高分辨率SAR影像斑点噪声滤除方法的研究

SAR影像中一般都存在着斑点噪声,它严重干扰了地物信息的提取与SAR影像的应用,影响了地物的判读,因此,抑制SAR影像斑点噪声对SAR影像的应用有着重要意义。本文首先分析了斑点噪声的产生机理及数学模型,然后介绍了滤除斑点噪声的方法,重点介绍了几种局域统计自适应滤波,总结了SAR斑点噪声滤除的两种数学模型作为构造SAR斑点噪声滤除方法的基础,然后针对几种典型的滤波算法进行了对比试验,最后提出了一套对这些滤波斑点噪声滤除效果的定量化评价指标,并运用到试验中,指导SAR影像斑点噪声的滤除以及滤波算法的构造。     

基于小波分析的SAR图像斑点滤波及其性能比较评价

进行斑点噪声滤波是对SAR图像进行分割、分类和信息提取处理前不可或缺的处理步骤。该文首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点滤波算法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上，对SAR图像进行对数变换，将乘性噪声转变为加性噪声，然后在对图像进行小波分解，采用软门限方法进行典型SAR图像斑点噪声滤波。归纳SAR图像斑点噪声滤波效果评价的5个指标，并将文中基于小波分析的滤波效果与传统的自适应局部统计斑点滤波器、Gamma-Map滤波器的滤波效果进行了全方位的比较。结果表明，该方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点抑制能力，边缘、细小特征和点目标等结构信息的保持方面都优于传统的斑点滤波器。     

基于àtrous小波分解的贝叶斯SAR图像滤波

合成孔径雷达(SAR)在成像过程中由于回波的相干性而产生斑点噪声,严重干扰了图像的自动解译。根据SAR图像斑点噪声的特殊性,首先对影像进行对数变换,并使用àtrous运算法则对变换后的影像进行分解,然后通过贝叶斯原理估计修正小波系数。与自适应局域统计滤波和基于M allat分解的滤波算法进行分析比较,结果表明,该方法在噪声滤除和边缘保持方面效果较好。     

SAR图像斑点噪声的小波软门限滤除算法

本文介绍利用小波分析和软门限对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像斑点噪声（Ｓｐｅｃｋｌｅ）进行抑制与滤除的算法。首先选择合适的小波基对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像进行小波分解,应用Ｄａｖｉｄ Ｌ．Ｄｏｎｏｈｏ软门限理论,并且将其推广到２维信号。针对ＳＡＲ图像斑点噪声的特殊性,即在小波变换域内图像和斑点噪声的奇异性不同,选取合适的门限在小波域内滤波。最后进行小波反变换得到去噪后的ＳＡＲ图像。实验证明,该算法能     

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.     

一种改进的SAR影像斑点噪声抑制方法

合成孔径雷达（SAR）影像的应用越来越广泛,但斑点噪声很大程度上影响了SAR的应用。本文首先研究了常用斑点噪声滤波方法,在此基础上,将中值滤波与常用的Lee,Frost,Kuan滤波结合。实验结果表明,该方法在斑点噪声抑制及边缘保持上明显优于传统的滤波方法。     

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干涉图的静态小波域MAP法滤波

SAR干涉图中的斑点噪声是对相位解缠的极大障碍，为了得到更精确的地形模型，必须在相位解缠前对干涉图进行斑点噪声滤波。提出了一种干涉图的小波域多尺度滤波算法。对干涉图的实部和虚部分别进行处理，用Pearson分布系确定了信号和噪声项小波系数的概率密度函数，然后用最大后验概率（Maximum A Posterior,MAP)准则估计无噪数据的小波系数。将本算法和另外3种滤波算法进行比较。结果表明，本滤波算法对SAR干涉图有很强的噪声抑制能力，并能保持干涉图的相位细节信息和相位分布。     

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。     

基于小波域隐马尔可夫树模型的SAR图像去噪

从小波变换和隐马尔可夫模型的理论出发,实现基于小波域隐马尔可夫树模型的图像去噪算法设计,并对具有乘性噪声的SAR图像进行去噪处理。结果表明,与传统的各种去噪方法相比,该算法对SAR图像的去噪效果非常显著,在去噪的同时能够很好地保持原图像的纹理细节特征,具有一定的应用价值。     

干涉复小波复数域双变量滤波算法

针对复小波双变量滤波模型仅考虑小波复系数实部,忽略了系数的虚部,导致信号相位噪声的增加而影响滤波效果的问题,提出基于复小波变换的复数域双变量模型干涉图滤波算法。该算法将双变量贝叶斯估计算法从实数域推广到了复数域,用噪声复系数概率密度函数刻画了小波复系数实部与虚部的相关性,根据小波分解复系数来估计噪声方差和信号方差,建立了复小波复数域双变量滤波模型,求得了干涉图复系数的贝叶斯估计。试验结果表明,本算法对干涉图噪声有较强的抑制能力,保留了干涉图的边缘及细节信息,滤波性能优于传统的实数域复小波双变量滤波、Goldstein滤波、单小波滤波和最优化融合滤波方法。     

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。     

Noise Reduction in Interferograms Using the Wavelet Packet Transform and Wiener Filtering

A novel noise reduction scheme for synthetic aperture radar (SAR) interferograms based on the wavelet packet transform (WPT) and the Wiener filter is introduced in this letter. First, by employing the WPT in the spatial frequency domain, the real and imaginary parts of the complex noisy interferogram are decomposed, respectively, and the wavelet coefficients are obtained. Then, for these coefficients, Wiener filtering is adopted to remove noise. This scheme can filter noise adaptively according to the local noise level, without requiring any a priori information. By using a simulated noisy interferogram and two ENVISAT Advanced Synthetic Aperture Radar C-band interferograms, the performance of this scheme, in terms of noise reduction and fringes preservation, is reported and compared with other filter algorithms. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.      

基于自适应噪声抵消与小波滤波的GPS监测误差分析

对GPS载波相位测量误差进行了理论分析和试验研究。根据噪声特征以及它们对载波相位测量结果的影响，提出了基于自适应噪声抵消与小波滤波相结合的GPS噪声抑止方法。对具有强相关特性的多路径误差采用自适应噪声抵消方法，而对于不相关的高频噪声则通过合理选择小波分解层数对信号进行分解，对作用闽值后的小波系数进行重构，得到最后的变形信号。实测数据分析表明，该方法能有效地削弱多路径效应及测量随机噪声，较用单一方法对GPS数据进行消噪处理有较大的优越性。     

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。     

一种新的去除遥感影像混合噪声组合滤波方法

提出了一种三层组合滤波的去噪方法,在小波BayesShrink阈值与自适应中值滤波的基础上增加第三层Wiener滤波,利用Wiener滤波对信噪比高的信号去噪效果好的特点可有效去除残留的混合噪声,为了在去噪过程中保留影像的边缘,在滤波过程中加入了边缘提取算法,对影像的细节进行保留使去噪后的影像更加清晰。试验表明,本文提出的三层滤波方法在去除遥感影像常见的高斯与脉冲混合噪声时,效果要明显优于传统的两层组合滤波算法。     

SAR 图像中不同特性条纹噪声的滤除

分析Burst工作模式星载SAR 系统中, 采用全孔径成像算法会产生周期性明暗条纹噪声的原因, 提出一种简单高效的一维频域滤除算法, 并给出包含该操作的改进距离多普勒成像算法流程。对于因雷达系统本身原因而产生的一些非周期不规则条纹噪声进行讨论, 针对此类噪声提出一种二维频域区域滤波的算法。通过对实际星载SAR 数据的处理, 验证算法的有效性。