利用小波变换技术星载SAR图像的斑点噪声

利用小波变换技术对星载合成孔径雷达（SAR）图象斑点噪声进行抑帛与滤除。选择合适的小波基对SAR图像进行小波分解,分析噪声对小波系数的贡献;针对噪声与图象灰度之间的乘性关系和SAR图象斑点噪声在空间上相关的特点设置适当的阈值,在小波域内滤波;通过小波重构技术获得滤波后的SAR图象。实验证明,该方法能有效地抑制SAR图象中的斑点噪声。     

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．     

基于自适应收缩因子的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达 (SAR)图像固有的斑点噪声 ,提出了基于自适应收缩因子的去噪方法 .该方法首先将图像分解至平稳小波域 ,利用与信号相关小波系数的空间及尺度相关性 ,自适应地得到收缩因子 ,修正小波系数 .与基于Mallat分解的阈值去噪及Wiener滤波相比 ,该方法在有效抑制SAR图像噪声的同时 ,较好地保持了图像边缘细节 ,达到了理想的去噪效果     

利用各向异性扩散去除SAR图像中的斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像受到相干斑点噪声的干涉，严重影响合成孔径雷达图像的质量。我们利用各向异性扩散方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声，只要选择合适的扩散方向和速度，就能较好地保留图像的边缘和细节信息．最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验，并与小波去噪滤波方法进行比较，各向异性扩散方程具有更好的抑制噪声的效果．     

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．     

基于小波变换的SAR图像边缘提取新方法研究

由于SAR图像含有相干斑噪声，使得常规方法应用于SAR图像边缘检测时遇到了较大的困难，提出了一种新的SAR图像边缘提取方法，该方法首先用基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波，然后利用小波变换具有多分辨分析的特性，并结合模糊中值滤波、阈值化处理及微分梯度算子对SAR图像进行边缘提取。实验结果表明了该方法是一种有效的对SAR图像进行边缘提取的方法。     

利用各向异性扩散去除SAR图像中的斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像受到相干斑点噪声的干涉,严重影响合成孔径雷达图像的质量。我们利用各向异性扩散方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声,只要选择合适的扩散方向和速度,就能较好地保留图像的边缘和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,并与小波去噪滤波方法进行比较,各向异性扩散方程具有更好的抑制噪声的效果。     

基于分形维数的SAR图像变化检测

斑点噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)相干成像所固有的,且不可避免的.为了尽可能地抑制斑点噪声对SAR图像变化检测的影响,利用分形维数方法对SAR图像的变化检测进行了研究,并提出了一种基于SAR图像分形维数的变化检测算法,该算法对SAR图像斑点噪声不敏感.并对计算分形维的滑动窗大小的选择进行了研究.用实测SAR图像进行了验证实验,结果表明分形维数可以用于SAR图像变化检测,它是一种新的SAR图像变化检测的方法与途径;同时,滑动窗大小的选择对SAR图像检测结果有影响.     

一种复合的SAR图像去噪算法

针对SAR图像噪声影响分辨率的问题,提出一种新的复合SAR图像增强和去噪方法．该方法首先利用信号的小波相邻尺度相关性将信号和噪声分离,然后根据SAR图像近似瑞利分布的特点把SAR图像转换为近高斯分布,再分别利用复数扩散震动滤波器对SAR图像信号部分进行增强,用各项异性扩散方程对含噪部分进行去噪,最后用小波平稳变换对图像进行重构．实验结果表明,与传统的SAR图像去噪算法相比,新算法在边缘增强和噪声去除能力方面均有显著提高．     

一种基于小波变换的SAR图像斑点噪声抑制方法

给出了一种抑制合成孔径雷达斑点噪声的方法,它以小波多分辨分析理论为基础,通过对小波分解后细节子空间像素的幅度值进行处理,来抑制斑点噪声,并且设立适当的阈值对图像的边缘进行增强。使得在噪声抑制的同时达到保留图像边缘结构信息的效果。经过和现有的几种抑制班点噪声的滤波器进行定量和定性的实验比较,由实验结果可以看出使用小波方法处理的图像效果好于其他方法。     

