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。     

基于广义交叉验证和Cycle Spinning的SAR图像相干斑抑制

该文基于SAR图像的统计特性,提出了一种相干斑抑制算法。该算法在不需要估计噪声能量的情况下,采用广义交叉验证准则构造目标函数,自适应获取近似最优阈值;然后基于小波阈值收缩完成SAR图像滤波;并引入Cycle Spinning策略有效去除边缘存在的振铃效应。实验结果表明:基于该文算法的相干斑抑制在视觉效果和客观衡量指标上都取得了较好的、鲁棒的效果,有效地抑制了相干斑噪声,均匀区域平滑,且能同时保持边缘和细节清晰。     

结构保持的双边滤波极化SAR图像降噪

针对极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)图像相干斑抑制时结构保持的难题,该文提出一种PolSAR图像的双边滤波算法:结构保持的双边滤波(SPBF)。该算法通过结合边缘结构特征和地物散射特性,增强对PolSAR图像结构信息的描述,减少滤波时图像结构信息的损失,实现滤波性能的提高。该算法首先使用边缘检测模板在极化总功率图像(Span)上提取边缘方向,实现自适应选择滤波方向窗;其次,采用Freeman-Durden分解获取像素的散射机制,并根据极化数据的统计分布特性获取地物散射的聚类标记;最终在所选的方向窗中,以聚类标记图为掩膜,利用改进的双边滤波算法对PolSAR数据进行相干斑抑制。真实SAR数据的实验结果表明,该方法能够有效抑制相干斑噪声,同时提高了对图像的边缘、强点目标和极化散射特性的保持能力。     

EMCCD图像自适应模糊中值滤波算法研究

针对电子倍增CCD（EMCCD）图像噪声密度随着增益的变化而变化,提出了一种基于噪声点检测的自适应模糊中值滤波算法。该算法由模糊滤波模块和自适应模块两部分组成。首先,该算法对滤波窗口内的中心点进行噪声检测;然后对检测为噪声的像素点引入双阈值,并根据引入的阈值和滤波窗口内的中值建立噪声点的模糊隶属函数,根据模糊隶属函数对噪声点进行滤波处理后输出;最后采用自适应模块调整待处理图像的像素。仿真及实验结果表明,新算法不仅能够有效地将图像中的噪声去除,而且很好地保护了图像中的细节和边缘,PSNR比传统的自适应中值滤波算法平均提高了15 dB以上;该算法在低噪声密度情况下性能明显好于其他中值滤波器,在高噪声密度情况下性能也比较稳定。     

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.     

一种级联的激光主动成像图像融合降噪算法

针对激光主动成像图像混合噪声的特点,提出了一种投票中值滤波和整数提升小波级联的融合降噪算法。首先对激光图像进行噪声像素点检测,区分噪声点与非噪声点;而后采用投票中值滤波对噪声点进行处理,抑制脉冲噪声;然后采用整数提升小波变换对图像进行Bayes自适应阈值去噪,抑制散斑噪声;最后通过逆变换得到去噪图像。通过实验比对结果表明,该方法在具有良好的去噪、边缘保持性能的同时,还具有较为理想的实时性。     

自适应调节滤波强度的SAR图像非局部平均抑斑算法

为提升对SAR图像乘性相干斑的抑制水平与边缘保护性能,该文提出了一种可自适应调节滤波强度(AFS)的SAR图像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM)。该算法利用Frost滤波图像计算的局部均值与方差来改善SAR图像场景参量的估计,形成了一种能更好刻画SAR图像同质区与边缘区的改进Kuan滤波系数。利用局部均值比与改进Kuan滤波系数分别作为新的相似性测量参量与自适应衰减因子,构建了一种更适应SAR图像乘性噪声特性的改进NLM滤波。利用偏平滑参数与偏边缘保护参数控制下的改进NLM滤波,分别替代经典Kuan滤波模型中的像素局部均值与自身灰度值作为加权项,并采用由改进Kuan滤波系数构建的自适应调节因子对二者进行加权平均,从而形成了一种可自适应调节滤波强度的加权滤波新模型。实验表明,该文算法与近期多种先进算法相比,具有更好的相干斑抑制与边缘保护性能。     

