SAR 图像相干斑抑制中的像素相关性测量

像素相关性(Pixel Relativity, PR)测量是权重平均相干斑抑制算法中的关键技术,该文从3 个方面对SAR图像中的PR 模型进行了研究。首先,该文论述了比值PR 模型的合理性,提出了两种新的比值PR 模型(对数高斯模型与像素相似概率模型),并将SAR 图像概率密度函数与比值概率密度函数转化为比值PR 模型|然后,为了对4 种PR 模型应用于相干斑抑制的性能进行比较,设计了基于PR 的权重最大似然滤波器|最后,针对相关性最大值位置不为1 的PR 模型存在的辐射保持能力差的问题,提出了模型最大值位置校正的方法。理论分析与实验表明了提出模型及最大值位置校正方法的有效性。      

基于自适应窗口的SAR图像相干斑抑制

研究了一种新颖的斑点噪声抑制自适应窗口算法，解决了局域统计自适应滤波器的窗口大小问题。在这种算法中，窗口大小根据区域特征自动调整，在保持细节的同时尽最大可能地抑制斑点噪声。在均匀区域，随着窗口大小的增大，斑点噪声抑制变得更强；在细节区域，不断减小窗口大小，从而保持了边缘和纹理。通过应用于实测SAR图像，该自适应算法与固定窗口滤波方案相比有良好的性能。     

基于自适应Bilateral滤波的SAR图像相干斑抑制

SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像预处理的关键步骤。Bilateral滤波器是一类可以同时利用像素间的空间相似性与灰度相似性进行图像去噪的算法。针对直接用Bilateral滤波器进行相干斑抑制时存在空间方差系数选择困难及灰度相似性模型不合理的问题,该文提出一种自适应Bilateral滤波算法,该算法根据图像的局域变差系数自动调整空间方差系数,利用SAR图像的似然概率函数代替高斯函数来进行灰度相似性度量。理论分析及实验表明,提出方法较相关算法有更强的噪声平滑能力和更好的细节保持能力。     

基于极化SAR相干斑模型的非局部均值相干斑抑制

随着高分辨率和极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, Pol-SAR)技术的发展,Pol-SAR应用前景越来越广阔,但是Pol-SAR数据中相干斑噪声的存在,严重影响了后续目标分类、目标检测和识别跟踪等应用。针对Pol-SAR相干斑去噪问题,提出了基于Pol-SAR相干斑模型的形状自适应非局部均值滤波算法。该算法对于极化协方差矩阵C的对角线元素和非对角线元素分别进行处理,对对角线元素按照乘性噪声模型处理,计算复相关系数,再对非对角线元素进行处理。实验结果表明,所提算法在极化SAR相干斑抑制上具有良好的效果。     

基于Contourlet域HMT模型的SAR图像相干斑抑制

将Contourlet变换用于SAR图像的统计特性研究中.基于Contourlet域隐马尔可夫树模型(CHMT),从图像复原的角度出发,结合最小均方误差估计和Bayes估计给出一种SAR图像相干斑抑制的新方法.并给出基于拉普拉斯金字塔算法(LP)分解的斑点方差估计方法.实验中与小波域HMT算法进行了比较,本文方法在方向信息的保留和斑点的抑制上均有明显改进.     

基于自动筛选的POLSAR图像快速相干斑抑制算法

针对现有 POLSAR 图像相干斑抑制算法存在的问题,本文提出了一种基于像素筛选的快速类多视平均相干斑抑制新算法.该算法以一个矩形滑动窗对 POLSAR 图像进行逐点扫描,对每一个当前测试像素,首先判断它是否为点、线目标,若是则直接进入下一个测试像素;其次,若不是,则对当前滑动窗内像素进行筛选;最后,利用筛选出的与当前测试像素的主散射机制相同的均匀区像素来对当前测试像素进行 LLMMS 滤波.由于该算法基于最大似然(ML)纹理筛选均匀区像素,降低了相干斑噪声的影响;采用目标散射相似性对均匀区像素进行散射机制鉴别,保持了目标主散射机制.理论分析和实测数据的实验结果均验证了本文算法在兼顾算法运算效率、相干斑抑制效果和边缘纹理、小线目标、目标主散射机制等目标信息保持方面的有效性.     

