一种新的自适应小波阈值SAR图像滤波算法

为有效降低乘性斑点噪声对合成孔径雷达（SAR）图像的影响,提出了一种新的基于小波系数广义高斯分布（GGD）模型的自适应阈值估计去噪算法。首先分析了经对数变换的SAR图像小波系数的统计分布特性,然后提出了子带自适应阈值估计方法,通过对数变换,将该算法应用于含斑点噪声的SAR图像去噪。仿真图像和真实SAR图像的实验结果表明,该算法同目前流行的其他阈值算法相比,运算复杂度低,算法高效,并且在保留原始图像重要细节特征和图像后向散射特性的同时,显著地减少相干斑噪声。     

HMT与HMRF联合的SAR图像小波去斑方法

该文将隐马尔可夫树(HMT)和隐马尔可夫随机场(HMRF)两种模型相结合,提出了一种新的估计SAR图像小波系数隐状态的迭代算法.使用该算法可以充分利用小波系数尺度间和尺度内的相关性,更准确地估计隐状态.在此基础上,通过贝叶斯估计分离出小波系数中的信号成分即可消除噪声影响.实验结果表明,该算法能够有效抑制SAR图像相干斑,同时可较好地保持边缘等图像结构特征.     

基于Tetrolet Packet变换的SAR图像稀疏表示

Tetrolet变换作为多尺度几何分析的一种,能够对平滑的自然图像进行有效的稀疏表示。SAR图像具有丰富的细节纹理信息,因此经过Tetrolet变换后的高频系数依然具有较大的幅值,从而严重影响了稀疏表示SAR图像的性能。该文针对此问题提出了一种新的变换方法Tetrolet Packet,该算法将高频子带系数进行重新排序后,使用熵作为代价函数对不同的高频子带进行不同层次的Tetrolet分解得到Tetrolet最优分解树,从而使系数能量更加集中同时尽量减少方向信息,以便于后续SAR图像压缩。实验比较了Tetrolet和Tetrolet Packet两种算法,用相同个数的变换系数来进行图像重建,无论是主观视觉质量还是客观参数PSNR评价,Tetrolet Packet稀疏表示SAR图像的性能都优于Tetrolet。最后针对两种算法的变换系数均具有类似零树结构的特性,提出分别使用SPIHT和Modified-SPIHT算法对Tetrolet和Tetrolet Packet变换系数进行编码,并探讨了该两种算法对SAR图像的压缩性能。     

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。     

基于斑点方差估计的非下采样Contourlet域SAR图像去噪

 合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重影响图像质量,使得SAR图像的自动解译十分困难.本文联合SAR图像的统计特性和非下采样Contourlet对SAR图像细节信息的良好刻画能力,提出一种新的非下采样Contourlet域SAR图像去噪算法,通过估计到的各个高频方向子带的斑点噪声方差和变换系数模值的局部均值,对非下采样Contourlet变换系数进行判定,保留信号系数,抑制斑点噪声系数,实现SAR图像去噪.仿真实验结果表明,本文方法在斑点抑制的同时可以有效保持细节信息.     

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。     

基于邻域均方连续差分的SAR图像边缘提取算法

该文提出了一种基于邻域均值连续差分平方和(均方连续差分)的SAR图像边缘提取算法。首先,将像素邻域滑动窗口分成多个互不重叠的子区域,采用邻域均值差分平方和作为边缘强度的衡量因子,从理论上证明了该算子可以消除区域亮度对边缘强度估计的影响,具有恒定虚警率的特性,同时较好地估计边缘方向。然后,根据边缘走向对边缘强度图像进行边缘细化,消除真实边缘附近的虚假边缘,并提出一种基于平均强度变化率的自适应双阈值连接方法提取SAR图像中边缘。仿真和实测SAR图像的实验结果表明,该文提出的算子在SAR图像的边缘检测中表现出较好的性能,具有较高检测率和边缘定位精度,边缘线段的连续性保持也较好。     

