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。     

利用小波分析来抑制合成孔径雷达图象的相干斑噪声

本文利用小波变换来对合成径雷达图象做多分辨率分析，说明了相干斑噪声对图象的不同频率成份的影响程度是不同的，同时也说明了相干斑噪声与图象在小波变换下具有截然不同的奇异性，因此，本文提出了用小波分析来抑制相干斑噪声，实验证明了，小波分析除了能够对相干斑具有很好的抑制效果外，还保留了尽可能多的原图象的目标特征，利用小波分析来抑制相干斑噪声是一个十分吸收人的新方法。     

基于小波变换的SAR图像相干斑噪声消除方法研究

本文提出了一种基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑消除滤波器.这种滤波器通过在小波细节子图像中减少小波分解系数的幅度来抑制相干斑噪声,同时利用小波细节子图像中提供的边缘信息来检测边缘和纹理细节,并保留其对应的小波分解系数值.实验结果表明,此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外,还保留了尽可能多的目标特性和图像细节,有着良好的图像视觉解译效果.     

合成孔径雷达图像斑点噪声抑制与滤波

斑点噪声的存在,严重阻碍了合成孔径雷达（SAR）图像的应用。根据斑点噪声的形成机理,分析并比较了抑制SAR斑点噪声的传统滤波算法及统计滤波算法的原理,利用ERS-2的SAR图像数据比较了这几种算法对SAR图像斑点噪声的滤除效果,根据噪声滤波效果评价参数得出Gamma滤波抑制斑点噪声的综合性能最好。     

基于复小波方向信息的SAR图像斑点噪声抑制

针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,提出结合双密度双树复小波变换（Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform –DD_DTCWT）方向信息进行边缘检测的SAR图像噪声抑制算法。本文对边缘检测指标进行改进,利用DD_DTCWT方向复小波系数的相对方差作为边缘检测指标,通过相对方差分布密度函数获取阈值处理的自适应门限,由此实现SAR图像的自适应滤波。实验结果表明,本文提出的边缘检测和主方向高频复系数提升方法可以有效保持并增强图像的边缘信息。与SRAD算法和基于DD_DTCWT的双变量收缩函数（Bivariate Shrinkage Function--BSF）算法相比较,本文算法具有更好的边缘保持能力。      

基于小波域的图像噪声类型识别与估计

提出了一种基于小波域分解的类型识别方法．该方法利用噪声图像的小波高频子带系数能量分布,对图像中最常出现的两类噪声：高斯噪声和椒盐噪声进行识别,并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行了估计．对大量含噪图像的实验结果表明：该方法对图像噪声类型的识别和噪声大小的估计都比较准确．     

利用小波分析来抑制合成孔径雷达图象的相干斑噪声

本文利用小波变换来对合成孔径雷达图象做多分辨率分析,说明了相干斑噪声对图象的不同频率成份的影响程度是不同的,同时也说明了相干斑噪声与图象在小波变换下具有截然不同的奇异性.因此,本文提出了用小波分析来抑制相干斑噪声。实验证明了:小波分析除了能够对相干斑具有很好的抑制效果外,还保留了尽可能多的原图象的目标特征。利用小波分析来抑制相干斑噪声是一个十分吸引人的新方法。     

一种新的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制算法

提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发，论述了通过传统的滤波方法在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声时，损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性；其次论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波；最后通过实验结果说明了该方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

基于小波变换的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制研究

论述了基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像的相干斑噪声进行抑制.首先从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,论述了在SAR图像中采用小波变换对相干斑噪声滤波的优越性和必要性;然后详细论述了在小波变换域中如何对相干斑噪声进行有效的滤波,同时利用小波细节子图像提供的信息来检测边缘和纹理细节;最后通过实验结果说明了此方法不但对高分辨率SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,而且还尽可能多地保留了目标特性和纹理细节,使图像的视觉特性良好.     

一种新的SAR图像的相干斑滤波方法

该文分析了合成孔径雷达(SAR)图像中的相干斑(Speckle)的统计特性,基于小波变换(WT),提出了一种新的相干斑滤波方法,该方法将小波变换后的HH分量采用Lee滤波,对HG,GH和GG分量则利用恒虚警技术(CFAR),保留重要的目标和边缘,再将这四个分量进行重构。实验结果表明,该方法具有相当良好的相干斑抑制性能,等效视数得以大幅度提高,并且能很好地保持原图像的边沿特征,其性能明显优于通常采用的Lee算法。     

A convex variational method for super resolution of SAR image with speckle noise

Super resolution (SR) is an attractive issue in image processing. In the synthetic aperture radar (SAR) image, speckle noise is a crucial problem that is multiplicative. Therefore, numerous custom SR methods considering additive Gaussian noise cannot respond to this image degradation model. The main contribution of this paper is to propose a novel variational convex optimization model for the single SAR image SR reconstruction with speckle noise that is one of the first works in this field. Employing maximum a posteriori (MAP) estimator and proposing an effective regularization based on combination of sparse representation, total variation (TV) and a novel feature space based soft projection tool to use merits of them is the main idea. To solve the proposed model, the split Bregman algorithm is employed efficiently. Experimental results for the multiple synthetic and realistic SAR images show the effectiveness of proposed method in terms of both fidelity and visual perception.     

