PolSAR快速贝叶斯非局部均值相干斑抑制方法

从单极化合成孔径雷达(SAR)贝叶斯非局部均值算法出发,推导了极化相干矩阵在复Wishart分布下的块相似性度量函数,给出了无先验知识下的极化SAR贝叶斯非局部均值模型,并采用积分图实现了该算法的快速计算.最后,通过机载合成孔径雷达实测旧金山地区的极化SAR数据进行了验证.实验结果表明,文中方法能够有效抑制相干斑的同时,保持了极化特征,并大幅提升了运算效率.     

基于联合PWF2pCFAR算法的Envisat/ASAR双极化数据舰船检测方法研究

利用极化白化滤波PWF算法融合Envisat/ASAR双极化复数据图像,同时抑制相干斑,然后利用双参数恒虚警率2pCFAR算法进行舰船目标检测。在不同检测门限和检测模板条件下,利用实测VV/HV极化组合数据进行的仿真实验结果表明,联合PWF 2pCFAR算法不仅能够有效地检测出舰船目标,较好地降低了虚警率,也能够保留舰船目标的结构信息;同时得到了一组相对最优的检测门限与检测模板,具有一定的实际参考意义。     

基于联合PWF-2pCFAR算法的Envisat/ASAR双极化数据舰船检测方法研究

利用极化白化滤波(PWF)算法融合Envisat/ASAR双极化复数据图像,同时抑制相干斑,然后利用双参数恒虚警率(2pCFAR)算法进行舰船目标检测。在不同检测门限和检测模板条件下,利用实测VV/HV极化组合数据进行的仿真实验结果表明,联合PWF-2pCFAR算法不仅能够有效地检测出舰船目标,较好地降低了虚警率,也能够保留舰船目标的结构信息;同时得到了一组相对最优的检测门限与检测模板,具有一定的实际参考意义。     

一种改进的高分辨极化SAR相干斑抑制算法

SDAN-FP算法在高分辨极化SAR相干斑抑制方面具有潜在的应用前景,但是该算法的同质区域选择方案未考虑地物极化散射特性。为提高同质区域选择的准确性,首先用及时更新功率后的SDAN方案对每一个待估像素自适应地选择同质区域;然后引入主散射机理判别机制进一步优化同质区域;最后估计得到极化相干矩阵,从而实现了更为有效的高分辨极化SAR图像相干斑抑制。基于仿真和实测极化SAR数据的相干斑抑制实验验证了文章算法的有效性。     

基于极化矢量相似系数的极化Lee滤波改进算法

在相干斑抑制过程中,极化Lee滤波器的纹理保持性受到同性介质选取准确性的较大影响。通过引入极化矢量相似系数作为全极化SAR复图像数据的同性介质选择准则,给出了一种改进的极化SAR相干斑Lee滤波算法。实测数据的仿真实验表明,与极化Lee滤波器相比,改进算法具有较好的相干斑抑制效果,提高了滤波结果的纹理保持能力。     

一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．     

SURE准则的非局部SAR图像相干斑抑制

针对传统空域非局部平均方法在合成孔径雷达图像相干斑抑制中存在相似区域提取和方向信息捕获不足的问题,提出了一种基于各向异性高斯方向窗和Stein's无偏风险估计(SURE)准则融合的非局部均值(NLM)算法。该方法设计多个不同方向的各向异性高斯窗来匹配SAR图像的局部空间几何结构,比传统的方形窗能更好地保护SAR图像中的方向性结构。采用比率测度来衡量图像块间的相似程度,并计算基于该各向异性高斯窗的NLM结果。结合SURE准则来融合不同方向的各向异性高斯窗的非局部平均结果,获得最终的SAR图像降斑结果。针对多幅SAR图像进行对比实验,实验结果表明:该方法在有效抑制SAR图像相干斑的同时能很好地保留图像的几何结构信息,为后续的SAR图像理解与解译提供了良好的基础。     

基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制

根据极化SAR图像的特点,针对传统空域滤波方法总存在降低相干斑与有效保持边缘纹理信息这一对矛盾,探讨了基于独立分量分析的极化SAR图像相干斑抑制技术,研究了两种基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制方法,并分析了其优缺点及应用条件。实验结果表明:基于独立分量分析的方法能有效降低相干斑噪声,较好地保留边缘纹理信息,是一种有效的相干斑抑制方法。     

