基于自适应窗口的SAR图像相干斑抑制

研究了一种新颖的斑点噪声抑制自适应窗口算法，解决了局域统计自适应滤波器的窗口大小问题。在这种算法中，窗口大小根据区域特征自动调整，在保持细节的同时尽最大可能地抑制斑点噪声。在均匀区域，随着窗口大小的增大，斑点噪声抑制变得更强；在细节区域，不断减小窗口大小，从而保持了边缘和纹理。通过应用于实测SAR图像，该自适应算法与固定窗口滤波方案相比有良好的性能。     

基于极化SAR相干斑模型的非局部均值相干斑抑制

随着高分辨率和极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, Pol-SAR)技术的发展,Pol-SAR应用前景越来越广阔,但是Pol-SAR数据中相干斑噪声的存在,严重影响了后续目标分类、目标检测和识别跟踪等应用。针对Pol-SAR相干斑去噪问题,提出了基于Pol-SAR相干斑模型的形状自适应非局部均值滤波算法。该算法对于极化协方差矩阵C的对角线元素和非对角线元素分别进行处理,对对角线元素按照乘性噪声模型处理,计算复相关系数,再对非对角线元素进行处理。实验结果表明,所提算法在极化SAR相干斑抑制上具有良好的效果。     

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。     

相干斑对SAR图像纹理计算的影响

根据相干斑模型,构造相干斑,利用小波变换和灰度共生矩阵对加噪前后的图像分析和对比,通过对得到的实验数据和图形进行深入的分析,探讨相干斑对SAR图像纹理计算的影响。     

SAR 图像相干斑抑制中的像素相关性测量

像素相关性(Pixel Relativity, PR)测量是权重平均相干斑抑制算法中的关键技术,该文从3 个方面对SAR图像中的PR 模型进行了研究。首先,该文论述了比值PR 模型的合理性,提出了两种新的比值PR 模型(对数高斯模型与像素相似概率模型),并将SAR 图像概率密度函数与比值概率密度函数转化为比值PR 模型|然后,为了对4 种PR 模型应用于相干斑抑制的性能进行比较,设计了基于PR 的权重最大似然滤波器|最后,针对相关性最大值位置不为1 的PR 模型存在的辐射保持能力差的问题,提出了模型最大值位置校正的方法。理论分析与实验表明了提出模型及最大值位置校正方法的有效性。      

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。     

基于Contourlet域HMT模型的SAR图像相干斑抑制

将Contourlet变换用于SAR图像的统计特性研究中.基于Contourlet域隐马尔可夫树模型(CHMT),从图像复原的角度出发,结合最小均方误差估计和Bayes估计给出一种SAR图像相干斑抑制的新方法.并给出基于拉普拉斯金字塔算法(LP)分解的斑点方差估计方法.实验中与小波域HMT算法进行了比较,本文方法在方向信息的保留和斑点的抑制上均有明显改进.     

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.     

基于变差系数的SAR图像非局部均值滤波算法

SAR(synthetic aperture radar)图像有固有的乘性相干斑噪声,抑制相干斑噪声和保护边缘信息是研究的重要内容。文章提出了一种变差系数差构建的非局部平均滤波算法DCV-NLM(differenceof coefficient of variation non-local means)。首先,搜索窗口中的变差系数的像素与中心像素在相似窗口中之间的局部差,其次,局部差由两个范数构造的相似性参数,用负指数形式得到每个像素的加权系数,最后是对SAR图像的噪声执行加权滤波。通过提出的算法与IDPAD算法对比,从抑制相干斑图像视觉效果方面对比,DCV-NLM算法比起IDPAD算法有更好的相干斑抑制性能。     

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。     

SAR图像相干斑抑制和特征增强的自适应正则化变分方法

研究合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干斑抑制和特征增强问题.传统的SAR图像相干斑抑制方法通常会导致边缘和目标的模糊,针对该问题,本文基于SAR图像的先验信息和处理理念,通过合理构造扩散系数和正则化参数,提出了一种新的更适合SAR图像相干斑抑制和特征增强的自适应正则化变分方法.理论分析和实验结果表明,该方法不仅能有效地抑制相干斑,而且还能有效保护并增强图像的目标和边缘特征.     

SAR图像斑点噪声消除算法的研究

ＳＡＲ图像一般都存在相干斑点噪声,严重影响了地物信息的提取与ＳＡＲ图像的应用效果。文中在分析斑点噪声产生机理的基础上提出了一种噪声消除算法,该算法与最常用的均值平滑滤波、中值平滑滤波、Ｆｒｏｓｔ自适应滤波等方法相比具有更明显的效果。实验结果验证了本算法的有效性．     

利用亚像素位移估计提高激光散斑图像无失真压缩效率

无失真图像压缩的目的是在保证不丢失任何信息的情况之下,用尽可能少的比特数表示图像.图像压缩对数据存储量的降低具有重要的意义.所设计的激光散斑图像无失真编码器由激光散斑位移估计、像素预测和哥朗布(Golomb)编码所组成.首先,估计散斑位移;然后,根据激光动态散斑相关函数设计预测模型,并以此为基础进行像素预测;最后,对预...     

基于MAP的超声图像分解去噪算法研究

超声图像中的斑点噪声,降低图像分辨率和对比度,不利于后续图像处理.本文基于最大后验概率（Maximum A Posteriori,MAP）推导出一种新的超声图像分解算法,将原始超声图像分解为无散斑真实图像和散斑图像.使用六组不同的参数值,对Field II仿真的超声图像进行分解试验,得出算法中比例参数对分解结果的影响规律.用该方法分解三幅人体超声图像,得到的真实图像平滑性好,且能较好的保留细节和边缘.本文提出的分解算法可用于超声图像的去噪,且分解得到的真实图像和散斑图像可用于特征提取、图像分割和图像分类等.     

基于改进正则化方法的SAR图像增强技术

常规SAR成像算法分辨率受系统带宽限制，并存在严重的相干斑干扰，不利于提取图像特征。正则化方法通过施加先验信息的约束，可以获得稳健的重建图像，由于SAR图像动态范围非常大，直接利用正则化方法重建图像，图像的细节特征不明显，本文采用改进正则化方法，以图像模值的对数变换作为势函数变量，有效的增强了图像细节特征。     

基于图像区域分割的SAR 图像去噪算法

给出了一种结合图像分割的合成孔径雷达(SAR)图像去噪算法,利用水平集图像分割方法将SAR 图像分割得到多个连通区域,并利用基于结构相似性指数的非局部均值滤波(NLM鄄SSIM)去噪算法对每个连通区域进行去噪。对每个连通域分别去噪利于维持连通区域边缘的原有数值特征,同时也能够保证图像平滑区域的滤波效果,提高了去噪算法的性能。实验部分使用了合成孔径雷达图像中的道路、农田、沟壑和建筑图像块进行测试,将本文算法与非局部均值滤波(NLM)和NLM鄄SSIM 算法进行了去噪效果比较,并通过等效视数(ENL)和边缘平均梯度比(EGR)评价指标验证了文中算法的有效性。     

基于双树复数小波变换的SAR图像噪声抑制方法

利用双树复数小波变换(Dual Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)的近似平移不变性和多方向选择性,提出了一种基于DTCWT变换的SAR图像噪声抑制方法。首先对无噪声污染图像的复数小波系数的统计概率分布进行建模;然后利用此先验概率模型,采用最大后验概率方法从含噪小波系数中估计出无噪声污染的小波系数;最后经重构得到滤波后的图像。实验结果表明,此方法优于其他一些相干斑抑制方法。