一种改进的极化SAR Sigma滤波法

分析了Sigma滤波法进行SAR斑点噪声抑制,提出了一种改进全极化SAR影像滤波,试验表明其具有均值保持、纹理保持的良好特性。     

3维块匹配小波变换的极化SAR非局部均值滤波

极化合成孔径雷达(SAR)图像受相干斑噪声的影响,难以很好地保持结构特性,针对这个问题提出了一种采用3维块匹配小波变换的非局部均值滤波算法NL-3DWT(Nonlocal Filter based on 3-D Patch Matching Wavelet Transform)。该算法使用块匹配的3维非抽样小波变换对极化总功率图进行预滤波,在此基础上使用边界对齐窗提取结构相似像素,同时使用Sigma范围选择极化SAR数据的散射相似像素,共同构成相似像素集合;构建结构保持权重函数增大图像结构信息在块相似性度量时的权重,最终实现极化SAR图像结构保持的相干斑抑制。该算法增强了图像结构特征的表达,提高了结构相似像素选择的准确性,机载极化SAR数据实验结果表明,NL-3DWT算法能够在抑制相干斑噪声的同时,更有效地保持极化SAR图像的结构特性和极化散射特性。     

用自适应滤波算子祛除ERS-1星载SAR影像上的斑点噪声

地球表面对电磁波进行后向散射时的不连续性和动态性,在SAR影像上产生大量的斑点噪声。在对SAR影像进行祛噪声处理时,所采用的滤波算子要既能祛除斑点噪声,又能保持影像的纹理信息。基于非静态平均和非静态方差影像模型的Kuan噪声滤波算子,能随着局部影像统计特性的变化而调整影像平滑的权值和保持原影像信息的权值。对一帧荷兰某地区的ERS-1星载SAR影像进行的滤波处理实验表明,该算子能有效地祛除ERS-1星载SAR影像上的斑点噪声,并能保持影像上的纹理信息。     

多时相全极化SAR数据融合方法与土地覆盖分类研究

结合多时相和全极化SAR数据在地表覆盖分类中的优势,通过融合多时相全极化SAR数据,降低雷达图像上斑点噪声的影响,开展土地覆盖分类研究。以贵州扎佐林场大约12 km×17 km的区域为研究区,使用6个不同时期的RADARSAT-2全极化数据进行地表覆盖分类研究。研究结果表明:不同地物的后向散射机制有很大区别,且对应的后向散射系数随时间的变化规律也各不相同;该方法能有效区分人工建筑、森林、农田和水体等地物,斑点噪声得到有效抑制,图像质量,特别是视觉效果大为改善。     

自交叉双边滤波的极化SAR数据相干斑抑制

相干斑抑制是极化SAR数据预处理的关键步骤。双边滤波是一种空域和值域滤波相结合的优秀边缘保持滤波算法。针对双边滤波在抑制极化SAR数据相干斑的不足,该文将改进的交叉双边滤波引入到极化SAR数据降噪领域,加入散射机制测度来扩展原权重核,根据SPAN图像的局域变差系数自动调整空间方差系数,利用参考图像来度量灰度值和散射机制相似性。实验结果表明:本文方法较经典滤波算法有更强的噪声平滑能力和更好的细节信息保持能力,在保持原数据极化散射信息方面也表现出良好的性能,这为基于极化SAR数据的后续应用提供了支持。     

利用ICA算法进行全极化SAR影像滤波研究

提出了一种基于ICA算法的全极化SAR的滤波方法.首先对全极化SAR的四通道dB强度影像进行ICA变换,分离出信号及噪声分量,将噪声设为极小值,然后利用混合矩阵混合得到滤除噪声后的强度影像,结合原始相位信息,计算滤波后的散射矩阵.采用Foulum地物的EMISAR数据进行试验,并采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持系数以及极化相关系数进行评价.结果表明,该方法不但能有效滤除影像的噪声,在边缘等细节信息保持上也具有较大优势.此外,滤波后影像虽散射特性发生改变,但维持了地物间的差异,在基于统计特性的精细分类、边缘信息及小目标检测方面仍具有较好的应用潜力.     

