多方向高斯窗匹配模板的SAR-BM3D相干斑抑制算法

针对三维块匹配(BM3D)算法在合成孔径雷达(SAR)图像相干斑抑制时存在的边缘方向信息获取不足和过度平滑的问题,提出一种基于非下采样的Shearlet变换(NSST)和多方向高斯窗匹配模板的SAR-BM3D相干斑抑制算法。通过NSST对图像的边缘纹理特征进行描述,通过多个方向不同的高斯窗来匹配SAR图像在空间域内的几何结构,保留较为完好的SAR图像边缘细节信息,将相似性估计的结果聚合得到相干斑抑制后的SAR图像。通过对比实验证明,本文提出的算法不仅对SAR图像的相干斑抑制效果明显,同时能够有效地保持SAR图像的纹理细节,具有良好的人眼视觉效果。     

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。     

非线性扩散方程在SAR图像噪声抑制中的应用

将光学图像加性噪声抑制的非线性扩散方程引入到SAR图像相干斑抑制中，通过分析SAR图像的相干斑噪声模型在功率图像域以及功率图像的对数域上的表现特性，说明了基于加性噪声模型的非线性扩散方程在SAR图像噪声抑制中的应用可能性，并由此设计了基于非线性扩散方程的SAR图像噪声抑制算法。计算结果表明，与现有的SAR噪声抑制方法相比，非线性扩散方程方法具有更强的对背景区域的噪声抑制能力，且能更好地保持目标特征。     

BM3D视频去噪算法实现与评估

一些传统的图像视频去噪算法,会在滤除噪声的同时引入人工噪声,存在很大的局限性。而基于块匹配和三维变换域滤波(BM3D)的图像视频去噪算法则采用了不同的去噪策略。对BM3D算法进行了深入的研究并实现了算法,对算法进行了深层次的评估。通过评估结果,证明了BM3D算法在视频去噪方面取得了非常好的效果。     

SAR图像去噪的分数阶多尺度变分PDE模型及自适应算法

在合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制中,保持图像的边缘和纹理是非常重要的。该文首先利用分数阶导数和负指数Sobolev空间对图像进行建模,建立了分数阶多尺度变分偏微分方程(PDE)模型,然后给出了模型参数自适应选择方法,并在此基础上提出了区域、尺度自适应的去噪算法。数值实验表明,新方法能在去除噪声,抑制图像的 阶梯效应,保持图像的边缘、纹理细节几个方面取得较好的效果。     

BM3D算法中块匹配模块的架构设计

BM3D（块匹配和3D去噪）算法是目前降噪性能最高的通用图像/视频降噪算法,这种算法利用的视频的空间相关性和时间相关性进行有效的降噪。BM3D算法的第一步是块匹配,但是块匹配的计算量相当大。文中提出了一种用于BM3D算法的块匹配模块的架构,该架构只需要系统频率为98MHz,带宽为177MB/s的硬件就可以实现720＊576的PAL场格式BT656的视频的实时块匹配。     

基于尺度空间相关的SAR图像NeighShrink滤波算法

为有效滤除相干斑噪声和保持图像的结构信息,该文提出了基于尺度空间相关的SAR图像NeighShrink滤波算法。首先,利用所提出的单选择可调参数的尺度空间相关法,检测对数SAR图像经平稳小波变换所得细节子带中分别与噪声相关及与结构信息相关的小波系数。然后,对与噪声相关的小波系数,直接采用NeighShrink算法以获得较好的平滑效果;而对于与结构信息相关的小波系数,则提出加权的NeighShrink算法来达到结构信息保持的目的。仿真实验验证了该文算法的有效性。     

一种新的各向异性扩散SAR相干斑抑制算法

该文提出了一种基于各向异性扩散偏微分方程以及鲁棒估计的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干斑噪声的算法.该算法利用SAR图像局部特性和鲁棒估计,建立了一种新的扩散系数,对均匀区域进行各向同性扩散,对边缘细节区域进行各向异性扩散,不仅可以有效抑制SAR图像的相干斑噪声,较好地保持边缘细节,而且处理所得的图像结果有着良好的视觉效果.     

一种改进的SAR图像去噪方法

在SAR成像过程中,由于散射的存在,SAR图像不可避免地会受到相干斑噪声的影响。为此,已经有了多种去除相干斑的方法。不过,增强型的Lee滤波在划分区域时没有考虑边缘的方向性。因此,针对增强型的Lee滤波检测边缘不具有方向性,在增强的Lee滤波算法的基础上,引入了Ratio边缘检测算子,将二者相结合,提出了一种改进的Lee滤波去噪方法。通过仿真实验,结果表明相对于一些传统的SAR图像滤波算法,此方法不仅具有良好的滤波效果,而且具备更好的边缘保持能力。     

