基于边缘检测和四点插值细分的SAR图像去噪

针对SAR图像相干斑滤波中存在的降低相干斑与有效保持细节信息这一矛盾,提出了一种基于四点插值细分的SAR图像去噪的新算法,将四点插值细分规则运用到图像去噪中,并与边缘检测相结合。先用canny算子提取图像边缘,进而通过四点插值细分方法分别对边缘图像和原始图像进行去噪,然后再对边缘信息进行边缘信息的重构,得到新的去噪图像。并通过等效视数、边缘保持指数等评价指标对去噪结果进行了评价。实验结果表明,与其他去噪方法相比,该算法在有效地去噪的同时,可有效地保留图像的边缘信息,具有较好的去噪结果。     

一种改进的相干斑噪声抑制算法

研究了一种新的合成孔径雷达相干斑噪声抑制的算法.传统的噪声抑制和近年来的小波变换方法都有其不足之处,难以在高效降低斑点噪声的同时保持图像细节.结合增强Lee算法中的思想与小波算法用于抑制SAR图像中相干斑噪声,能够获得良好的效果,通过和现有的几种抑制斑点噪声的滤波算法进行定量的实验比较,主要的评价指标有斑点噪声指数,等效视数、平滑指数和边缘保持指数,由仿真结果可以看出算法具有较好的相干斑噪声抑制能力和边缘保持能力.     

改进的P-M扩散方程在相干斑抑制中的应用

直接基于Perona-Malik扩散方程的滤波算法对于加性噪声非常有效,但是对于乘性噪声（如合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声）收效甚微。提出了一种基于改进的Perona-Malik扩散方程抑制SAR图像相干斑噪声的新算法。分析对数变化对相干斑噪声的影响,为将P-M扩散方程应用于相干斑噪声抑制奠定了理论基础;通过P-M扩散和稳健统计学的联系,建立了基于Biweight Estimator误差模型的扩散系数;同时利用非线性衰减技术对梯度阈值的选择改进。实验表明,该方法不仅有效抑制了SAR图像相干斑噪声,较好地保持了细节和边缘信息,而且视觉效果比较好。     

一种新型的空域SAR图像相干斑抑制方法

为了有效抑制SAR强度图像中的相干斑噪声,提出一种改进Sigma滤波并结合Gamma MAP滤波的空域相干斑抑制方法。首先利用阈值判断法判断并保留强点目标,然后结合SAR图像分布模型和MMSE准则判断Sigma区间,其中可以根据图像局部统计特性自适应调整窗口尺寸,最后选择Sigma区间内像素进行Gamma MAP滤波。实验结果表明:对于星载和机载SAR图像,在相干斑噪声抑制和边缘纹理细节信息保持方面,该方法较其他常用的空域相干斑抑制方法具有明显的优越性,能极大地提高SAR图像判读和目标识别能力。     

基于形态Haar小波的SAR图像斑点噪声抑制方法

针对现有相干斑抑制算法不能在去除斑点噪声和保持图像边缘、细节信息之间做到很好的折中,提出了一种新的基于形态Haar小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声抑制方法。该方法首先对SAR图像进行二维形态Haar小波分解,图像的边缘、细节和纹理信息在低频子带中得到了更好的保留,噪声主要分布在高频子带;然后,根据各高频子带噪声的特点,分别对高频子带进行均值和中值滤波达到去除斑点噪声的目的;最后,再对低频子带和处理后的高频子带进行形态Haar小波精确重构得到去斑图像。实验证明:该算法不仅大大改善了原始SAR图像的画面质量,同时很好地保持了原始SAR图像的纹理特性和细节信息;该算法去斑性能指标总体优于传统的Lee滤波、Frost滤波、Kuan滤波和小波软阈值法。     

SAR图像的MMSE降斑算法研究

合成孔径雷达(SAR)图像由于相干成像方式产生斑点,严重干扰人们对图像的解译。所提系统总结了基于最小均方误差(MMSE)准则的SAR图像降斑算法,包括Lee滤波、Kuan滤波和Frost滤波,分析了它们在斑点抑制和边缘保持两方面的特性。仿真图像和真实SAR图像的降斑实验表明,Frost滤波算法同时考虑滑动窗内的统计特性和结构信息,因此优于其它滤波算法。     

