像,相干斑噪声的影响明显变小,分解窗口可相应的缩小为7×7的尺寸。研究结果对于PolSAR图像的后期遥感应用中的参数选择具有重要参考意义。     

滑窗加权泽尼克矩特征的雷达目标识别技术

合成孔径雷达(SAR)图像的方位敏感性和相干噪声,影响SAR图像目标识别效果,针对此问题,提出了一种新的滑窗加权矩特征的雷达目标识别方法。利用三角剖分与生长切割算法得到将目标和阴影从相干噪声中分割出来的图像。根据泽尼克(Zernike)变换,计算Zernike矩,并提取滑窗加权Zernike矩作为特征不变量。最后,利用最近邻准则进行分类识别。仿真结果表明:利用滑窗加权Zernike矩作为特征向量,克服了SAR图像对方位的敏感性,有效地提高识别率,对SAR图像识别是有效的和稳健的。     

模拟退火法在SAR单视图像斑点噪声抑制中的应用研究

本文针对合成孔径雷达(SAR)单视图像的特点,对R.G.White采用模拟退火估计雷达散射截面积(RCS)的算法进行了分析和改进;构造了新的邻域结构模型,在该模型上定义了一种新的目标函数,提出了相应的新算法.理论分析和对仿真SAR图像、真实SAR单视图像的处理结果表明,新算法在不影响均匀区域降斑效果的同时可以更好地保持图像的结构特征,辐射失真小,以较少的计算时间达到了令人满意的效果.     

基于统计理论的SAR图像斑点噪声滤波算法分析

合成孔径雷达图像固有的斑点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。文中通过对基于统计理论的SAR图像斑点噪声滤波方法进行比较分析,得出单个滤波器难以从去噪和边缘保持方面均达到最佳效果的结论。     

基于多尺度自回归图模型的SAR图像稳健滤波

基于多尺度自回归(MAR)图模型的稳健递归M估计(RME)算法,给出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像稳健滤波方法.首先根据SAR图像不同尺度下的统计相依性,构造SAR图像的多尺度图像序列;然后对多尺度SAR图像序列构造树上MAR图模型,利用其的RME算法得到SAR图像的滤波.研究表明,该算法不仅具有有效的可计算性,而且利用不同分辨率下SAR图像信息融合,在不同情况下都能得到较好的滤波结果.实验结果表明,本文提出的方法是稳健的.