基于融合和IFLICM算法的非监督遥感影像变化检测

提出了一种基于多尺度小波融合和改进的非监督模糊聚类的多光谱遥感影像变化检测方法。该算法解决了目前很多算法造成虚警率较高,而且未能充分利用像元之间空间关系的问题。首先利用二维离散小波（DWT）多尺度分解的方式来构造差异图,通过对两种小波分解系数融合的方式来抑制噪声点和突出变化区域。考虑到像元之间的空间位置信息,在融合后的基础上采用改进的模糊局部信息聚类（IFLICM）的方法得到变化检测结果。对两个时相的多光谱遥感卫星影像进行变化检测试验,试验表明基于融合的变化检测结果精度更高,并且改进后的聚类算法效果比其他聚类算法效果更好。     

边缘约束下的分形网络分割算法

分形网络演化算法（fractal net evolution approach，FNEA）是一种有效的多尺度影像分割算法，但对于具有斑点噪声、局部区域对比度低等特点的高分辨率合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像，直接应用FNEA算法得到的分割结果难以用于后续的面向对象影像分析。提出了基于边缘约束的FNEA（edge restricted FNEA，eFNEA）算法，通过加入边缘信息和构建异质性规则来为分割融入更多信息，提高分割效果。实验结果表明，对于微弱边缘和噪声污染严重等情形，eFNEA算法的分割结果均优于FNEA算法。     

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。     

纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测

合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。     

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。     

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。     

Fractal Genetic Model in Change Detection of SAR images

The paper presents an effective way of detecting the changes of multi-temporal synthetic aperture radar (SAR) images. An accurate unsupervised change detection method that combines the intensity information and the fractal dimension of SAR images is proposed based on the fractal genetic model (FGM). The model computes firstly the local fractal dimension of the SAR images to obtain the fractal image and next a new proposed measure (D) is calculated from the normalized ratio of SAR images and the normalized difference of fractal images. Finally, the change map is derived by minimizing a cost function using a genetic algorithm (GA) on the derived image from the measure. Experimental results of detecting changes from SAR images acquired by ASAR on board ENVISAT and ALOS-PALSAR reveal that the proposed method is an effective and efficient tool for change detection from SAR images.     

区域Gamma混合模型的SAR图像分割

针对传统Gamma混合模型用于SAR图像分割时忽略像素间空间相关性,导致分割结果不连续并产生大量误分割的现象,提出了区域Gamma混合模型的SAR图像分割算法。首先对图像进行分水岭分割,得到过分割区域块,然后将其作为输入样本进行基于Gamma混合模型的聚类,在模型的参数估计过程中进一步考虑区域间的空间相关性,设计邻域因子融入到迭代过程,得到邻域加权类分布概率。该算法充分利用像素间的空间相关性,能够降低噪声对分割结果的影响。通过合成图像和真实SAR图像的实验表明,本文算法能够实现SAR图像的准确分割。     

基于复小波变换的SAR图像斑点滤波方法

斑点噪声的存在使得SAR图像的应用受到较大的限制.文中首先介绍了SAR图像斑点噪声模型以及几种常用的SAR斑点噪声抑制方法;然后对小波变换斑点噪声滤波方法进行分析,提出了基于二元树复小波变换的SAR图像滤波方法.实验比较表明,二元树复小波变换抑制SAR斑点噪声效果明显,较小波变换更具有优越性.     

基于交互式分割技术和决策级融合的SAR图像变化检测

为免去去除斑点噪声的预处理操作及克服选择分布模型的限制,本文结合差异图的特点和一种不涉及分布模型的交互式分割方法,产生不同“种子点”下的变化检测结果后,再利用投票策略对其进行决策级的融合给出最终的变化检测结果。分割中,将每个像素的特征设为差异图及由静态小波变换分解差异图再丢弃高频系数后重构得到的各层表示中,其对应位置上的灰度值构成的矢量。此特征及决策级融合的策略使本文的变化检测技术对SAR图像中的斑点噪声具有一定的鲁棒性。在无需对SAR图像做预处理的情况下,对真实SAR图像数据集的变化检测结果,其效果优于其他相关技术的。     

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。     

SAR图像斑点噪声抑制方法与应用研究

通过详细分析SAR图像的判读和应用斑点噪声的算法,得出:多视处理能有效地平滑噪声,但降低空间分辨率;基于空间域滤波算法能有效地平滑斑点噪声,但不同程度地损失边缘和细节信息;基于变换域的小波多尺度滤波可以较好地保持边缘信息,然而其滤波效果不理想。在此基础上提出利用小波分析技术把两种或两种以上的单个滤波方法进行融合,在有效去除斑点噪声时能够较好地保持边缘、细节和纹理信息。最后初步讨论在实际应用中应根据不同情况和要求选择相应的滤波方法。     

High Resolution TerraSAR-X Image Speckle Suppression and its Fusion with Multispectral IRS LISS –III Data for Himalayan Glacier Feature Extraction

In this study an attempt is made for studying the Himalayan glacier features using TerraSAR-X and Indian Remote Sensing Satellite, Linear Imaging Self Scanning System III (IRS LISS –III) images. New generation, synthetic aperture radar (SAR) data from TerraSAR-X (TS-X) sensor provide opportunity for glacier feature studies in Himalayan rugged terrain. Spot Light High resolution mode TS-X data give idea about glacial features which remained untraceable from other existing SAR system. However, presence of speckle noise in SAR images degrades the interpretability of the glacier features. Speckle suppression filters (Lee, Frost, Enhanced Lee, Gamma-Map) are applied on SAR intensity images. On the basis of field sight seeing and insitu observations it is observed that still features are not clear. Hence attempt has been made for fusing multitemporal multispatial speckle reduced TS-X SAR data and multispectral IRS LISS-III data for extracting the glacial features such as crevasses, exposed ice and superaglacier lakes. Principal component analysis (PCA) represents the high spectral resolution data in a linear subspace with minimum information loss. Herein, PCA based image fusion technique is adopted for this study and comparison is made between IHS fusion technique and PCA based technique for glacier studies in the Himalayan region.     