采用散射特征相似性的极化SAR图像相干斑抑制

极化合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑严重影响图像信息的有效提取,为此提出一种基于极化散射特性的相干斑抑制方法。该方法结合SAR图像的冗余信息及其散射特性的相似性,利用Wishart分布对SAR数据的相似性进行度量,然后依据相似性计算权重对协方差矩阵进行加权平均,实现对极化SAR图像的相干斑抑制。本文方法对协方差矩阵的各元素单独处理,因此在极化信息的保留方面尤具优势。通过真实SAR数据的实验表明,该方法与现有极化白化滤波(PWF)和极化Lee滤波相比,具有更好的相干斑抑制能力和细节的保持能力。     

高分辨率机载SAR影像抑制噪声算法比较研究

SAR影像噪声抑制一直是学术界重要的研究课题,SAR影像由于其自身的成像原理不可避免地存在着斑点噪声,极大地干扰了地物信息的检测、分类和识别,影响SAR影像的解译和地物信息的判读。因此,进行噪声抑制处理具有重要的现实意义。本文介绍了四种高效的SAR影像抑制噪声的算法,针对这几种降噪算法进行了对比试验,并通过定量的评价指标来分析并验证这四种降噪算法在抑制斑点噪声的同时保持影像边缘细节的能力。结果显示:空间域均值滤波和自适应中值滤波纹理特征保持能力强,处理之后的SAR影像更清晰,而频率域滤波算法抑制噪声能力虽强但纹理特征保持能力弱,处理之后的SAR影像会丢失地物特征信息,清晰度会降低。综合分析表明,自适应中值滤波对机载SAR影像噪声抑制作用要优于其他三种滤波算法。     

自适应精致极化Lee滤波的复相干性估计方法

干涉相干性包含了极化SAR干涉测量(PolInSAR)中的极化和干涉信息,滑动窗口大小和滤波方法是准确估计干涉相干性的前提。本文以精致极化Lee滤波为基础,根据边缘检测和邻域相干性高低区分同质区域和异质区域,建立了自适应精致极化Lee滤波方法并估计相干性矩阵和干涉相干性。自适应精致极化Lee滤波能够根据边缘检测信息和邻域相干性高低程度调整滑动窗口大小并选择合适的估计方法,不仅提高了抑制斑点噪声的能力,而且保持了图像的边缘信息,有利于提高干涉相干性的估计精度。试验结果表明,该方法有效抑制了斑点噪声,较好地保持了SAR图像的边缘信息,有利于提高植被参数反演的精度。     

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。     

四分量散射模型在极化SAR相干斑滤波中的应用

在分析四分量极化散射理论基础上,提出了一种新的极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法首先应用四分量散射模型对原始极化SAR数据进行分解,以获得像素的散射类型和总功率值;然后采用极化特征和空间特征的相似性度量,在滤波窗口内选取中心像素的同质区;最后根据同质区的局部统计特性,应用线性最小均方滤波器进行滤波处理。AIRSAR系统L波段极化SAR数据的实验结果表明,该算法不仅可有效抑制相干斑,而且对极化和边缘等细节信息也有较好的保持。     

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。     

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。     

全方向自适应动态窗口SAR斑点噪声抑制算法

有效地抑制或消除斑点噪声是SAR图像地学应用的前提，通过基于单视数SAR图像的Speckle统计特性和已发展的空间滤波算法分析。发展了一种改进的全方向动态窗口自适应SAR噪声滤波算法，该算法对处理的每一个像元可按图像边界细节划分为需要的全方向子窗口，利用相对标准差判断滤波窗口及子窗口内斑点噪声及边缘信息的存在情况，可实现滤波窗口大小动态调整和窗口内参加滤波像素的自适应选择，对ERS SAR SLC图像试验结果表明，该算法对单视数SAR图像具有较强的Speckle抑制能力。且可较好地保持图像的纹理边界细节信息，有一定的实用价值。     