基于Curvelet和Wavelet结合的SAR图像降噪方法

提出一种新型的曲波和小波的结合降噪方法,可有效降低合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声,同时更好的保持图像边缘信息。采用16个方向检测模版扫描图像,根据检测规则区分边缘区域和均匀区域,同时标记图像边缘区域。分别使用改进软阈值的曲波降噪方法和小波降噪方法处理SAR图像的边缘区域和均匀区域。最后组合2种降噪结果,生成完整降噪图像。作者提出的结合方法和目前已经提出两种结合算法(联合滤波算法、自适应结合算法)相比,在灰度均值比、等效视数等指标上都有一定提升。实验结果表明,新方法既能更有效去除SAR图像斑点噪声,又能更好地保持图像边缘信息。     

基于子波域隐含马尔可夫模型的SAR图像斑点抑制

为了抑制合成孔径雷达成像中的“斑点效应” ,提出了一种新颖的基于子波域隐含马尔可夫树的信号处理方法 .首先对图像进行对数变换 ,转换噪声的统计特性 ,然后在子波域建立隐含马尔可夫树模型 .根据此模型 ,进行最大似然估计 ,恢复图像并抑制斑点噪声 .实例显示 ,该方法在平滑斑点噪声的同时又保留了边缘信息 ,使得处理后的图像比较自然 .     

基于多尺度自适应小波阈值的SAR图像降噪

为了抑制合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像系统所固有的相干斑噪声,提出一种小波域的多尺度自适应阈值滤波算法.本算法基于BayesShrink阈值,利用多尺度小波系数的局部统计量估计参数和阈值,并结合空域增强Lee算法的思想,平滑均匀区域,保留斑点发育不完全区域.实验结果表明,相对于传统的空域滤波算法、小波软阈值去噪算法和BayesShrink软阈值算法,本算法等效视数(equivalent number of looks,ENL)和边缘保持指数最高,能有效抑制斑点噪声,并且很好地保存了边缘细节。     

一种图像压缩算法研究

在现有SAR图像压缩技术的基础上,提出了一种基于小波变换的SAR图像压缩算法。该算法减少了SAR图像斑点噪声的影响,在一定程度上提高了SAR图像压缩性能,是一种有效的SAR图像压缩算法,并具有一定的实用价值。     

SAR图像滤波的小波域多尺度HMM方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波域多尺度隐马尔可夫模型(HMM)的去噪方法.该方法首先分析了小波域系数的统计特性,利用B样条小波基所生成滤波器的线性相位性对图像系数进行了统计建模,通过将1D信号的处理技术应用到2D信号,实现了图像系数建模更为准确、参数训练速度更快、斑点噪声抑制更加有效的目的.与常用的几种滤波算法相比,实验结果也表明该方法在平滑噪声和保持有用信号细节两方面均显示出了较好的效果.     

经验模态分解在电力绝缘气体SF6红外光谱去噪中的应用

经验模态分解(EMD)是以信号极值特征尺度为度量的时空滤波器,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号去噪中具有较大的优势。本文以电力绝缘气体SF6为研究对象,在介绍E MD分解方法的基础上,首先对含噪的SF6光谱信号做EMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后对高频的IMF分量用阈值法进行处理,把经过阈值处理后的高频I MF分量与低频IMF分量叠加重构得到去噪后的信号。分析了在不同噪声水平上与小波阈值去噪方法的处理效果。实验结果表明EMD阈值去噪法有效地去除了噪声,较好地保留了光谱的细节信息,与小波阈值去噪方法相比较具有自适应的优势。     

数据融合在SAR图像去噪中的应用

基于SAR图像统计特性的CMAP滤波器和基于小波变换的滤波器在SAR图像去噪的应用中表现出不同的特性：CMAP滤波器可以较好地进行斑点噪声的去除,但是图像细节信息丢失较多;而小波变换虽然可以较好地保持图像的细节信息,但是平滑效果并不理想. 文中将两种滤波方法的结果按照一定的融合规则进行融合,仿真结果表明,融合后的图像在较好地去除斑点噪声的同时,细节信息也得到了好的保留.