极化SAR图像的多纹理最大似然估计

提出了一种新的极化SAR图像相干斑抑制的方法。该方法在多纹理乘性相干斑噪声模型的假设下,采用最大似然估计法来同时估计多个极化通道的纹理参数。该方法保存了极化信息,消除了极化通道间的耦合,取得较好的相干斑抑制效果;并与极化白化滤波法(PWF)作了比较。     

融合SRADPRO和SCM模型的SAR图像分割

将改进后各向异性扩散相干斑抑制算法(SRADPRO)用于合成孔径雷达(SAR)图像相干斑抑制,并和脉冲发放皮层模型(SCM)结合,提出一种自适应SAR图像分割算法.该算法首先计算SAR图像均匀采样区的标准差,并以此评价SAR图像中相干斑的影响程度,进而自适应地决定是否采用SRADPRO进行降斑处理,然后再利用SCM进行图像分割.由于SCM的自动波扩散机理,使得该算法在获得分割后的SAR目标的同时,也得到了目标边缘检测结果.与多种常规算法的比较结果证明了SAR图像分割算法的有效性.     

极化SAR改进Lee滤波相干斑抑制研究

针对Lee滤波总存在降低相干斑与有效保持细节信息这一矛盾,将自适应窗引入极化SAR滤波。该方法首先在span图像中根据窗内像素与窗边缘像素分布特性决定是否扩大窗口,在均质区域选择较大窗口,保证了一定的相干斑抑制能力,而在细节信息比较丰富的区域则选择较小窗口,避免细节信息被滤除,然后在选定的窗口中利用极化Lee滤波对数据进行相干斑抑制,在保证相干斑抑制能力的同时保留了细节信息。     

基于H／A／α-Wishart分类的极化SAR图像船只检测

虽然目标分解已经是极化SAR图像进行船只检测的重要方法,但是在相干矩阵分解得到的不同参数下并不能将船只和海洋等背景准确的完全区分,不同的参数反映了目标的不同散射特性。因此,该文提出了一种基于H/A/α分解的Wishart非监督分类的极化SAR图像船只检测的方法。实验结果表明,该方法能够有效地检测出目标船只,并能有效地减少虚警。     

基于伪极傅里叶变换和ROA融合的SAR图像边缘检测算法

提出了基于伪极傅里叶变换和融合的SAR图像边缘检测算法.首先采用伪极傅里叶变换提取较弱的图像边缘特征,并利用Ratio边缘检测算法抑制相干斑噪声对SAR图像边缘特征的影响.然后利用两种算法所得到系数的幅值、方向和角度信息构建置信指派函数,引入D-S证据理论实现两种边缘检测算法的最优融合,获取了SAR图像最佳的边缘特征.仿真结果表明,该算法所提取的边缘特征完整、定位准确.     

一种单视广义极化K-分布纹理参数的估计方法

提出了通过归一化极化联合矩对SAR (合成孔径雷达)单视广义极化K-分布纹理参数进行估计的方法,阐述了SAR各个极化通道之间的纹理相关性。在此基础上给出了单视广义极化K-分布波形因子、纹理相关系数和相干斑相关系数的算法及偏差性能分析,并进行了蒙特卡洛仿真实验论证,进一步证明了该方法的良好估计性能。     

基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合

提出一种新颖而有效的基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合算法。平稳Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用平稳Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,该算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

一种快速的SAR影像相干斑抑制算法

提出了一种快速合成孔径雷达(SAR)影像相干斑抑制算法.首先,利用分裂增广拉格朗日收缩法,将总变分正则化去噪模型转换为双参模型.引入交替迭代法将双参模型分解为含非二次保真项和含不可微正则项的两个单参模型.其次,采用牛顿迭代法求解含非二次保真项模型,对偶方法求解含不可微正则项模型.最后,采用快速迭代阈值收缩法(FISTA)优化对偶方法的求解速度.实验选择武汉某地区"高分3号"影像和TerraSAR-X影像.结果表明:提出算法能较好的抑制SAR影像相干斑,比总变分正则化方法提升了约两倍的效率.     

