基于Contourlet域主成分分析的SAR图像去噪

相干斑噪声是合成孔径雷达图像所固有的,并且严重降低了图像的可编译性,影响了后续图像分割,特征提取,目标分类和识别等工作.因此,SAR图像的相干斑去除问题一直是SAR图像应用研究的重要问题之一.针对SAR图像噪声去除问题,提出了一种基于Contourlet多尺度分解域主成分分析的SAR图像去噪新方法,并且简要归纳了已有的SAR图像去噪方法.方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用主成分分析方法进行能量保持,用重构图像来进行子带去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像.在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征,且信噪比也较高.     

基于卡尔曼滤波的SAR图像边缘检测方法

针对传统 Canny 边缘检测算法对合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声抑制程度 太高,导致大量边缘的真实信息丢失问题,提出一种新型 Canny 算子边缘检测算法。首先建立 合适的非对称半平面区域(NSHP)图像模型,将空间模型转换成卡尔曼滤波可适用的系统状态方 程;然后用“预测+反馈”的方式对图像去噪;最后通过双阈值算法提取图像的边缘。仿真实验表 明,该方法可以有效地抑制 SAR 图像中的相干斑噪声,同时能较好地保留图像的边缘信息,相 对于传统的 Canny 算法有较好的检测效果。     

基于小波变换和PCA的SAR图像相干斑抑制

提出一种SAR图像相干斑噪声抑制新的滤波方法。该方法利用小波变换结合主分量分析(PCA)对SAR图像进行去噪。小波变换可以很好地保持边缘细节信息,主分量分析(PCA)能从混合信号中提取出主分量即信号的主要特征,将小波变换结合PCA用于图像处理,能在有效消除噪声的同时保持边缘信息。与Kirsch模板加权平滑滤波和结合小波变换的Kirsch模板加权平滑滤波去噪方法进行比较,实验结果表明,该方法具有良好的抑制相干斑噪声效果和较强的边缘保持能力。     

一种对Gamma分布的SAR图像相干斑去噪方法

鉴于Gamma分布的SAR图像相干斑经对数变换后可近似为高斯分布,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络复原去噪算法。首先用高斯噪声对无噪图像进行模糊处理,然后将结果和原图像组成训练对,用于训练优化后的神经网络,最后利用训练好的神经网络对SAR图像进行复原,从而达到去除相干斑的目的。实验表明,该算法能有效解决传统去噪算法在图像失真、边缘模糊方面的问题,收敛速度快,迭代次数少,归一化均方误差(NMSE)和峰值噪比(PSNR)效果更好。     

非下采样小波域的四阶偏微分SAR图像去噪

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像受相干斑噪声的干扰会严重影响后续图像处理与分析的问题,提出了一种非下采样小波变换(NonSubsampled Wavelet Transform,NSWT)与四阶偏微分方程相结合的SAR图像去噪算法。首先利用NSWT将SAR图像分解为不同尺度、不同分辨率的高低频分量,然后利用四阶偏微分方程变换消除高频噪声,利用小波软阈值消除低频噪声,在去噪的同时能有效保留图像的边缘与细节,最后再利用NSWT逆变换进行重构。实验表明,该算法可以有效消除SAR图像的斑点噪声。     

基于Curvelet域隐马尔可夫树模型的SAR图像去噪

从SAR图像相干斑噪声的统计特点出发,将Curvelet变换与隐马尔可夫树(HMT)模型相结合,提出了一种基于Curvelet域隐马尔可夫树(HMT)模型的图像去噪方法.利用HMT模型捕获Curvelet系数之间的尺度从属性,较好地实现了普通图像去噪和SAR图像的相干斑噪声抑制,同时分析了文中算法的去噪机理和计算复杂度.仿真实验证明,与小波域HMT模型方法和Curvelet变换方法比较,主观视觉效果和数值指标都有明显改进.平滑指数(FJ)值大小适中,水平和垂直边缘保持指数(ESI)平均提高了约0.2～O.3.     

基于HAAR小波域边缘方向特征的SAR图像去噪

提出一种新的基于小波变换的SAR(Synthetic Aperture Radar)相干斑去噪方法。利用二级小波分解得到的小波系数子带HL、LH和HH,判断对应点边缘方向性的强弱,并通过设定值确定该点是否位于边缘,在最大限度保护图像边缘信息和纹理信息不被破坏的同时,有效去除了图像噪声,并且计算简单、高效。通过仿真实验,从平滑指数和边缘保持指数这两个评价指标来看,所提出方法的实验结果比现有的其他方法更好一些。     

一种基于小波域隐马尔可夫模型的SAR相干斑抑制算法

相干斑噪声是SAR图像的固有特点。对相干斑抑制的要求是在平滑噪声的同时，尽量保持原始图像的结构信息。现有的许多相干斑抑制方法各有优点和不足，没有普遍的适用性。基于图像在小波域的隐马尔可夫模型(HMMs)结构，结合SAR图像中相干斑噪声的统计特性，本文提出了一种新的小波域相干斑抑制方法。仿真及实测数据处理结果表明，该方法在有效抑制相干斑的同时，更好地保持了边缘结构。与小波域软阈值去噪方法和Lee滤波器相比较，该方法在噪声平滑及边缘保持上都取得了较大的改进，并得到了较好的视觉效果。     