面向条带SAR的多孔径图像偏移自聚焦算法

本文提出了一种能够用于机载条带式合成孔径雷达（SAR）运动误差估计的多孔径图像偏移自聚焦算法。首先,将条带SAR数据分割为有重叠的估计子块,各个子块又分为具有重叠场景的多个子孔径,并通过后向投影算法在距离多普勒域构建子孔径图像;然后,对各个子孔径图像进行互相关处理,在分析影响互相关函数的因素的基础上,给出了求解各子图像之间的重叠场景相对偏移的方法;最后,给出了子块内的误差估计方法与子块间的误差拼接方法。对实际数据的处理结果表明,所提算法能够精确且鲁棒地估计机载条带SAR的运动误差。     

基于小波域统计建模及显著性修正的SAR图像相干斑抑制

该文提出了一种基于小波域统计建模与小波系数显著性修正相结合的斑点噪声滤波方法。这种方法首先通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,对对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模,并采用EM算法来估计模型参数。在模型参数估计的基础上;利用贝叶斯最小均方误差准则来估计干净的小波系数。在此基础上引入基于显著性准则的小波系数修正,最后通过小波逆变换与指数变换获得抑制斑点噪声后的图像。用真实SAR图像实验表明,该文提出的方法能够有效地抑制斑点噪声,同时能够很好地保存边缘细节结构与强散射中心。     

自适应调节滤波强度的SAR图像非局部平均抑斑算法

为提升对SAR图像乘性相干斑的抑制水平与边缘保护性能,该文提出了一种可自适应调节滤波强度(AFS)的SAR图像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM)。该算法利用Frost滤波图像计算的局部均值与方差来改善SAR图像场景参量的估计,形成了一种能更好刻画SAR图像同质区与边缘区的改进Kuan滤波系数。利用局部均值比与改进Kuan滤波系数分别作为新的相似性测量参量与自适应衰减因子,构建了一种更适应SAR图像乘性噪声特性的改进NLM滤波。利用偏平滑参数与偏边缘保护参数控制下的改进NLM滤波,分别替代经典Kuan滤波模型中的像素局部均值与自身灰度值作为加权项,并采用由改进Kuan滤波系数构建的自适应调节因子对二者进行加权平均,从而形成了一种可自适应调节滤波强度的加权滤波新模型。实验表明,该文算法与近期多种先进算法相比,具有更好的相干斑抑制与边缘保护性能。     

Multiresolution MAP despeckling of SAR images based on locally adaptive generalized Gaussian pdf modeling.

In this paper, a new despeckling method based on undecimated wavelet decomposition and maximum a posteriori MIAP) estimation is proposed. Such a method relies on the assumption that the probability density function (pdf) of each wavelet coefficient is generalized Gaussian (GG). The major novelty of the proposed approach is that the parameters of the GG pdf are taken to be space-varying within each wavelet frame. Thus, they may be adjusted to spatial image context, not only to scale and orientation. Since the MAP equation to be solved is a function of the parameters of the assumed pdf model, the variance and shape factor of the GG function are derived from the theoretical moments, which depend on the moments and joint moments of the observed noisy signal and on the statistics of speckle. The solution of the MAP equation yields the MAP estimate of the wavelet coefficients of the noise-free image. The restored SAR image is synthesized from such coefficients. Experimental results, carried out on both synthetic speckled images and true SAR images, demonstrate that MAP filtering can be successfully applied to SAR images represented in the shift-invariant wavelet domain, without resorting to a logarithmic transformation.     

Speckle Suppression in SAR Images Using the 2-D GARCH Model

A novel Bayesian-based speckle suppression method for Synthetic Aperture Radar ( SAR) images is presented that preserves the structural features and textural information of the scene. First, the logarithmic transform of the original image is analyzed into the multiscale wavelet domain. We show that the wavelet coefficients of SAR images have significantly non-Gaussian statistics that are best described by the 2-D GARCH model. By using the 2-D GARCH model on the wavelet coefficients, we are capable of taking into account important characteristics of wavelet coefficients, such as heavy tailed marginal distribution and the dependencies between the coefficients. Furthermore, we use a maximum a posteriori (MAP) estimator for estimating the clean image wavelet coefficients. Finally, we compare our proposed method with various speckle suppression methods applied on synthetic and actual SAR images and we verify the performance improvement in utilizing the new strategy.     