SAR图像相干斑噪声滤除中局部窗的选择

许多合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声滤除方法中都需要用到SAR图像的局部统计特性，这就不可避免地要用到滑动局部窗。通常都是用边长为奇数像素的正方形窗作为局部窗，但这些窗的使用均造成了滤波之后图像边缘及细节的模糊甚至丢失。提出了一种基于保留边缘及细节的包含子窗的非正方形局部窗，能够在滤除相干斑的同时很好地保持图像的边缘及细节纹理信息，并且计算量小，易实现，有较好的实用性。     

基于复Bandelets的自适应SAR图像相干斑抑制

针对SAR图像统计特性,构建具有良好的平移不变性、方向选择性和自适应近似最优匹配性能的复Bandelet基函数,并提出一种相干斑抑制算法.该算法基于全变差构建复Bandelet寻优的目标函数;采用广义交叉验证准则,在不需要估计噪声方差的情况下,自适应获取各个分解层的渐进最优阈值.实验与经典空域滤波、基于小波、双树复小波和Bandelets的滤波方法进行了比较,结果表明基于复Bandelets的滤波方法在有效滤波的同时更好地保护了图像的几何结构信息,客观衡量指标和视觉效果都有较明显的改善.     

多视极化SAR图象相干斑抑制的研究

本文研究多视极化合成孔径雷达（ＳＡＲ）图象的相干斑抑制，提出多视极化白化滤波（ＭＰＷＦ）法，并进一步将它发展成具有多通道输出的全极化滤波器。本文还定量地分析了ＭＰＷＦ方法抑制相干斑的能力，并在理论上同全功率法，加权法和功率均衡法进行了比较。应用ＮＡＳＡ／ＪＰＬ机载Ｌ波段四视全极化ＳＡＲ数据的试验结果验证了所提方法的有效性和优越性，也说明了ＭＰＷＦ处理能显著地提高ＳＡＲ图象的分类精度。     

SAR图像相干斑抑制和特征增强的自适应正则化变分方法

研究合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干斑抑制和特征增强问题.传统的SAR图像相干斑抑制方法通常会导致边缘和目标的模糊,针对该问题,本文基于SAR图像的先验信息和处理理念,通过合理构造扩散系数和正则化参数,提出了一种新的更适合SAR图像相干斑抑制和特征增强的自适应正则化变分方法.理论分析和实验结果表明,该方法不仅能有效地抑制相干斑,而且还能有效保护并增强图像的目标和边缘特征.     

基于非局部均值滤波的SAR图像去噪

该文提出一种基于结构相似性指数(SSIM)的非局部均值(Non Local means,NL-means)滤波的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制新方法。该方法用SSIM改进NL-means算法中小块相似性的度量,能利用结构信息来进行相干斑抑制。通过在真实SAR图像上的实验表明,与GammaMAP滤波、CHMT算法、BLS-GSM算法、NL-means滤波相比,此方法在有效去除相干斑噪声的同时能更好地保持边缘结构信息。     

基于低秩分解和改进的非局部平均的SAR图像相干斑抑制

为抑制合成孔径雷达（SAR）图像成像过程中形成的相干斑噪声,提出了一种基于低秩分解和改进的非局部平均的SAR图像相干斑去噪方法。首先将SAR图像进行对数处理,将乘性噪声转换为加性噪声;然后利用低秩稀疏分解将对数图像分解成低秩图像部分和稀疏图像部分;接着对含噪严重的稀疏图像部分分析其结构张量,生成非局部平均滤波所需的衰减因子,进行改进的非局部平均滤波去噪;最后再做图像合成,经指数变换得到去噪后的SAR图像。实验结果表明,该方法经视觉评价、边缘保持指数（EPI）和等效视数（ENL）等方面评测,具有较好的抑制噪声和保持边缘及纹理细节的能力。      