基于非局部均值滤波的结构保持相干斑噪声抑制方法

提出了一种基于非局部均值滤波的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制新方法.与传统方法相比,该方法通过利用SAR图像块之间的相似性来辨别具有相同结构属性的像素,从而实现在抑制相干斑噪声的同时有效减少图像结构信息的损失.针对SAR图像中各种结构基元相似性的特点,进一步采用两级非局部均值滤波,来削弱相干斑噪声对结构相似性度量的影响,提高去噪性能.通过采用添加不同程度相干斑噪声的合成sAR图像和真实SAR图像对提出的方法进行评价,实验结果表明,与传统的Lee滤波方法,增强的Lee滤波方法以及各向异性扩散相干斑抑制方法相比,提出的方法在相干斑噪声抑制尤其是结构信息保持性能上有显著提高.     

基于NSCT域邻域收缩的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像受到相干斑噪声的干扰,严重影响了SAR图像的后续处理的问题,提出一种在非下采样轮廓变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）域将中值滤波和邻域收缩法相结合的SAR图像去噪算法。该算法对原始SAR图像进行NSCT分解,得到低频子带和高频子带图像,对低频子带使用中值滤波处理以去除低频子带中的低频噪声,利用NSCT分解系数之间的相关性,使用邻域收缩法对子带图的系数进行收缩,以消除高频子带中的高频噪声。实验证明,该算法与小波域邻域收缩去噪算法和NSCT硬阈值去噪算法相比,在去噪性能和视觉效果方面均有所提高,在消除噪声同时可以较好地保护纹理细节信息。     

基于改进轮廓波变换的SAR图像增强

针对轮廓波变换（contourlet transform）中进行拉普拉斯金字塔分解时,所得的带通图像在奇异性点附近产生振荡,影响图像去噪的效果,提出一种改进的轮廓波变换。通过改进拉普拉斯金字塔分解,可消除轮廓波变换带通图像边缘附近的震荡。提出了基于改进轮廓波变换的SAR图像增强算法。实验结果表明,该算法在有效抑制SAR图像噪声的同时,较好地保持了图像边缘细节。     

改进卷积神经网络SAR图像去噪算法

合成孔径雷达（SAR）通常会被一种称为散斑的乘性噪声干扰，这使得图像的解释变得困难。为解决这一问题，提出一种改进卷积神经网络SAR图像去噪方法。对图像进行下采样再对下采样子图像进行卷积提取特征，这可以有效扩大感受野提高去噪效率；为了减少梯度消失问题和提高模型去噪性能，网络又引入了跳跃连接和残差学习策略；利用仿真和实测数据对网络进行测试与评估，实验结果表明提出的方法具有良好的去噪效果和较高的计算效率，对比其他去噪方法，该方法不仅去噪效果好，而且效率更高。     

基于Contourlet域的SAR图像去噪算法

从SAR图像斑点噪声特性和Contourlet变换系数的统计特点出发,将Contourlet变换与二元收缩去噪模型相结合,提出一种新的基于Contourlet变换的SAR图像去噪方法。对于高分辨率SAR 图像,该算法能更有效地去除SAR图像上的斑点噪声。     

均值平移算法用于SAR影像斑点噪声抑制的评价

斑点噪声抑制是SAR影像应用中关键的预处理过程,对SAR影像的解译和自动处理具有重要意义。本文将均值平移算法引入到SAR影像噪声抑制中,实验结果表明,该方法能在平滑噪声的同时,很好地保持图像的边缘,避免边界模糊现象的出现,处理结果在均匀区域的平滑度和细节区域的边缘保持指数等指标上均优于对比的其他几种噪声抑制算法,特别是边缘保持指数提高明显,具有较高的实用价值。     

基于贝叶斯估计的改进Contourlet变换的SAR图像滤波

针对小波变换和轮廓波变换在合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像中去噪应用的不足,结合小波变换和轮廓波变换的优点,将小波变换与轮廓波变换相结合,提出一种改进轮廓波变换方法。首先将待处理图像进行小波变换,然后对低频子带图像进行重建,得到一个细节子带图像,然后使用方向滤波器组对其进行多方向划分。再采用贝叶斯最大后验概率估计对划分后的方向子带信号进行估计。实验结果表明此方法在抑制图像斑点噪声的同时,很好的保持了均匀区域的辐射特性,保持了图像中的边缘以及细小纹理,且没有人为畸变。此外算法的高频子带图像含有更为丰富的纹理,对于边缘特征的提取非常有益。     

SAR图像幅度关联去斑算法

在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像相干斑抑制过程中,如何在去斑的同时保持图像的边缘和结构信息是一个难点问题。针对此问题提出了SAR图像幅度关联去斑算法,该算法基于幅度关联,通过全局幅度关联阈值将滑窗内像素分成两个部分,选取像素数目较多的一部分使用最大似然估计方法估计出中心像素的真实值。提出了一种基于频谱统计相似度的评估方法,并利用该评估方法及一些经典的去斑性能评估方法,分别通过仿真数据和实测数据处理结果验证了所提去斑算法的有效性。