基于自相关函数建模的小波域SAR图像去斑方法

合成孔径雷达（SAR）图像的小波系数间存在重要的相关性．通过对这种相关性的精确建模可以改善图像的去斑效果。提出了一种新的基于自相关函数建模的小波域SAR图像去斑方法。首先对原始SAR图像进行对数变换．再用可控金字塔作多尺度和多方向分解．分别对图像和噪声系数的自相关函数精确建模．并在图像自相关函数中引入方向性解析式．再利用维纳滤波得到去噪后的小波对数图像,最后经指数变换得到去斑后的SAR图像。对合成图像和实际sAR图像的去斑实验表明,该方法较其他经典方法的去斑效果要好。     

Bayesian-based Wavelet Shrinkage for SAR Image Despeckling Using Cycle Spinning

A novel and efficient speckle noise reduction algorithm based on Bayesian wavelet shrinkage using cycle spinning is proposed. First, the sub-band decompositions of non-logarithmically transformed SAR images are shown. Then, a Bayesian wavelet shrinkage factor is applied to the decomposed data to estimate noise-free wavelet coefficients. The method is based on the Mixture Gaussian Distributed （MGD） modeling of sub-band coefficients. Finally, multi-resolution wavelet coefficients are reconstructed by wavelet-threshold using cycle spinning. Experimental results show that the proposed despeclding algorithm is possible to achieve an excellent balance between suppresses speckle effectively and preserves as many image details and sharpness as possible. The new method indicated its higher performance than the other speckle noise reduction techniques and minimizing the effect of pseudo-Gibbs phenomena.     

基于SWT自适应模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效的保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波,小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.     

基于小波包算法的压缩传感SAR 成像方法

压缩传感SAR 成像能够大量减小采样率和数据量,但只对稀疏场景有效。该文提出基于小波包训练稀疏表示基的压缩传感SAR 成像方法。该方法通过对同类型的SAR 图像进行小波包训练,在小波包库中选择能够稀疏表示该类SAR 场景的稀疏表示基,并通过求解l1 范数最小化问题重构SAR 场景反射系数。文中提出的方法在严重降采样下仍能够实现无模糊的SAR 成像,仿真数据成像结果表明该文方法具有较好的效果。      

用小波变换抑制SAR图像中的斑点噪声

抑制合成孔径雷达图像中的斑点噪声一直是处理图像并得到准确图像信息的难点，提出了一种基于小波变换抑制合成孔径雷达（SAR）图像中的斑点噪声的方法，对原有的小波变换方法作了改进，能更好地保留图像的边缘信息，并能简化计算量。在仿真实验中使用了合成的模拟图像和真实的合成孔径雷图像，并与以往的小波去噪滤波方法以及一些经典的斑点噪声滤波方法（包括中值滤波，Lee滤波，Frost滤波）进行比较，在综合考虑了滤波算法在均匀区域对斑点噪声的抑制能力以及保留边缘信息能力的情况下，提出的算法有更好的效果。     

基于双树复数小波变换的SAR图像噪声抑制方法

利用双树复数小波变换(Dual Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)的近似平移不变性和多方向选择性,提出了一种基于DTCWT变换的SAR图像噪声抑制方法。首先对无噪声污染图像的复数小波系数的统计概率分布进行建模;然后利用此先验概率模型,采用最大后验概率方法从含噪小波系数中估计出无噪声污染的小波系数;最后经重构得到滤波后的图像。实验结果表明,此方法优于其他一些相干斑抑制方法。     

基于二维小波变换和独立分量分析的SAR图像去噪方法

该文给出了一种基于离散小波变换和独立分量分析的SAR图像斑点噪声抑制方法。首先利用小波变换对图像进行分解,然后将分解出的各部分子图像分别进行独立分量分析,提取出相应的独立源,去除噪声分量,最后依次进行ICA重构和小波重构。该文还同时比较了采用不同小波基函数时斑点噪声的抑制效果,研究了它们对斑点抑制的影响。对MSTAR实测SAR图像的实验结果表明该方法能够有效地抑制图像中的斑点噪声,且在性能上优于ICA和Lee滤波方法。