一种基于小波分析的SAR图像斑点噪声滤波算法

利用多分辨率小波分析的理论，分析了SAR图像经多分辨率小波分解后生成的系列子图像中信号与斑点噪声能量分布特性及其信噪比的变化规律，提出了一种新的小波域斑点噪声的滤波算法，该滤波算法阈值取决于各细节子图像的序列长度、方差及其所在的层次，并采用真空SAR数据和模拟加噪图像进行了试验。 结果表明，该算法具有较强的噪声抑制和较好的边缘、细节保护能力及目视效果。     

利用经验模态分解和主成分分析的SAR图像相干斑抑制

对SAR图像应用对数加性噪声模型,将经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)与主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)相结合,提出了一种基于PCA的EMD相干斑抑制算法。根据对数SAR图像中相干斑噪声的统计特性和高斯白噪声经EMD分解后的能量分布模型,近似估算SAR图像经EMD分解后各层内蕴模态函数中所含噪声的能量;将内蕴模态函数利用PCA进行分解,根据PCA对含噪信号的分解特性和内蕴模态函数中噪声能量所占的比例,选择合适的成分分量重构内蕴模态函数,以进一步去除噪声保留有用的细节信息。仿真实验结果表明,本文方法在有效抑制相干斑噪声的同时可以较好地保持边缘纹理细节的清晰。     

基于à trous小波分解的SAR图像噪声滤除方法

合成孔径雷达(SAR)以其特有的全天时、全天候成像能力,在对地观测领域中发挥着重要的作用。由于雷达回波的相干性,SAR图像上存在着斑点噪声,为消除这种噪声,提出了一种基于à trous小波算法的组合滤波方法,该方法首先将SAR图像分解至静态小波域,然后对噪声的小波系数进行基于中值的平滑处理,最后对低频信号进行均值滤波。将此算法应用于新疆库车县的一幅RADARSAT图像进行斑点噪声滤波,并与另外3种典型的SAR图像滤波算法进行比较,结果表明,该方法不仅可以有效地去除斑点噪声,并且可以保持SAR图像的精细纹理结构。     

基于双树复数小波的SAR图像去噪算法

SAR图像相干斑点噪声的存在严重影响了SAR图像的应用效果。本文给出了一种基于双树复小波变换的贝叶斯收缩去噪算法,采用双树复小波获取更多的方向特性,然后借助贝叶斯MAP估计器调整小波系数,达到去除SAR图像斑点噪声的目的。实验证明,本算法在抑制SAR图像斑点噪声的同时有效地保持了图像的边缘信息。     

SAR图像多尺度积增强的目标检测算法

合成孔径雷达（SAR）成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。     

联合EMD与核主成分分析的激光陀螺信号消噪

为了有效抑制激光陀螺的随机漂移,提高其惯导精度,提出了一种联合经验模态分解(EMD)和核主成分分析(KPCA)的陀螺信号消噪方法。该方法利用EMD将陀螺信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),基于EMD噪声能量分布模型,近似估算各层IMF中的噪声能量;然后利用KPCA分解各层IMF,根据噪声能量自适应地选择应保留的主成分分量,以剔除各层IMF中的噪声实现陀螺信号的消噪。通过实验将该方法与小波去噪算法进行对比,利用交叠式Allan方差和经、纬度误差分析不同方法对陀螺信号的消噪效果。实验结果表明,相比经典的小波消噪方法,本文方法的消噪效果有一定程度的提高,可以更有效地抑制陀螺信号的随机漂移。     

联合非局部均值与小波域维纳滤波的去噪方法

针对传统小波阈值与维纳滤波方法对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像去噪后效果不太理想的情况下,提出了一种基于非局部均值与小波域维纳滤波联合的SAR影像相干斑抑制方法。首先,对SAR影像进行小波分解,将影像及噪声引入到小波域中;然后,对分解出的低频部分进行非局部均值处理,高频部分进行维纳滤波;最后,对处理后的低频和高频部分进行小波重构,得到去噪后的影像。实验结果表明,所提的去噪方法不仅能够有效去除相干斑噪声,而且较好地保持了图像的纹理结构等信息。与传统的小波阈值与维纳去噪方法相比,在等效视(ENL)数、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标上有明显改善。     