一种基于斑点抑制的SAR图像舰船航迹检测算法

该文分析了合成孔径雷达(SAR)图像中舰船航迹的特性和斑点噪声模型及其局部统计特性。在此基础上,提出了一种先基于小波变换进行斑点噪声抑制,再基于Radon变换进行航迹检测的方法。对数据处理的结果表明,该方法较直接对SAR图像应用Radon变换能更有效、准确地检测到SAR图像中的舰船航迹。     

基于小波变换的加权图像融合方法

提出了一种基于小波变换的多光谱图像与高空间分辨率图像融合方法。该方法通过局部方差准则利用加权平均将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波分解的低频分量进行融合,然后将融合的低频分量和高空间分辨率图像的细节分量结合进行小波反演变换得到融合图像。通过和WT方法的融合结果进行对比评价,表明了该方法在提高多光谱图像的空间细节表现能力和保持光谱信息上都有很好的效果。     

一种新的小波图像去噪方法

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一，目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果。边缘信息是图像最为有用的高频信息，在图像去噪的同时，应尽量保留图像的边缘信息，基于这一思想，提出一种新的小波图像去噪方法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理，以去除具有较小支持域的噪声，保留具有连续支持域的边缘。实验结果表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保留图像的边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2～5dB，提高信噪比6～10dB。     

Synthetic aperture radar image compression using tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform

Currently, wavelet-based coding algorithms are popular for synthetic aperture radar (SAR) image compression, which is very important for reducing the cost of data storage and transmission in relatively slow channels. However, standard wavelet transform is limited by spatial isotropy of its basis functions that is not completely adapted to represent image entities like edges or textures, which means wavelet-based coding algorithms are suboptimal to image compression. In this paper, a novel tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform is proposed for SAR image compression. Inspired by the intrinsic geometric structure of images, the new transform improves the performance of standard wavelet by filtering along the regular direction first and then along the orthogonal direction with directional lifting structure. The cost function of best basis selection is designed by textural and directional information for tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform. The new transform including speckle reduction can be used to construct SAR image coder with the embedded block coding with optimal truncation for transform coefficients, and arithmetic coding for additional information. The experimental results show that the proposed approach outperforms JPEG2000 and Fast wavelet packet (FWP), both visually and item of PSNR values.     

SAR图像滤波的迭代方法

对合成孔径雷达图像迭代滤波处理的效果及其问题进行了分析，并结合统计滤波方法和小波分析方法，提出了一种基于细节补偿的MAP（BDC MAP）迭代滤波算法。实验结果表明，新的迭代滤波算法较好地解决了去噪和细节保留之间的矛盾，而且算法稳定，收敛很好。     

Restoration of speckle noise corrupted SAR images using regularization by denoising

Speckle noise removal is a well-established problem in synthetic aperture radar (SAR) image processing. Among different methods focused on the reconstruction of SAR images, variational models have achieved state-of-the-art performance. In this paper, a Rayleigh based speckle reduction algorithm is developed using the variational framework. The forward model is combined with recently proposed regularization by denoising (RED) prior. However, RED has been proposed in literature for the additive noise model. Multiplicative noise in SAR images prevents the direct application of RED to variational models. Hence, logarithm transformation is applied to change the multiplicative noise model to additive model, and the forward model from Rayleigh to Fisher–Tippett distribution. The resulting optimization problem is solved using the alternating direction method of multipliers. Further, the proof of the convergence analysis is carried out for the above framework. Simulations convey that the proposed method has better despeckling performance compared to that of state-of-the-art methods.     

SUPPRESSING THE COHERENT SPECKLE OF SAR IMAGES WITH WAVELET ANALYSIS

This paper studies Synthetic Aperture Radar (SAR) images contaminated by the coherent speckle noise with the multiresolution analysis of wavelet transform. This study shows that the influences of the speckle on different frequency components of the SAR image are different, and that the SAR image and the speckle have different manners of singularity. So, this paper presents a denoising method of wavelet analysis to reduce the speckle. Some experiments approve that this method not only suppresses the speckle effectively, but also preserves as much target characteristics of the original image as possible. It shows that this denoising method of wavelet analysis offers a very attractive alternative to suppress the coherent speckle noise of the SAR image.     

一种新的合成孔径雷达压制干扰方法

该文提出一种新的合成孔径雷达(SAR)用压制干扰方法。讨论了这种干扰方法对合成孔径雷达图像的干扰效果。从SAR系统信干比增益和系统干扰功率增益出发,与传统的噪声调制干扰方法进行了比较,并给出了仿真结果。