基于同质像素预选择的极化SAR图像非局部均值滤波

该文针对在极化合成孔径雷达(PolSAR)图像相干斑抑制过程中结构特征和极化散射特性保持的难题,提出一种基于同质像素预选择的非局部均值滤波算法(NLM-HPP)。该算法结合像素统计特性和极化散射机制选择滤波同质像素,并引入结构损失函数提高非局部均值(NLM)算法中像素间相似性度量的准确性,最后用改进的相似性度量对同质像素的协方差矩阵进行加权平均,实现对PolSAR图像的相干斑抑制。对真实PolSAR数据进行的实验结果表明,与现有的Refined Lee滤波、基于散射模型的滤波方法和两种非局部均值滤波相比,此方法在有效滤除相干斑点的同时能更好地保持PolSAR图像的结构信息和极化信息。     

基于场景相似性度量的SAR图像抑斑

通过研究SAR图像的信号相关加性噪声模型,结合提出的加性残留噪声模型得到一种图像域的期望加权滤波器,并引入像素间的相似性作为加权时的权值。接着,指出传统像素间相似性的度量方法不能鲁棒地用于噪声图像,提出从图像的灰度特性和空间结构两个方面考虑,利用灰度和梯度距离度量像素间的相似性,并应用局部场景之间的相似性估计像素间的相似性使之可靠地应用于SAR图像。实验表明,所提出的算法具有相当出色的抑斑性能,在有效的抑制斑点噪声的同时,均匀区域几乎没有出现“振铃”效应,并且非常好地保持了原始图像的边缘、纹理和点状目标。     

基于混合迭代滤波的SAR图像相干斑抑制

该文将变窗Lee滤波与自蛇扩散结合,提出了一种抑制SAR图像相干斑噪声的混合迭代滤波新算法,并给出了SAR图像噪声方差的一种有效估计方法。该算法首先估计SAR图像局部统计参量,进而通过改进的变窗Lee滤波对SAR图像进行平滑去噪,接着利用自蛇扩散去除Lee滤波难以平滑的孤立点噪声与边缘噪声。在Lee滤波与自蛇扩散的混合迭代中,Lee滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大,从而在保护SAR图像边缘细节的同时,同质区得到更好平滑。实验结果表明,与已有多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

基于局部平移瑞利分布模型的SAR图像相干斑抑制

该文提出了一种基于平稳小波域统计模型的SAR图像抑斑算法。首先对SAR图像应用非对数加性模型,接着针对该模型中的噪声在空域提出一种统计分布模型局部平移瑞利分布模型。最后基于该分布,在平稳小波域应用最大后验(MAP)方法获得真实信号平稳小波系数的解。实验表明,该文提出的局部平移瑞利分布模型是有效的,同时也表明该文给出的一种基于此分布模型的抑斑算法有很强的鲁棒性,抑斑性能优于许多现存的算法。     

抑制SAR图像相干斑的迭代方向滤波算法

为保护SAR图像边缘特征并有效提高对乘性相干斑噪声的抑制性能,该文提出一种基于迭代方向滤波的抑制图像相干斑新算法。该算法先借助高斯-伽马平行窗估计出的比率边缘强度映射(ESM)与方向信息,自适应地控制各向异性高斯核(AGK),生成沿ESM方向分布的具有各向异性支撑区域的局域窗。然后将SAR图像多种局部统计参量联合作为衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数衰减型加权系数,进而将负指数衰减型加权系数与局域窗带方向的各向异性支撑区域结合形成局域加权的方向滤波。最后对SAR图像迭代地进行方向滤波即可实现带边缘保护的相干斑抑制。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

基于双变量模型和非下采样Contourlet变换的SAR图像相干斑抑制

该文根据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,应用贝叶斯估值理论推导得到该模型相应的非线性双变量阈值函数。综合SAR图像非对数加性模型和双变量阈值函数,提出基于双变量模型的非下采样Contourlet变换域SAR图像相干斑抑制方法(SNSCTBI)。实验通过对幅度格式和强度格式的SAR图像做相干斑抑制,结果表明该文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,有效抑制了同质区域的相干斑,同时边缘等纹理信息保持清晰。     

SAR图像降斑算法研究

对于synthetic aperture radar(SAR)的降斑处理,目前有许多的方法(ML,MMSE,Lee,MAP,CMAP,SA).它们各自都有其优点和不足,没有一种可适应任何情况.本文对这些方法进行了详细的分析和比较,重点对simulated annealing(SA)方法作了较大改进.得到了一些重要的结论.通过对渤海某处SIR－C/X－SAR图像的处理得到了一系列试验结果.