基于小波系数统计特征的SAR图像恢复

基于小波系数统计特征，提出了一种SAR图像恢复方法。首先将对数变换后的SAR图像进行平稳小波分解，基于小波系数统计特征，用α—stable分布分别对纯净信号和噪声建模，估计出各部分模型参数后，用MAP估计器对处理后的SAR图像进行非线性处理来恢复出纯净图像。实验结果表明，该方法能在抑制噪声的同时最大程度地保持纹理细节。     

用于末制导的SAR图像多子区实时匹配算法

为实现用于无人飞行器末制导的SAR实时影像与多源基准影像的匹配,提出一种新的基于子区位置关系约束的SAR图像匹配算法。首先将SAR图像进行对数变换,并进行小波包分解,在高频子图部分对小波包系数进行收缩,抑制噪声,然后利用断面检测法提取边缘。匹配中将SAR实时图分为多个子区,用子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,并更新不可匹配区。将各子区位置分布关系用作匹配结果的约束条件。为保证算法实时性,匹配采用基于提升小波的金字塔分层搜索策略。用星载SAR图像和卫星光学图像进行了大样本匹配实验,实验结果表明该方法是一种能在精度、实时性和可靠性方面都能满足导弹末制导要求的实时匹配算法。     

一种基于小波包变换的盲数字水印算法

提出了一种基于小波包变换的盲数字水印算法，该算法首先对图像进行小波包分解，并根据视觉感知特性将作为水印的二值图像嵌入到分解后的高频分量中，再进行小波包重构得到嵌入水印的图像。实验结果表明，该算法添加水印后的图像对于压缩、噪声、中值滤波、几何裁剪等处理具有很强的稳健性。     

基于提升格式小波包变换的SAR影像去噪(英文)

According to the different characteristics that signal and noise exhibit during wavelet decomposition, a new denoising method based on the lifting scheme wavelet packet decomposition is presented. In this method, the SAR images are decomposed by using the best wavelet packet and the norm of each sub-band are calculated; signals and noise can be discriminated based on the norm and soft-threshold method, and the images can be denoised. Experiments show that the proposed algorithm has excellent performance in denoising SAR images, and can remove most noise of images with well-kept texture detail information. The calculating speed of the method is twice the speed of the general wavelet packet transform algorithm.     

结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法，使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数，将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验，试验表明，本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。     

一种基于小波包变换的纹理图像压缩算法

提出一种基于小波包变换与自适应混合量化的新图像压缩算法.该算法首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解,并用一种与后续编码器相关联的成本函数(CostFunction)进行最佳小波包基搜索;然后依据图像内容,自适应确定小波包系数的扫描次序;再对小波包变换后的最低频子带进行DPCM无失真编码,对高频子带实施矢量量化编码;最后对所形成的二进制符号流进一步实施自适应算术编码.仿真实验结果表明:提出的小波包图像压缩算法是一种比较好的编码方案,其压缩效果不仅明显优于JPEG算法与SPIHT算法(特别是纹理图像),而且优于已有的其他小波包图像压缩算法.     

一种遥感影像混合噪声的去噪方法

为了减弱遥感影像噪声的影响，提高影像使用价值，提出了一种新的针对遥感影像混合噪声去噪的组合滤波，即基于三维块匹配和自适应中值滤波的去噪方法；此外使用rbio3小波和db20小波替换传统三维块匹配参数，进行两个仿真试验和一个真实遥感图像去噪试验。结果表明：本文方法在去除遥感影像常见的脉冲与高斯噪声方面，效果优于传统滤波方法。     