基于自适应滑动窗口的双色中波红外图像融合方法研究

基于滑动窗口的图像处理方法具有抗干扰能力强、突出图像局部信息等特点,在图像处理领域得到广泛应用。针对最优窗口大小的选择问题,提出了一种自适应尺寸的滑动窗口方法。该方法首先对作用图像进行边缘检测,然后采用固定区域顶点的方式,根据该区域所含边缘的数量,自适应地放大滑动窗口尺寸,直到区域中的边缘数量大于某一阈值为止。并将这种自适应滑动窗口引入双色中波红外图像差异特征驱动的融合模型中,仿真结果表明,改进后的融合模型与原始模型及传统融合方法相比,融合效果在主观观察和客观评价中均有显著提高。     

太赫兹成像三维块匹配自适应Canny边缘检测算法

针对传统Canny算子在滤波时会模糊边缘且需要人工设置高低阈值的缺点，提出了一种基于三维块匹配的改进自适应阈值Canny边缘检测算法，并用于太赫兹三维层析成像。该算法一方面对滤波方法进行了改进，用三维块匹配(BM3D)滤波算法结合引导滤波算法代替高斯滤波算法以减少图像边缘信息的丢失；另一方面，针对传统人工设定阈值的不确定性，将梯度图进行块匹配后对三维图像块组使用最大类间方差法(OTSU)以自适应确定高低阈值。最后利用该算法对含有噪声的图像进行边缘检测处理，发现在高斯噪声方差为20时滤波后的峰值信噪比(PSNR)从22.202提升至27.151，验证了该算法去除噪声的有效性。三维块匹配改进自适应阈值Canny边缘检测算法(BM-OTSU-Canny)减少了错误边缘的数量，同时保留了连接性较好的边缘点，改善了边缘细节信息的提取效果。     

自适应调节滤波强度的SAR图像非局部平均抑斑算法

为提升对SAR图像乘性相干斑的抑制水平与边缘保护性能,该文提出了一种可自适应调节滤波强度(AFS)的SAR图像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM).该算法利用Frost滤波图像计算的局部均值与方差来改善SAR图像场景参量的估计,形成了一种能更好刻画SAR图像同质区与边缘区的改进Kuan滤波系数.利用局部均值比与改进Kuan滤波系数分别作为新的相似性测量参量与自适应衰减因子,构建了一种更适应SAR图像乘性噪声特性的改进NLM滤波.利用偏平滑参数与偏边缘保护参数控制下的改进NLM滤波,分别替代经典Kuan滤波模型中的像素局部均值与自身灰度值作为加权项,并采用由改进Kuan滤波系数构建的自适应调节因子对二者进行加权平均,从而形成了一种可自适应调节滤波强度的加权滤波新模型.实验表明,该文算法与近期多种先进算法相比,具有更好的相干斑抑制与边缘保护性能.     

基于边缘特征的SAR图像目标检测方法

如何快速而准确地检测出SAR图像中的目标是一个极富挑战性的课题.利用图像边缘特征和模糊集理论设计了一种快速有效的SAR图像目标检测算法.该算法先利用模糊软阈值小波降噪方法去除相干斑噪声,然后用模糊边缘检测器检测出降噪图像的边缘,最后利用形态学操作算子提取出边缘图中的目标区域.与基于亮度特征以及基于纹理特征的检测算法相比,提出的检测算法能够快速、准确地检测出目标,而且产生的虚警数量较少.SAR实测数据的实验结果表明,提出的算法是有效的且具有很好的应用前景.     

基于最大熵阈值分割的SAR图像溢油检测

近年来,海上溢油事故频发,使用(合成孔径雷达)SAR遥感图像进行溢油检测有着十分重要的意义。本文提出了一种基于最大熵阈值分割的SAR图像溢油检测算法,算法运算简单,适用于星载平台,可实现高效准确的检测。由于SAR成像存在固有的相干斑噪声,首先需要进行滤波对噪声进行抑制。图像中存在的陆地区域会对溢油检测产生影响,通过先验知识利用经纬度信息对其进行掩模处理,之后采用滑动窗口的方法,在窗口内部基于最大熵选取最佳的分割阈值,最后对分割产生的小块区域进行滤除,并依据距离信息合并相邻的区域。算法使用GF-3卫星图像进行验证测试,并与其他算法对比表明,本算法可满足遥感图像检测实时性、准确性的要求。      