SAR相干斑AWMAP抑制算法

MAP滤波器是一种常用的抑制SAR图像相干斑噪声的滤波器。针对SAR图像的特点提出了一种自适应窗口MAP算法（AWMAP），它根据窗内像素点的统计特征自适应调节窗口大小来增强噪声抑制性能。实际SAR图像处理表明，AWMAP算法在抑制噪声斑点和保留图像细节方面较原方法都有较大的改进和提高。     

基于融合边缘检测的SAR图像线性特征提取算法

该文基于合成孔径雷达(SAR)图像低信噪比的特点,设计了一种基于融合边缘检测的线性特征提取算法。首先采用融合Canny算子及ROA算子得到边缘点,然后利用Radon变换得出线基元,最后根据启发式连接的思想连接了由于噪声引起的直线断裂。实测SAR图像的实验结果表明,该文提出的线性特征提取方法能够准确描述SAR图像的线性结构,可应用于自动目标识别和景象匹配等方面。     

一种基于偏微分方程的SAR图像去噪方法

传统的相干斑噪声抑制算法在多次迭代后通常会导致图像边缘的模糊,这一直是SAR图像去噪处理的难点和热点所在。该文分析了应用于图像处理的各向异性扩散方程(PDEs),在其基础上由最小化问题出发,引入棱边指示子对图像的边缘加以限制,得到新的去噪模型并降之应用于SAR图像的相干斑噪声去除。与传统的基于局部统计量和各向异性滤波器相比,新的算法在棱边保持和噪声去除能力均有提高。     

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.     

基于小波变换的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制研究

论述了基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像的相干斑噪声进行抑制.首先从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,论述了在SAR图像中采用小波变换对相干斑噪声滤波的优越性和必要性;然后详细论述了在小波变换域中如何对相干斑噪声进行有效的滤波,同时利用小波细节子图像提供的信息来检测边缘和纹理细节;最后通过实验结果说明了此方法不但对高分辨率SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,而且还尽可能多地保留了目标特性和纹理细节,使图像的视觉特性良好.     

SAR图像直线提取

针对合成孔径雷达(SAR)图像中相干斑的统计特性,设计了对应的直线提取算法.首先组合运用Canny算子和Ratio算子得到边缘点及其边缘方向,然后根据边缘方向一致性原理得到初始直线图;最后,通过高层编组方法连接由于噪声引起的直线缺损.本文提出的边缘检测方法克服了边缘方向量化带来的直线断裂,并且具有恒虚警的特性.高层编组过程通过对初始直线图的分析确定可能扩展的直线区域,之后在原始图像中进行统计证实,得到完整的直线图.直线提取算法在X波段机载SAR图像上进行了试验,得到了满意的效果.提取的直线图可以用于遥感图像矢量化、自动目标识别等方面.     

一种基于SAR图像的典型线特征抽取方法

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar)图像的相干斑噪声会使图像的分割和目标的提取困难的问题,文中利用改进的Lee滤波手段去除相干斑噪声,并使用照度均衡算法平衡SAR图像的光照度,最后使用图割(Graph Cuts)算法交互式地对SAR图像中的线性结构进行抽取。实验结果表明Lee滤波和照度均衡算法分别对于抑制相干斑噪声干扰和修正图像对比度有显著效果,图割算法可以有效地提取出用户感兴趣的线性结构。     

参数特征匹配在SAR目标识别中的应用

参数特征匹配是基于模型的雷达目标分类识别研究中的重要内容。首先回顾总结了目前典型的参数特征匹配方法,在此基础上,针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,分析了测试数据参数特征集与目标散射模型参数特征集之间的匹配对应关系,进而采用确定性退火方法进行参数特征匹配,然后依据匹配点对数目信息构造合理的匹配系数,根据匹配系数判定目标所属的类别,最后通过仿真实验验证了算法的有效性。     

基于散射模型的极化SAR图像相干斑抑制算法

针对地表目标散射具有随机取向特性,给出一种新的基于散射模型的极化合成孔径雷达相干斑抑制算法。首先将去取向理论用于相干斑抑制的预处理过程,之后在考虑图像中存在混合散射像素的情况下,通过Freeman分解将像素分成4种散射类型,利用欧式距离分类器对像素进行无监督分类,最后按最小均方误差准则对图像降斑处理。利用美国宇航局喷气推进实验室(NASA/JPL)的AIRSAR系统实测数据进行实验,结果表明,文中方法由于考虑了图像中目标散射的随机取向特性和混合散射情况,并采用相应的处理方法,改善了像素初始分类结果,相干斑抑制效果和分类结果明显优于LEE的基于散射模型降斑算法。     

结合BM3 D去噪与极限学习机的SAR目标分类方法

合成孔径雷达(SAR)目标分类一般通过特征提取和分类决策具体实施.采用3维块匹配滤波(BM3D)去噪算法对SAR图像进行处理,减轻噪声干扰的影响.在此基础上,采用极限学习机(ELM)对去噪后的图像进行决策分类.ELM具有很高的分类效率和分类精度,其对噪声的敏感性可通过BEMD去噪算法克服.因此,通过结合BM3D以及EL...