RADARSAT图象滤波的研究

在分析 SAR图象斑点噪声特性和主要滤波算法的基础上 ,将中值滤波、均值滤波、LEE与增强 LEE滤波、FROST与增强 FROST滤波、KUAN滤波、GAMMA滤波、小波软阈值滤波等算法应用于 RADARSAT图象滤波 ,以平滑指数和边缘保持指数等作为评价指标 ,对各种方法进行了比较 .结果表明 ,中值、均值滤波算法的效果较差 ,而各种自适应滤波算法和小波软阈值算法是最有效的     

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．     

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．     

结构相似性灰关联在强噪声图像增强中的应用

为提高强噪声环境下的图像质量,提出一种图像增强新算法．该算法首先对含噪图像进行多尺度小波分解,得到不同尺度、不同方向下的频域信息,然后利用图像中噪声与边缘在不同频带上的分布规律和衰减特性,通过灰色理论中的灰色关联度来区分噪声与边缘,从而在噪声抑制和边缘增强两个方面提高图像的质量．实验结果初步显示,与传统的空域滤波方法和相对较新的小波自适应阈值去噪、Contourlet域自适应阈值去噪等方法相比较,新算法所得图像的视觉效果得到了改善,峰值信噪比最优,可用于强噪声环境下的图像增强预处理．     

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。     

考虑小波系数相关性的超声图像降噪算法

为了抑制超声图像中的斑点噪声,提出一种考虑小波系数尺度间相关性的超声图像降噪算法.该算法采用Rayleigh分布对超声图像斑点噪声的统计特性建模和Laplacian 分布对小波系数的统计特性进行建模,进而利用贝叶斯最大后验的方法获得对无噪图像的估计.为了更好地保留图像细节,在阈值计算过程中,该算法通过考虑下一尺度对应的小波系数来构造一个尺度间相关因子.实验结果表明,所提出算法在有效减少斑点噪声的同时,更好地保持了图像边缘和细节.     

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     

基于多方向小波模糊融合的SAR图像边缘提取

合成孔径雷达图像通常带有较强的相干斑噪声。传统的边缘检测算法难以兼顾噪声抑制，检测边缘的完整性和定位的准确性，针对合成孔径雷达自身的特点，利用多方向小波变换各尺度间边缘梯度信息的关联及各方向上边缘梯度信息的互补，提出一种将小波变换的多方向多尺度与模糊积分相结合的边缘特征提取算法．这种算法能在有效克服斑点噪声影响的同时保留弱边缘．融合边缘比较完整．边缘定位准确。     

一种改进的基于小波相关性的边缘检测

给出一种改进的基于小波相关性的边缘检测算法。依据多尺度小波相关去噪,对图像在不同尺度上做小波变换,进而对小波系数做区域相关处理,得到图像边缘的区域相关图像,最后做阈值处理,去除小波残留噪声的噪声小波系数。仿真结果表明,改进方法可以得到更多的边缘细节,边缘定位更加准确。     

基于B样条小波的自适应阈值多尺度边缘检测

利用小波变换的特点,设计了3次B样条平滑滤波算子。对图像进行多尺度滤波,得到了不同尺度的小波变换。结合自适应阈值方法,在每种尺度下分别提取了图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,综合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,明显优于已有的边缘检测方法。     

融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法

5×5窗口的增强型Lee滤波方法能够有效抑制相干斑噪声,但边缘细节等纹理信息损失严重。针对增强型Lee滤波方法的这一缺点,结合边缘提取技术,提出改进的滤波方法。该算法首先对图像进行5×5窗口增强型Lee滤波处理,然后对图像使用Canny算子进行边缘纹理信息提取,最后将增强型Lee滤波后图像的边缘和纹理区域的像元值用边缘提取技术得到的结果进行取代。通过利用均值滤波、Lee滤波及其增强型、Kuan滤波及其增强型、Gamma MAP滤波和改进方法对SAR图像进行处理,得到改进的滤波方法在克服相干斑抑制和边缘保持这一对矛盾上是有效的。     

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。     

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。     

基于一种新的阈值函数的小波域信号去噪

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数．与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理,还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性．仿真结果表明,采用了新的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法．     

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.     

一种基于双Haar小波的图像去噪算法

在小波域实现信号噪声的滤除是近年来图像处理领域中的研究热点，尤其是三通道双Haar小波的提出，使噪声抑制更加有效. 基于双Haar小波变换，并根据Lee滤波的局部统计特性，考虑到小波变换的高频部分涵盖大量的图像边缘等细节信息，因此在滤波窗口选择上提出了具有方向性的新算法，实现了在小波域中平滑噪声的同时还可以保护图像边缘细节不受损失. 实验表明新窗口的模型与Donoho的软门限方法相比较，可以给出更好的去噪效果.     

一种基于双Haar小波的图像去噪算法

在小波域实现信号噪声的滤除是近年来图像处理领域中的研究热点,尤其是三通道双Haar小波的提出,使噪声抑制更加有效.基于双Haar小波变换,并根据Lee滤波的局部统计特性,考虑到小波变换的高频部分涵盖大量的图像边缘等细节信息,因此在滤波窗口选择上提出了具有方向性的新算法,实现了在小波域中平滑噪声的同时还可以保护图像边缘细节不受损失.实验表明新窗口的模型与Donoho的软门限方法相比较,可以给出更好的去噪效果.     

一种基于小波变换的白噪声消噪方法的改进

传统的小波变换软阈值消噪方法是基于分布不均匀的信号和白噪声在小波变换下具有不同的传播特性,该方法比较简洁,并在一定程度上是有效的。在这种方法的基础上,提出了一种估计小波系数的模平方处理改进方法,它可以促使信噪分离。与原有的方法相比,脸用改进方法明显地提高了信号消噪所得信噪比增益。     

一种噪声谱快速跟踪的语音增强方法

提出了基于多窗谱法和小波阈值法对带噪语音的短时功率谱进行估计的语音增强改进方法.针对软、硬阈值法自身的缺点，采用了一种改进方法，即模平方处理方法.噪声估计过程中通过跟踪带噪语音帧来更新噪声估计.仿真结果表明，本文提出的方法能够快速跟踪突变噪声，具有较强的降噪能力.把此算法综合到语音增强中时，其增强性能要好于STSA MMSE算法.