基于改进Canny算子的图像边缘检测方法

针对传统Canny边缘检测算法采用高斯滤波处理图像不能有效消除椒盐噪声的问题,提出改进Canny算子用于检测图像边缘.首先利用双滤波设计-融合自适应模糊中值滤波和双边滤波去除图像椒盐噪声,降低图像噪声同时保证图像边缘.然后在研究过程中遇到边缘检测人工阈值选取自适应不足的问题,采用最大类间方差(Otsu)算法计算得到高低...     

基于无监督分类的多视极化SAR相干斑滤波

相干斑噪声是引起SAR图像降质的主要原因之一。多视极化白化滤波器(MPWF)是一种专门应用于多视极化SAR图像降噪的有效技术。其中,滤波器参数估计的精确度直接决定了其滤波性能的好坏。对此,该文提出了一种新的基于无监督分类的自适应窗算法。该算法以分类图像作为对象;在滑动矩形窗内以中心像素作为参照物,自动搜索与其同类的像素并用于MPWF参数估计。实验结果表明,与其他几种典型的算法相比,该法不仅有效地抑制了相干斑,而且对图像的纹理信息具有很好的保持能力。     

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。     

基于小波域双阈值分割的SAR图像预处理方法

为了抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的相干斑噪声和背景杂波,克服使用单一SAR图像分割方法处理图像的缺点,提出了一种利用小波变换与双阈值分割相结合的SAR图像预处理方法,采用小波多尺度滤波方法削弱背景杂波及高频相干斑噪声,并使用简单易行且计算量小的双阈值分割法来滤除杂波。实验结果表明,与其它算法的分割结果相比较,该方法滤波效果好,图像边缘轮廓清晰,计算耗时短,是一种有效的SAR图像预处理方法,具有较强的实用性。     

基于自适应小波阈值的SAR图像降噪

合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重降低了图像质量,影响了后续的处理.SAR图像降噪的要求,是在滤除噪声的同时, 尽量保持原始图像的边缘和纹理等细节信息.本文将经典的小波域空间自适应软阈值法应用于降低SAR图像斑点噪声.在此基础上,本文提出根据小波系数的局部统计量选取阈值以及估计相关参数的方法.实验结果表明,本文算法在降低噪声和保持边缘纹理细节之间取得了较好的平衡,处理后的SAR图像的视觉效果和质量评估参数都要优于传统的空间域滤波方法的处理结果.     

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。     

激光成像系统图像散斑抑制算法比较

CO2激光相干成像系统具有分辨率高、抗干扰能力强、能三维成像等特点,但其所成图像易受到散斑噪声的污染造成分辨率下降,因此研究适用于此成像系统图像散斑噪声抑制的算法具有重要的实用价值。文中对常用的噪声抑制算法:中值滤波、同态均值滤波和Lee滤波进行了介绍,并将其应用于CO2脉冲激光相干成像系统图像的散斑噪声抑制处理,比较了三种算法的处理结果。结果表明,采用小窗口、不迭代Lee滤波进行处理时,既明显抑制了散斑噪声,又有效保持了图像的边缘信息,所以用它进行激光成像系统图像散斑噪声抑制处理是合适的。     

基于小波变换的ESPI图像去噪及边缘提取

电子散斑干涉条纹的强噪声特性使其信噪比过低,常用的图像滤波方法对于散斑干涉条纹都存在一定的不足。针对散斑条纹的特点,建立了自适应滤波与小波变换相结合的组合迭代滤波方法。在对散斑条纹预处理基础上,通过选择不同的小波函数以及更改分解层次和函数中的阈值达到不同的滤波效果。经反复试验,对于不同的小波基,采用4层分解,阈值为0.15～0.3时与自适应滤波的迭代效果最好。在滤波的基础上对图像进行了二值化,并采用Sobel算子对其进行边缘提取,最终得到电子散斑干涉条纹的边缘分布图。结果表明,该方法可以有效消除条纹图中的散斑噪声,并且条纹的边缘得以较好的保留。