海洋SAR图像小波Speckle滤波及边缘信息提取

以海洋SAR图像的speckle滤波和边缘信息提取为研究目标，构造了以低通带通窄和时域冲击响应系数分布呈左右对称为特征的小波滤波器。这些特征使该小波滤波器在处理突变信号方面具有优良的特性。应用该小波滤波器，采用Wiener滤波算法，对海洋SAR图像进行了speckle滤波及采用Prewitt算子对边缘信息进行提取。用几种经典小波函数采用相同的滤波算法和边缘增强算子进行了处理，并将它们的结果进行了对比分析。结果表明，虽然小波基函数在用于speckle滤波方面，稍逊其它几种经典小波基函数，但是在边缘信息保留方面，效果要明显优于其他小波基函数。     

小波包变换与粗糙集在影像融合处理中的应用研究

针对高分辨率卫星影像提出一种基于粗糙集和小波包分析的融合算法。首先基于图像的粗糙集知识系统采用粗糙增强法对影像进行增强预处理,然后采用小波包对影像融合。实验结果表明融合图像比源图像具有更好的视觉特征。融合后影像不仅很好地保留了原多光谱图像的光谱特征,而且在增强信息锐化度,改善解译的精度等方面均收到很好的效果。     

Change detection method based on fractal model and wavelet transform for multitemporal SAR images

The interaction is quite complex between a ground object and an electromagnetic wave transmitted by synthetic aperture radar (SAR). In a ground resolution cell illuminated by a radar beam, there are many chaotic scatterers and the whole scattering echo has the chaotic characteristics which is usually described with the fractal theory, and the fractal dimension can be used to detect the change information for multitemporal SAR images. In order to improve the change detection effect with fractal model, this paper proposes a new multitemporal SAR image change detection algorithm based on the fractal model and wavelet transform (called FMWT algorithm). The FMWT algorithm has two advantages. One is insensitive to speckle noise; the other is that the change detection accuracy is improved, comparing with a general fractal change detection (GFCD) algorithm. Since the FMWT algorithm adopts the two-dimensional discrete stationary wavelet transform (TDDSWT) technique, it can obtain different direction sub-images and avoid down-sampling of the discrete wavelet transform (DWT). In the paper, not only the simulative data test has been carried out, but also the real natural disaster SAR images have been checked. Experimental results verify that the FMWT algorithm is feasible for multitemporal SAR image change detection, it is not sensitive to speckle noise of SAR images, and the performance of it is better than that of the GFCD algorithm. At the same time, the size of a sliding window will bring some affection in counting fractal dimensions.     

结合双树复小波变换的四阶偏微分影像去噪方法

针对低阶偏微分方程去噪模型通常会使图像的灰度趋于分段常量而产生阶梯效应的问题,结合小波多尺度分解在图像处理中的应用,提出一种结合双树复小波变换(DT-CWT)的四阶偏微分方程(PDE)影像去噪模型。首先采用DT-CWT对噪声影像进行多尺度分解,保留分解后的低频分量不变,其他层复高频分量采用四阶PDE去噪模型去噪,然后重构相应层的高、低频分量,得到最终去噪后影像。对不同噪声强度下的ZY-3卫星影像去噪实验的结果表明,采用本文方法去除遥感影像噪声相比现有方法得到的去噪结果信噪比平均提高了1~2 d B,提高了去噪影像的结构相似度,在有效去除影像高斯噪声的同时能够较好地保留图像细节信息。     

结合二维EMD与自适应高斯滤波的遥感卫星影像去噪

传统的遥感影像去噪方法在去除影像噪声时，往往会造成去噪后影像细节信息丢失和模糊的问题。本文将二维EMD去噪理论用于遥感影像的去噪，提出了二维EMD与自适应高斯滤波相结合的遥感影像改进去噪算法。在去噪时能够保留低频信息不变，只对影像高频信息进行二维EMD分解后的不同频率IMF分量图作自适应高斯滤波去噪，从而更好地对含噪影像进行去噪。两组试验对比分析表明：本文算法具有较大的峰值信噪比、平均梯度和结构相似性，具有较小的均方根误差；并且边缘检测结果也表明，噪声在被滤掉的同时，经本文算法去噪后的影像能较多和更好地保留原始影像的细节信息和边缘轮廓信息，具有更好的去噪效果。