Improved Ship Target Detection Accuracy in SAR Image Based on Modified CFAR Algorithm

基于修正CFAR算法的高精度SAR图像舰船目标检测

王勇,郭天骄

(哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院,哈尔滨 150001)

创新点说明：

本文基于舰船目标实测数据SAR成像结果,提出一种新的二维SAR图像舰船目标检测算法,具体创新性可说明如下：

1）首先使用Otsu算法大致确定舰船目标的大小,进而自适应地确定CFAR滑动窗的尺寸,使算法更有普适性。

2）介绍了CFAR算法的改进形式,在提高运算速度的同时大大提升了检测效率。

3）所用的综合算法包含了形态学分割算法,解决了传统Otsu、CFAR算法不能处理多目标融合、角反射过强等问题,降低了漏警概率。

研究目的：

传统CFAR舰船检测算法效率低、无法根据图像分辨率和舰船目标大小来确定滑动窗大小,而且无法解决多目标融合等问题,基于此,本文设计一种综合算法可解决基于SAR图像的舰船目标检测问题。

研究方法：

1）对图像进行Otsu二值分割处理,量取分割后的每个区域的尺寸;

2）采用改进的CFAR算法,将积分运算简化为求和迭代运算,将阈值初始化为二倍窗内灰度值均值,窗大小根据Otsu算法分割后的每个区域的长宽来确定;

3）对经过CFAR算法后的图像进行形态学开运算处理。开运算算子采用一条线段,长度同样根据Otsu算法分割后的每个区域的长宽来确定。

结果：

1）说明了SAR图像进行Otsu处理后的图像特点,以及Otsu算法可以迅速获得舰船目标大小的优点。

2）给出了改进的CFAR算法的计算流程,此算法能够根据上一步估计的舰船目标大小来调整滑动窗大小,计算高效迅速,而且比较精确。

3）采用形态学开运算算法,并能根据Otsu算法分割后的每个区域大小来确定开运算算子,开运算处理后融合的多目标彼此分离,强角反射得到了去除,降低了漏警概率和虚警概率。

结论：

对于一幅含有舰船目标的SAR图像,可以通过Otsu、CFAR、开运算处理来进行舰船目标检测,降低漏警概率和虚警概率,提高算法的普适性和精确性。此外,通过对CFAR算法改进可大大提升运算效率。本文的研究结果对SAR舰船目标检测算法的实际应用奠定了良好的理论和实验基础。

关键词：舰船检测,Otsu算法,恒虚警检测,开运算

     

一种改进的基于各向异性微分的SAR图像增强方法

合成孔径雷达(SAR)图像经过相干斑抑制后,图像中目标边缘会出现模糊。针对这一问题,提出了一种改进的基于各向异性微分的SAR图像增强方法。该方法在梯度方向和与梯度垂直方向构造了两个扩散系数分布函数。在非目标边缘区域,各方向扩散程度不同,对相干斑噪声具有较好的抑制效果;在目标边缘区域,梯度方向不做平滑,以保护和增强边缘,而在垂直于梯度方向有较大的平滑,突出边缘轮廓。实验结果表明,该方法具有很好的相干斑抑制能力和边缘增强能力。     

SAR相干斑噪声的抑制

研究了相干斑噪声抑制技术，提出了(1)增强小波软阈值相干斑噪声抑制方法．考虑SAR杂波复杂情况，不同类型的区域滤波要求不同，将小波软阈值滤波方法与SAR杂波特点结合．(2)增强小波维纳相干斑噪声抑制方法．基于合成孔径雷达图像杂波结构，结合小波变换和自适应维纳滤波提出了新的抑制SAR图像相干斑噪声方法，该方法能够较好保留杂波边缘和点目标．实验表明这两种相干斑噪声抑制方法能够获得比较满意的效果，并且增强小波维纳方法略优于增强小波软阈值方法效果．     

复杂背景下单通道SAR运动目标检测方法

针对复杂背景和多视情况下合成孔径雷达(SAR)数据相干性较差的问题,提出一种单通道SAR图像中的运动目标检测方法.首先在子视间高重叠度的频域均匀划分基础上,采用三视干涉后对消的杂波抑制;然后基于杂波抑制后图像和参考图像的统计分析作变化检测;最后经恒虚警和形态学处理进一步降低虚警.仿真实验表明,该方法在杂波抑制、降低虚警...