基于SIFT的多时相星载SAR图像特征点自动匹配

SAR图像配准是实现多时相图像监测的前提,但是由于SAR图像的斑点噪声、成像机理的特殊性,使得采用常规的特征匹配方法很难实现SAR图像的自动配准。本文在介绍旋转尺度不变特征(SIFT)提取特征点原理的基础上,利用SIFT方法对两个时相星载SAR图像存在不同的旋转角和分辨率存在差异进行了特征点提取和自动匹配试验,图像特征点自动匹配的有效率达到70%以上,结果表明提取SIFT特征点进行多时相SAR图像自动匹配是基本可行的。     

一种改进的SAR图像斑点噪声滤波方法

在过去的 2 0多年中 ,提出了许多去除SAR图像斑点噪声的方法。这些方法的主要目的是去除斑点噪声而不破坏图像的空间分辨率和边缘信息。理论和实践表明去除图像的斑点噪声和保持图像边缘信息是无法同时完成的。现有大部分滤波器是在去除噪声和保持边缘之间进行折衷。在Han等人方法的基础上提出了一种在去除噪声和保持边缘方面最优的滤波器。它在去除噪声同时能够有效保持边缘信息     

基于背景匀质性双边滤波的SAR图像斑点噪声抑制算法

针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF (Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边滤波作为基本框架,并利用了双边滤波器中的双边核函数描述像素灰度值之间的相似性以及相邻像素间的几何空间信息。然而,传统双边滤波存在不能有效地滤除强斑点噪声的缺点,并且SAR图像又因成像原理的缺陷导致强斑点噪声普遍存在。针对这些问题,BH-IBF设计了一种根据背景窗口的匀质性进行自适应样本截断的方法,并根据描述背景匀质性的指标自动获取样本截断的截断深度。此外,本文将自适应滤波窗口尺寸以及权重核修改的方案应用到BH-IBF中,以增强匀质区域的斑点噪声平滑强度以及异质区域的边缘信息效果。最后,使用自适应截断后的样本作为已调整权重核的双边滤波器的输入。实验数据显示,BH-IBF能够在有效保留SAR图像纹理信息的同时,获取较好的斑点噪声平滑性能。     

利用纹理融合与广义高斯模型的高分辨率SAR影像变化检测

为了充分利用高分辨率SAR影像的纹理特征,提出一种纹理信息融合与广义高斯模型相结合的SAR影像变化检测方法。通过灰度共生矩阵计算影像的纹理特征进而构造纹理差异影像,利用离散平稳小波变换,融合灰度差异影像和纹理差异影像。然后利用广义高斯模型进行统计建模,估计融合后差异影像上变化类和未变化类的概率分布,利用KI阈值准则获取最佳分割阈值,实现多时相SAR影像的非监督变化检测。选取两组TerraSAR-X数据进行实验,结果表明融合纹理信息与广义高斯模型的变化检测方法可行,其中融合逆差距纹理信息的检测性能最优。     

单视SAR图像相干斑回波的特征分析与统计

高分辨率合成孔径雷达的相干斑是由雷达信号的干性引起的，并存在于所有相干图像中。根据SAR成橡机理，分析了产生的原因特征，给出了SAR相干斑的确切定义、统计方法。实验表明统计结果与传统方法相比更加精确。     

一种基于退化模型的高分辨率SAR去噪算法

为了保持高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像中的纹理结构，提出了一种基于高斯．马尔可夫模型（Gauss-Markov Model）的方法来抑制SAR图像的斑点噪声。通过引入贝叶斯分析框架，建立Markov随机场的退化图像恢复模型，从而将图像的恢复问题转化为求解最大后验概率（MAP）问题，并直接从噪声图像中估计随机场模型参数进行有效的噪声抑制。实验结果表明，对所研究的高分辨SAR图像，基于退化模型的去噪算法（RMBD）不论是在噪声的去除上还是在结构信息等细节的保持上均不同程度地优于其他常用斑点去噪方法。     

一种新的SAR图像相干斑抑制算法

合成孔径雷达(SAR)图像会受到相干斑噪声的污染,对SAR图像的后续处理产生了很大影响.提出一种基于快速离散曲波变换(FDCT)抑制合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的方法.先通过FDCT把SAR图像变换到曲波域中,得到曲波系数,再应用自适应阈值算法估计不同尺度、不同方位曲波系数的阈值,分别对曲波系数进行硬阈值和软阈值化处理,最后通过FDCT反变换恢复出图像.对单视SAR原始图像进行处理,并与小波去噪方法进行各种量化比较,结果表明,Curvelet滤波器要比Wavelet滤波器效果好,软阈值算法的效果比硬阈值算法好.基于FDCT的SAR图像相干斑去噪,不仅抑制相干斑能力比较强,而且在目标的边缘及纹理信息的保持上也有很大的优势.