基于双特征量和NSCT的多波段SAR图像融合算法

不同波段的SAR图像进行融合,能够综合不同波段SAR图像的信息,得到包含更多信息的SAR图像。针对传统融合方法不能很好地处理SAR图像中边缘及纹理等细节信息的问题,该文提出一种基于双特征量的在非下采样Contourlet变换域融合的方法。对NSCT分解后的高频分量提出了一种基于区域能量和梯度两个特征量,采用平均与选择相结合的规则来计算高频子带系数。实验结果表明,该方法得到的融合图像在客观评价上要优于传统融合方法,这说明该方法在综合了不同波段SAR图像信息的同时能更好地保持细节信息。      

基于NSCT和Tsallis熵的SAR图像快速分割方法

针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足,本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先,利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息,并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型;然后,利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值,并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明,与小波域SAR图像快速分割方法相比,该方法采用了具有多方向性和移不变性的NSCT分解图像,信息提取更为有效,分割结果更佳;同时由于引入混沌序列并以递推方式计算粒子适应度,粒子群搜索的收敛精度更高,运算时间更少。      

基于双变量模型和非下采样Contourlet变换的SAR图像相干斑抑制

该文根据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,应用贝叶斯估值理论推导得到该模型相应的非线性双变量阈值函数。综合SAR图像非对数加性模型和双变量阈值函数,提出基于双变量模型的非下采样Contourlet变换域SAR图像相干斑抑制方法(SNSCTBI)。实验通过对幅度格式和强度格式的SAR图像做相干斑抑制,结果表明该文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,有效抑制了同质区域的相干斑,同时边缘等纹理信息保持清晰。     

基于斑点方差估计的非下采样Contourlet域SAR图像去噪

 合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重影响图像质量,使得SAR图像的自动解译十分困难.本文联合SAR图像的统计特性和非下采样Contourlet对SAR图像细节信息的良好刻画能力,提出一种新的非下采样Contourlet域SAR图像去噪算法,通过估计到的各个高频方向子带的斑点噪声方差和变换系数模值的局部均值,对非下采样Contourlet变换系数进行判定,保留信号系数,抑制斑点噪声系数,实现SAR图像去噪.仿真实验结果表明,本文方法在斑点抑制的同时可以有效保持细节信息.     

一种提高SAR图像分割性能的新方法

针对传统小波变换域SAR图像分割存在边缘保持和方向分辨率较差的不足,该文提出了一种在非下采样Brushlet变换域提取图像灰度共生概率特征的新方法。该方法在Brushlet的不同方向系数块中利用自适应窗口的Gabor滤波器提取灰度共生概率特征,有效地解决了实际操作中的最优窗口尺寸的选取问题,并利用压缩感知来对冗余的特征进行压缩,降低了聚类复杂度。最后使用模糊C均值聚类,得到分割结果。实验结果表明：该文方法与其它方法相比在边缘保持和方向分辨上有明显优势,获得了更好的分割结果。     

基于脉冲耦合神经网络的图像分割

提出了一种基于脉冲耦合神经网络的图像分割方法.在每次迭代时将脉冲耦合神经网络点火的神经元对应的像素作为目标,未点火的神经元对应的像素作为背景.实验结果表明该方法能在图像分割获得很好视觉效果的同时提高图像分割的速度.     

基于分形维数和FCM聚类的多时相SAR图像变化检测

提出了一种基于分形维数和FCM聚类的SAR图像无监督变化检测的算法。首先用非下采样Contourlet变换(NSCT),对两时相图像进行分解,然后求出其分形维数图,构造差异图,再由FCM聚类得到变化区域和非变化区域。并对计算分形维的滑动窗口大小的选择进行了研究。与现有的基于分形维数的图像变化检测算法进行对比,实验证实,本文算法不仅对斑点噪声不敏感,并且提高了变化检测的精确度。     

基于MRF模型和形态学运算的SAR图像分割

针对目标监测分析中的SAR图像分割问题,构造了一种基于马尔可夫随机场(MRF)模型和形态学运算的处理方法.首先利用SAR图像邻域空间上的马尔可夫性以及像素灰度的高斯分布模型,以较少的迭代次数实现了SAR图像的初分割;然后通过形态学运算进行处理,抑制干扰性分割,同时填充目标区域内部空洞,改善分割效果.实验结果显示,该方法...     

基于多阈值分割的红外与可见光图像融合

对基于NSCT分解的可见光和红外图像的融合算法进行了优化技术研究.在场景复杂或有多个区域需要同时关注时,低频子图融合阶段采用简单的二值化区域分割方法并不能将不同区域的感兴趣目标有效地反映到融合结果中.所以本文采用基于最大熵的多阈值分割方法,并对每一个分割区域计算其区域能量比指导融合系数的求取;高频融合阶段采用最能保持图像细节的梯度最大规则.实验结果表明本文算法能够将多个区域中的感兴趣目标很好地反映到融合结果中,并保留了可见光图像丰富的细节信息和分辨率高特征,融合图像具有更好的视觉效果.     

基于非下采样Contourlet域局部高斯模型和MAP的SAR图像相干斑抑制

 对SAR图像应用非对数加性模型,通过研究SAR图像中同质区域在非下采样Contourlet域的分布特性,提出对非下采样Contourlet域中、与同质区域相对应的平稳区域的非对数加性噪声使用高斯分布建模。基于该模型,利用局部滑动窗口和对非对数加性噪声方差的自适应估计,在最大后验准则的基础之上求得真实信号的非下采样Contourlet系数。由于未对图像进行对数变换,本文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,相干斑被有效地抑制,均匀区域很少有伪吉布斯效应,同时边缘纹理清晰。无论视觉效果还是客观评价指标本文算法都优于许多现存的抑斑算法。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合算法。该算法对源图像进行NSCT分解,得到低频分量和各带通方向子带分量;引入图像区域相关系数决策度,对低频分量和带通方向子带分量采用不同的融合规则进行融合;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法可以更好地保留目标信息和图像细节信息。     

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。     

基于改进Markov随机场的高分辨率SAR图像建筑物分割算法

提出了一种基于改进Markov随机场模型的高分辨率SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)图像建筑物分割算法.针对高分辨率SAR图像信噪比低和建筑物复杂纹理特性的特点,采用多尺度Markov随机场模型的最大似然准则方法获取图像的初始分割,并在传统Markov邻域能量模型基础之上提出一种新的基于Gabor纹理相似度的邻域势函数模型,采用ICM(Iterative Conditional Model,迭代条件模型)算法进行建筑物分割.多组实际高分辨率SAR图像的实验结果表明,与传统MRF算法等方法相比,本文方法具有更高的分割正确率,同时建筑物边界更为清晰平滑,分割效果较好.     

一种新的基于水平集方法的SAR图像分割算法

本文基于Aubert-Aujol（AA）模型和变分水平集方法提出一个新的SAR图像分割模型;在反应-扩散框架下,将各项同性扩散算子加入到该模型的水平集演化方程中,并提出一个两步分裂水平集演化算法,该算法不需要周期性地更新水平集函数。通过对合成图像和Envisat SAR图像的分割实验,表明本文提出的算法具有较准确的边缘定位能力和噪声抑制能力。     

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。