一种改进的增强Lee滤波算法

为了有效地去除SAR图像固有的相干斑噪声,给出一种将改进的中值滤波与Lee滤波相结合的增强Lee滤波算法。实验表明这种方法不仅能有效地去除斑点噪声,而且能很好地保持图像的边缘信息。     

基于小波变换和PCA的SAR图像相干斑抑制

提出一种SAR图像相干斑噪声抑制新的滤波方法。该方法利用小波变换结合主分量分析(PCA)对SAR图像进行去噪。小波变换可以很好地保持边缘细节信息,主分量分析(PCA)能从混合信号中提取出主分量即信号的主要特征,将小波变换结合PCA用于图像处理,能在有效消除噪声的同时保持边缘信息。与Kirsch模板加权平滑滤波和结合小波变换的Kirsch模板加权平滑滤波去噪方法进行比较,实验结果表明,该方法具有良好的抑制相干斑噪声效果和较强的边缘保持能力。     

基于非局部均值滤波的结构保持相干斑噪声抑制方法

提出了一种基于非局部均值滤波的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制新方法.与传统方法相比,该方法通过利用SAR图像块之间的相似性来辨别具有相同结构属性的像素,从而实现在抑制相干斑噪声的同时有效减少图像结构信息的损失.针对SAR图像中各种结构基元相似性的特点,进一步采用两级非局部均值滤波,来削弱相干斑噪声对结构相似性度量的影响,提高去噪性能.通过采用添加不同程度相干斑噪声的合成sAR图像和真实SAR图像对提出的方法进行评价,实验结果表明,与传统的Lee滤波方法,增强的Lee滤波方法以及各向异性扩散相干斑抑制方法相比,提出的方法在相干斑噪声抑制尤其是结构信息保持性能上有显著提高.     

一种改进的基于非局部均值的极化SAR相干斑抑制算法

贝叶斯形式的非局部均值模型在极化SAR图像相干斑抑制中有良好的应用,在实现抑制相干斑的同时较地保持了边缘细节和点目标。本文通过分析SAR图像多视数据的空间统计分布,结合贝叶斯形式的非局部均值模型,得出了在该模型下多视与单视SAR图像中像素间相似性度量函数一致性的结论,并对该相似性度量函数进行了修正,使之满足对称性;最后针对算法全局使用一个固定滤波参数影响滤波效果的问题,提出了一种根据像素间相似程度自适应选取滤波参数的方法。实验结果验证了本文算法的有效性。     

改进的基于非局部均值的极化SAR相干斑抑制

贝叶斯形式的非局部均值模型在极化SAR图像相干斑抑制中有良好的应用,在实现抑制相干斑的同时较好地保持了边缘细节和点目标.通过分析合成孔径雷达(SAR)图像多视数据的空间统计分布,结合贝叶斯形式的非局部均值模型,得出在该模型下多视与单视SAR图像中像素间相似性度量函数一致性的结论,并对该相似性度量函数进行了修正,使之满足对称性;最后针对算法全局使用一个固定滤波参数影响滤波效果的问题,提出一种根据像素间相似程度自适应选取滤波参数的方法.实验结果验证了本文算法的有效性.     

Aggressive region growing for speckle reduction in ultrasound images

Speckle appears in all conventional medical B-mode ultrasonic images and can be an undesirable property since it may mask small but diagnostically significant features. In this paper, an adaptive filtering algorithm is proposed for speckle reduction. It selects a filtering region size using an appropriately estimated homogeneity value for region growth. Homogeneous regions are processed with an arithmetic mean filter. Edge pixels are filtered using a nonlinear median filter. The performance of the proposed technique is compared to two other methods––the adaptive weighted median filter and the homogeneous region growing mean filter. Results of processed images show that the method proposed reduces speckle noise and preserves edge details effectively.     

