一种有效的SAR图像相干斑噪声抑制方法

由于散射现象,SAR图像受到固有的乘性相干斑噪声的影响.文章提出了一种有效的基于平稳树状小波变换和贝叶斯估计的SAR图像噪声抑制方法.为了在抑噪过程中保持边缘,对原始图像采用比值边缘检测算子获取边缘信息.仿真结果表明,相对于一些经典的滤波方法和基于平稳小波变换方法,此方法具有更好的噪声抑制作用和边缘保持能力.     

考虑小波系数相关性的超声图像降噪算法

为了抑制超声图像中的斑点噪声,提出一种考虑小波系数尺度间相关性的超声图像降噪算法.该算法采用Rayleigh分布对超声图像斑点噪声的统计特性建模和Laplacian 分布对小波系数的统计特性进行建模,进而利用贝叶斯最大后验的方法获得对无噪图像的估计.为了更好地保留图像细节,在阈值计算过程中,该算法通过考虑下一尺度对应的小波系数来构造一个尺度间相关因子.实验结果表明,所提出算法在有效减少斑点噪声的同时,更好地保持了图像边缘和细节.     

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．     

基于多尺度自适应小波阈值的SAR图像降噪

为了抑制合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像系统所固有的相干斑噪声,提出一种小波域的多尺度自适应阈值滤波算法.本算法基于BayesShrink阈值,利用多尺度小波系数的局部统计量估计参数和阈值,并结合空域增强Lee算法的思想,平滑均匀区域,保留斑点发育不完全区域.实验结果表明,相对于传统的空域滤波算法、小波软阈值去噪算法和BayesShrink软阈值算法,本算法等效视数(equivalent number of looks,ENL)和边缘保持指数最高,能有效抑制斑点噪声,并且很好地保存了边缘细节。     

基于自适应收缩因子的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达 (SAR)图像固有的斑点噪声 ,提出了基于自适应收缩因子的去噪方法 .该方法首先将图像分解至平稳小波域 ,利用与信号相关小波系数的空间及尺度相关性 ,自适应地得到收缩因子 ,修正小波系数 .与基于Mallat分解的阈值去噪及Wiener滤波相比 ,该方法在有效抑制SAR图像噪声的同时 ,较好地保持了图像边缘细节 ,达到了理想的去噪效果     

基于多方向小波模糊融合的SAR图像边缘提取

合成孔径雷达图像通常带有较强的相干斑噪声。传统的边缘检测算法难以兼顾噪声抑制，检测边缘的完整性和定位的准确性，针对合成孔径雷达自身的特点，利用多方向小波变换各尺度间边缘梯度信息的关联及各方向上边缘梯度信息的互补，提出一种将小波变换的多方向多尺度与模糊积分相结合的边缘特征提取算法．这种算法能在有效克服斑点噪声影响的同时保留弱边缘．融合边缘比较完整．边缘定位准确。     

基于小波变换的SAR图像边缘提取新方法研究

由于SAR图像含有相干斑噪声，使得常规方法应用于SAR图像边缘检测时遇到了较大的困难，提出了一种新的SAR图像边缘提取方法，该方法首先用基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波，然后利用小波变换具有多分辨分析的特性，并结合模糊中值滤波、阈值化处理及微分梯度算子对SAR图像进行边缘提取。实验结果表明了该方法是一种有效的对SAR图像进行边缘提取的方法。     

二进小波与扩散滤波结合的光学相干层析图像降噪

斑点抑制各向异性扩散(SRAD)是一种重要的图像降噪方法。将二进小波与SRAD结合,提出一种光学相干层析图像的二进小波扩散滤波降噪方法。该方法利用二进小波分解得到的不同尺度间小波系数的相关性区分边缘和噪声,修改SRAD中扩散系数得到新的扩散系数计算公式。实验表明,新方法具有更好的降噪能力,降噪后得到的图像的信噪比和对比度噪声比率等量化衡量指标都优于经典SRAD方法。     

一种改进的自适应图像增强法

在去除噪声的同时，如何避免图像细节信息的损失和边缘的模糊，这是图像增强技术中的一个难点和关键问题．本文提出了一种自适应图像增强方法，即在对小波变换系数取阈值处理，并结合图像的自身特征对噪声和信号加以区分，通过对调整因子的设置来自适应增强图像边缘的方法．并用该法进行了实验仿真分析，取得了较好的增强效果，在降噪的同时保持了大部分细节及边缘信息．     

一种图像压缩算法研究

在现有SAR图像压缩技术的基础上,提出了一种基于小波变换的SAR图像压缩算法。该算法减少了SAR图像斑点噪声的影响,在一定程度上提高了SAR图像压缩性能,是一种有效的SAR图像压缩算法,并具有一定的实用价值。     

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 .     

