单视SAR图像的相干斑特征分析与统计

本文根据SAR成像机理,给出了SAR相干斑的确切定义,分析了其产生的原因,并给出了统计方法和公式。     

SAR图像相干斑特征参数假设检验方法

为了快速评估合成孔径雷达（SAR）图像的相干斑质量,选取等效视数（ENL）作为评估指标,给出了单样本参数检验和双样本参数检验两种方法,并用两组实际图像数据进行了实验．实验结果表明,本文方法可以快速准确地判断SAR图像的相干斑质量．     

极化SAR改进Lee滤波相干斑抑制研究

针对Lee滤波总存在降低相干斑与有效保持细节信息这一矛盾,将自适应窗引入极化SAR滤波。该方法首先在span图像中根据窗内像素与窗边缘像素分布特性决定是否扩大窗口,在均质区域选择较大窗口,保证了一定的相干斑抑制能力,而在细节信息比较丰富的区域则选择较小窗口,避免细节信息被滤除,然后在选定的窗口中利用极化Lee滤波对数据进行相干斑抑制,在保证相干斑抑制能力的同时保留了细节信息。     

基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制

根据极化SAR图像的特点,针对传统空域滤波方法总存在降低相干斑与有效保持边缘纹理信息这一对矛盾,探讨了基于独立分量分析的极化SAR图像相干斑抑制技术,研究了两种基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制方法,并分析了其优缺点及应用条件。实验结果表明:基于独立分量分析的方法能有效降低相干斑噪声,较好地保留边缘纹理信息,是一种有效的相干斑抑制方法。     

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．     

SURE准则的非局部SAR图像相干斑抑制

针对传统空域非局部平均方法在合成孔径雷达图像相干斑抑制中存在相似区域提取和方向信息捕获不足的问题,提出了一种基于各向异性高斯方向窗和Stein's无偏风险估计(SURE)准则融合的非局部均值(NLM)算法。该方法设计多个不同方向的各向异性高斯窗来匹配SAR图像的局部空间几何结构,比传统的方形窗能更好地保护SAR图像中的方向性结构。采用比率测度来衡量图像块间的相似程度,并计算基于该各向异性高斯窗的NLM结果。结合SURE准则来融合不同方向的各向异性高斯窗的非局部平均结果,获得最终的SAR图像降斑结果。针对多幅SAR图像进行对比实验,实验结果表明:该方法在有效抑制SAR图像相干斑的同时能很好地保留图像的几何结构信息,为后续的SAR图像理解与解译提供了良好的基础。     

一种基于区域分集的SAR相干斑抑制算法

合成孔径雷达（ＳＡＲ）因为相干成像原理所固有的相干斑噪声是影响其图像质量的主要原因。文中根据ＳＡＲ图像的纹理特征和相干斑噪声的统计特征，提出了一种基于区域分类的相干斑抑制算法。本算法能够完全保留ＳＡＲ图像边缘特征，同时对相干斑具有较好的抑制能力。实验结果表明，本算法处理效果优于目前常用的相干斑滤波算法。     

基于PDE和小波分解的SAR图像去噪研究

小波变换的优点在于其能够聚焦到图像的细微变化,并且有快速算法可以在短时间内完成其分解和重构。偏微分方程的各向异性扩散能够很好地保留边缘和细节,但是由于SAR图像数据过大导致其迭代次数的增加,使计算时间过长,算法效率降低。利用小波具有快速变换和"变焦距"的特性与偏微分方程的各向异性扩散模型相结合的方法对SAR图像固有的相干斑进行去噪。实验结果证明,该方法不但具有很强的抑制噪声的能力、很好地保持图像边缘和细节,而且提高了处理噪声的效率。     

不同小波基下的SAR图像相干斑抑制性能分析

分析了合成孔径雷达(SAR)图像中相干斑(Speckle)的统计特性。基于小波变换(WT),给出了一种多尺度的Speckle滤波方法,该方法利用小波分解后的HH分量(低频分量)作Speckle抑制,得到图像Speckle的相当大的改进。文中还对不同的小波基进行了理论分析,并利用实验数据,从等效视数(ENL)角度进行了比较,证实了不同小波基下该方法对Speckle具有较好的抑制性能。     

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．     

利用各向异性扩散去除SAR图像中的斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像受到相干斑点噪声的干涉,严重影响合成孔径雷达图像的质量。我们利用各向异性扩散方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声,只要选择合适的扩散方向和速度,就能较好地保留图像的边缘和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,并与小波去噪滤波方法进行比较,各向异性扩散方程具有更好的抑制噪声的效果。     

利用小波变换技术星载SAR图像的斑点噪声

利用小波变换技术对星载合成孔径雷达（SAR）图象斑点噪声进行抑帛与滤除。选择合适的小波基对SAR图像进行小波分解,分析噪声对小波系数的贡献;针对噪声与图象灰度之间的乘性关系和SAR图象斑点噪声在空间上相关的特点设置适当的阈值,在小波域内滤波;通过小波重构技术获得滤波后的SAR图象。实验证明,该方法能有效地抑制SAR图象中的斑点噪声。     

一种基于小波变换的SAR图像斑点噪声抑制方法

给出了一种抑制合成孔径雷达斑点噪声的方法,它以小波多分辨分析理论为基础,通过对小波分解后细节子空间像素的幅度值进行处理,来抑制斑点噪声,并且设立适当的阈值对图像的边缘进行增强。使得在噪声抑制的同时达到保留图像边缘结构信息的效果。经过和现有的几种抑制班点噪声的滤波器进行定量和定性的实验比较,由实验结果可以看出使用小波方法处理的图像效果好于其他方法。     

基于EMD小波阈值化的SAR图像斑点抑制

为有效抑制SAR图像斑点噪声,提出了基于EMD小波阈值化的斑点抑制方法．该方法首先用EMD方法将含斑点噪声的SAR图像分解为若干层基本分量,对前几个分量用小波阈值化方法进行处理,然后重构图像,从而达到抑制斑点噪声的目的．实验结果表明,该方法同小波阈值方法和二维EMD方法相比,去噪效果较明显,在抑制斑点噪声的同时,较好地保持了边缘和细节信息．     

均匀分布随机噪声图像产生方法

提出了一种产生随机脉冲噪声图像的方法,并结合程序说明实现随机脉冲的均匀分布条件,通过模拟实验结果表明,所产生的噪声图像的直方图分布特性优于ＷｉＴ软件结果。     

极化SAR系统噪声影响分析

针对极化SAR系统噪声影响特点,提出从极化SAR图像分类精度及分类图人工解译角度评判系统噪声影响．利用DLR的E—SAR系统获取的单视全极化SAR数据进行实验,对极化SAR系统并行的3个线性极化HH、HV和VV通道加零均值等方差的高斯噪声,模拟雷达系统加性噪声对极化SAR数据的影响．实验结果表明,当图像分类精度降至未加噪声时分类精度的3／4时,加性噪声严重影响极化SAR系统性能．     

基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合

提出一种新颖而有效的基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合算法。平稳Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用平稳Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,该算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

基于子波域隐含马尔可夫模型的SAR图像斑点抑制

为了抑制合成孔径雷达成像中的“斑点效应” ,提出了一种新颖的基于子波域隐含马尔可夫树的信号处理方法 .首先对图像进行对数变换 ,转换噪声的统计特性 ,然后在子波域建立隐含马尔可夫树模型 .根据此模型 ,进行最大似然估计 ,恢复图像并抑制斑点噪声 .实例显示 ,该方法在平滑斑点噪声的同时又保留了边缘信息 ,使得处理后的图像比较自然 .