林火干扰区全极化SAR影像的散射特性分析

目前,利用合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)影像进行林火监测主要限于从林火前后时相的单极化通道振幅数据或者火后全极化影像振幅数据开展,而从林火对森林散射机制改变角度开展多时相全极化SAR林火监测的研究还较少。以2009年阿拉斯加地区发生的林火为例,以林火发生前后获取的Radarsat-2全极化影像为实验数据,从林火所改变的森林后向散射强度和散射机制角度,对林火发生前后各个极化通道后向散射强度、主导散射机制和去极化作用参数进行了定量分析,并对变化原因给出了解释。研究表明,对于北方森林,林火发生后林火干扰区的后向散射强度在同极化通道相比林火前增加了20%,交叉极化通道也有小幅增加,主导散射由林火前占59%的体散射变为林火后占53%的表面散射,去极化作用相比林火前减小45%。这些结论对于利用多时相全极化SAR数据开展林火燃烧面积或者燃烧强度监测具有参考价值。     

基于Freeman分解的极化SAR数据相干斑滤波

本文在Freeman分解理论基础上,提出一种极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法基于Freeman散射模型对原始极化SAR数据进行分解,以获得像素的散射类型和总功率值;在滤波窗口内选取与中心像素散射类型相同,总功率值接近的像素构成滤波同质区;并根据同质区的局部统计特性,应用线性最小均方滤波器进行滤波处理。试验表明,该算法在有效去除相干斑的同时,对极化和边缘等细节信息也有较好的保持效果。     

基于Freeman分解的极化SAR数据相干斑滤波

本文在Freeman分解理论基础上,提出一种极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法基于Freeman散射模型对原始极化SAR数据进行分解,以获得像素的散射类型和总功率值;在滤波窗口内选取与中心像素散射类型相同,总功率值接近的像素构成滤波同质区;并根据同质区的局部统计特性,应用线性最小均方滤波器进行滤波处理。试验表明,该算法在有效去除相干斑的同时,对极化和边缘等细节信息也有较好的保持效果。     

多时相双极化合成孔径雷达干涉测量土地覆盖分类方法

综合采用时相、极化和干涉3种维度的SAR数据进行土地覆盖分类。以黑龙江省逊克县多时相ALOS PALSAR数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR信号对地物特征的敏感性,结合后向散射强度和干涉相干的时变特征进行地物解译,发展了基于多时相、多极化、干涉SAR数据的SVM土地覆盖分类方法。研究结果表明,引入双极化SAR中不同极化(HH-HV)间的相干系数,并结合所选择的时相特征、极化特征以及干涉相干特征进行分类,可解决双极化SAR影像中林地与城市及建设用地的混分问题,得到更高精度的土地覆盖分类结果。     

迁移学习用于多时相极化SAR影像的水体提取

基于机器学习分类器的极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）影像水体提取方法具有较高的可靠性,但其通常依赖于大量的训练样本,利用该方法进行多时相极化SAR影像的水体提取时,在每一景影像上都人工标注足够数量的训练样本是十分困难且耗时的。同时,SAR影像上固有的相干斑点噪声会进一步加剧样本标注的难度。对此,引入迁移学习方法,利用其知识迁移能力将已有的训练样本的类别标签信息迁移至未标注的样本,以降低获取新样本所需的人工代价,提高水体提取的时效性。使用6景极化SAR影像和4种迁移学习方法进行最佳源域影像选取、样本标签迁移和水体提取实验,实验结果表明,迁移学习方法可以准确地将源域影像上的训练样本的标签信息迁移至其他影像,有效减少其他影像进行水体提取需要的人工标注样本的数量,同时能够维持较高的水体提取精度,在洪涝灾害应急响应中具有一定的应用价值。     

结合相似块匹配及线性最小均方误差滤波器的全极化雷达影像去噪

针对全极化合成孔径雷达Pol SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar)影像相干斑噪声严重的问题,提出了一种结合相似块匹配和线性最小均方误差原理的去噪方法。该方法首先在原始影像上实现相似块组的匹配,进而利用线性最小均方误差滤波器对影像块组进行滤波得到初始去噪结果;然后,同时利用原始影像和初始去噪影像的信息进行相似块组的重新匹配,并再次利用线性最小均方误差原理对重匹配影像块进行去噪,得到影像最终的去噪结果。利用模拟的Pol SAR影像和高分三号卫星Pol SAR影像进行了算法效果的验证。结果表明,去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时,也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。