Edge-detection-based filter for SAR speckle noise reduction

Some adaptive filters, such as the Kuan, Lee, minimum mean square error (MMSE) and Frost filters, have been tested on synthetic aperture radar (SAR) data without considering the level of homogeneity in the pixels. Therefore, they degrade the spatial resolution of images and smooth details, while also decreasing the speckle noise level. There are other filters, such as the enhanced Lee and gamma maximum a posteriori (MAP), that utilize the level of homogeneity, but they cannot adequately suppress speckle noise. In addition to these weaknesses, pixels surrounding a point scatterer are also treated as point scatterers due to inadequacy of the method based on evaluating the coefficient of variation for differentiating between them and the point scatterer. We have developed a new method based on the assessment of similarity of homogeneity levels in the image, incorporating edge-detection filters to identify meaningful features and an algorithm to filter the pixels surrounding point scatterers. This method, called the UNSW (University of New South Wales) adaptive filter (UAF), was compared to nine filters using different quantitative and qualitative methods. The results show the ability of the UAF to simultaneously reduce speckle and preserve details as well as its ability to filter more pixels. The effect of increasing the damping factor on speckle noise reduction performance has also been assessed using this method.     

一种新的SAR图像快速自适应去斑算法

针对SAR图像斑点噪声的滤除,提出了一种新的基于Countourlet变换的快速自适应性噪声去除方法。鉴于SAR图像的Countourlet系数主要取决于斑点噪声和信号腐化,且呈现出很强的非高斯分布特性,据此,首先建立了SAR图像Countourlet系数的高斯混合分布解析模型;然后用每个系数的邻域系数通过估计其去斑收缩因子来实现系数的自适应收缩;最后对Lee滤波、Foster滤波、Gamma滤波、小波、Curvelet和Contourlet变换的去斑性能进行了比较分析。实验结果表明,该新方法在保留细节和锐化图像的同时,能强有力地抑制斑点噪声。     

一种OCT 图像去噪的原始- 对偶算法

本文针对OCT图像噪声的特点,考虑一般的鞍点结构,提出一种原始-对偶算法,对OCT图像进行降噪处理。在对散斑噪声模型取对数处理之后,结合加性噪声的特点,采用原始-对偶结构提出算法,运算较为简单,容易编程实现,文中实验与均值滤波、半软阈值方法进行比较,结果表明,该算法在有效去除噪声的同时较好地保留了OCT图像中的重要细节信息,使图像的细节部分清晰。该算法可有效地去除OCT图像散斑噪声,提高图像的质量,同时文章建立的一般模型可推广到图像分割、目标识别和运动估计等图像处理领域。     

基于静态小波分解的多尺度SAR图象滤波

由于雷达回波的相干性 ,合成孔径雷达 (SAR)图象上存在着斑点噪声 ,因此 ,为消除这种噪声 ,提出了一种基于静态小波分解的硬阈值滤波方法 ,该方法首先将 SAR图象分解至静态小波域 ,然后在静态小波域中将噪声的小波系数收缩至零 .将此算法应用于 ERS- 1SAR图象斑点噪声滤波 ,并与基于 Mallat分解的滤波算法和另外 3种典型的 SAR图象滤波算法进行比较 ,结果表明 ,该方法不仅可以有效地去除斑点噪声 ,并且可以保持 SAR图象的精细纹理结构     

基于静态小波分解的多尺度SAR图像滤波

由于雷达回波的相干性，合成孔径雷达（SAR）图象上存在着斑点噪声，因此，为消除这种噪声，提出了一种基于静态小波分解的硬阈值滤波方法，该方法首先将SAR图象分解至静态小波域，然后在静态小波域中将噪声的小波系数收缩至零，将此算法应用于ERS－1 SAR图象斑点噪声滤波，并与基于Mallat分解的滤波算法和另外3种典型的SAR图象滤波算法进行比较，结果表明，该方法不仅可以有效地去除斑点噪声,并且可以保持SAR图象的精细纹理结构。     

基于小波域HMT模型InSAR干涉图噪声滤波研究

相干斑噪声是InSAR干涉图固有的,且InSAR干涉图对相干斑噪声十分敏感,为了得到精度更高的干涉测量产品,需要对干涉图进行相干斑噪声滤波。针对InSAR干涉图中相干斑噪声的统计特性,提出了一种基于小波域HMT模型的InSAR干涉图滤波算法,对InSAR干涉图的实部和虚部分别进行处理。试验研究结果表明,该方法在有效抑制相干斑的同时,还能有效地保持相位的细节信息和条纹的边缘结构,而且大大地减少了残余点的数量,有利于提高InSAR干涉测量的精度。