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．     

Parameter adaptive SAR image denoising method

In the traditional SAR image nonlocal means denoising algorithms, the patch similarity is measured by the accumulation of the pixel similarities, and a good denoising performance can be obtained for the additive noise model. This paper extends this idea to the multiplicative noise model for the SAR image, and improves the PPB (Probabilistic Patch-Based) algorithm under the weighted maximum likelihood estimation framework. Since the parameters setting in the PPB algorithm is complicated and it cannot adaptively get the best performance, this paper proposes a particle swarm optimization based parameter adaptive nonlocal means algorithm for SAR image denoising. Finally, experiments compared with the canonical PPB method on the real SAR image are carried out. Experiments demonstrate that the proposed method has a good performance in speckle reduction and details preservation.     

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。     

极化SAR图像的多纹理最大似然估计

提出了一种新的极化SAR图像相干斑抑制的方法。该方法在多纹理乘性相干斑噪声模型的假设下,采用最大似然估计法来同时估计多个极化通道的纹理参数。该方法保存了极化信息,消除了极化通道间的耦合,取得较好的相干斑抑制效果;并与极化白化滤波法(PWF)作了比较。     

New soft morphological parameterized symmetric logarithmic image processing filtering algorithm

Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging has the inherent random speckle noise, which seriously affects the quality of the SAR image, and it is very important to study the suppression of the speckle noise. In view of the fact that the traditional spot noise suppression method could not remove speckle noise while protecting the image texture information, a novel filtering algorithm is proposed based on the soft morphological and parameterized symmetric logarithmic image processing model. The proposed algorithm combines the flexibility of the order-statistic soft morphological operations and the characteristic of the parameterized symmetric logarithmic image processing model which establishes a parameterized symmetric structure processing part of the image, which can suppress speckle noise while protecting the texture information on the image. In order to validate the despecking performance of the proposed algorithm, we compare the effect of the filter with some of the existing filtering algorithms, and use some of the image evaluation parameters of the suppress speckle noise image to evaluate the performance of the SMPSLIP filtering algorithm. Experimental results show the effectiveness of this algorithm.     

一种基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割方法

图像分割在SAR图像处理中具有很重要的意义。文中提出了一种基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割方法。该方法针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声对现有分割方法带来的影响,利用Gaussian-Hermite矩的不同阶矩并结合SAR图像特征将目标从含噪背景中分割出来。实验部分同时采用了仿真数据和实测SAR数据,通过与小波能量等4种方法的分割结果进行比较,显示出了该方法的有效性。     

基于特征的SAR图像与光学图像自动配准

针对现有配准方法在用于SAR图像和光学图像配准时,存在受SAR图像相干斑噪声影响大,手工选取配准点精度低等缺点,提出了一种基于区域特征提取的图像配准方法．对SAR图像首先进行相干斑噪声抑制,并采用图像分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征,然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配,精确配准的误差达到子象素级水平．实验结果表明,该方法能够以较高的精确度从SAR图像中提取配准控制点,从而实现了多传感器图像的自动配准．     

一种复合的SAR图像去噪算法

针对SAR图像噪声影响分辨率的问题,提出一种新的复合SAR图像增强和去噪方法．该方法首先利用信号的小波相邻尺度相关性将信号和噪声分离,然后根据SAR图像近似瑞利分布的特点把SAR图像转换为近高斯分布,再分别利用复数扩散震动滤波器对SAR图像信号部分进行增强,用各项异性扩散方程对含噪部分进行去噪,最后用小波平稳变换对图像进行重构．实验结果表明,与传统的SAR图像去噪算法相比,新算法在边缘增强和噪声去除能力方面均有显著提高．