SAR图像弱反射地物边缘提取方法

提出了一种抑制SAR图像相干斑噪声和提取弱反射地物边缘方法。传统噪声抑制和小波变换去噪方法有其不足之处,本文将小波变换和维纳滤波结合抑制SAR图像相干斑噪声,通过选择恰当小波基获得良好滤波效果。采用最小错误准则计算SAR图像的理论分割阈值,通过逐次迭代得到其合理大小,利用形态算子作用于分割图像获得其边缘。实际SAR图像测试结果表明了本文方法的有效性。     

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.     

基于小波-Contourlet变换与Cycle Spinning相结合的SAR图像去噪

由于合成孔径雷达（SAR）在农业、林业、水文、地矿、海洋、测绘等领域广泛应用,SAR图像质量和视觉效果提升成为了各国学者研究的热点问题。SAR图像的主要噪声源——相干斑噪声的抑制和去除显得越来越重要。本文通过分析了SAR图像的噪声成因以及其噪声模型。基于SAR图像的特性,本文结合小波变换和Contourlet变换各自的优点,提出了一种基于小波-轮廓波变换与图像循环平移结合的SAR图像去噪算法。本文所提出的算法不仅可以显著去除相干斑噪声,提高图像的信噪比,而且还具有平移不变性,可明显改善图像的视觉效果。实验结果表明:与单独使用小波变换去噪相比,本文算法的信噪比提高2分贝;与单独使用Contourlet变换去噪相比,本文的算法去噪后的图像更平滑,抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显的改善。      

基于数据融合的SAR图像斑点噪声抑制

合成孔径雷达图像中的斑点噪声极大地降低了图像的可读性,不利于图像解译和信息提取。根据均值滤波和小波软阈值去噪算法的优点,提出了一种基于数据融合的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法。该方法首先对含噪图像进行均值滤波和小波软阈值去噪,再对滤波后的两幅图像在小波域进行数据融合。实验结果表明,这种方法抑制SAR图像斑点噪声的效果较好。     

结合相干斑抑制的小波域SAR图像网格编码量化

本文结合SAR图像相干斑的抑制,研究了一种在小波域对带噪SAR图像做网格编码量化的新方法。首先将SAR图像在小波域内实施软阀值去噪声,然后根据SAR图像在小波域中各子带系数固有的树结构关系对其进行零树分类,对分类后的重要性小波系数进行网格编码量化,利用卷积编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,并用维特比算法寻找最优量化序列。该方法综合了小波相干斑抑制、零树编码、网格编码量化技术,不仅利用了信号小波变换域的空间相关性,而且也较好地利用了信号间的时间相关性。在压缩的同时进行了相干斑抑制,在SAR图像的压缩中取得了很好的效果。     

一种基于小波SAR图像斑噪声抑制的改进算法

基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑噪声抑制算法,能很好的减小相干斑噪声对SAR图像的影响.但该算法在平滑噪声的同时,往往也会使图像的边缘变得模糊,降低了SAR图像的分辨率.比例边缘检测算法能较完整和准确的检测出SAR图像的边缘.我们试图提出一种改进算法,结合小波方法和比例边缘检测两种算法的优点.利用比例边缘检测提取出SAR图像的边缘图,用小波的方法对去边缘的图像进行去斑噪声处理,再把边缘图叠加到去噪后的图像上.试验证明这种算法能够在去除SAR斑噪声的同时,较好的保持SAR图像边缘.     

基于合成孔径雷达的SAR图像去噪

针对SAR图像相干斑抑制问题.提出一种双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合的SAR图像的斑点抑制算法.文中将双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后.通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数.再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强.突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明.与其他传统的去噪算法相比.本文提出的算法具有更好的去噪效果.     

一种基于复小波域的SAR图像相干斑抑制算法

相干斑噪声是SAR图像的固有特性.对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息.本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型(GSM)引入二元树复小波(DTCWT)变换域,构造基于复小波域分解系数的邻域模型,将其相邻尺度邻域视为高斯变量和一个尺度因子的乘积,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.对仿真图像和真实SAR图像的实验表明,本文方法有效去除斑点噪声,且较好的保持了图像边缘等细节信息.与传统的空域滤波和小波等方法相比,该方法改善了噪声平滑和边缘保持等性能,并取得了满意的视觉效果.     

基于改进阈值函数的SAR图像小波去噪方法

为了抑制SAR图像的相干斑噪声,对Garrote阈值函数做了改进,增加指数函数使其更易于逼近其渐近线,提高函数中阈值参数和自变量的阶数,以缩小其偏差性.将改进的Garrote阈值函数用于SAR图像小波阈值去噪.首先,在图像预处理阶段,利用常规方法将SAR图像相干斑乘性噪声模型转换为加性噪声模型,以利于小波滤波处理;其次...