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。     

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.     

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。     

散射模型的多时相极化SAR斑点噪声滤波算法

本文提出了一种基于散射模型的多时相极化SAR数据斑点噪声滤波算法,该方法是利用多时相极化SAR数据,在保持像元主散射特性基础上实现斑点噪声抑制。其基本原理是对多时相极化SAR数据的主辅影像进行分类,并通过统计主辅影像中待滤波像元邻域窗口内类别分布情况自适应地选取参与滤波的像素进行滤波。实测数据的实验结果表明,该方法既能够有效地抑制斑点噪声,又能够良好地保持地物散射特性和边缘纹理特征。     

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.     

基于多分辨分析的滤波算法在SAR图像斑点噪声消除中的应用

合成孔径雷达 (SAR)图像一般都存在相干噪声 ,对地物信息的提取及 SAR图像应用的干扰非常严重 ,对此许多人提出了不少处理方法 ,并分析对比了多种滤波算法 ,认为改良 K -均值自适应滤波效果最佳。本文中分析了改良 K -均值自适应滤波法的数学基础的局限性 ,并采用了一种基于多分辨分析的滤波算法 ,该算法通过将噪声 (或较小的结构特征 )与较大的结构特征相分离 ,然后滤出噪声 (或较小的结构特征 ) ,从而达到消除斑点噪声的目的。实验结果证明 ,基于多分辨分析的滤波算法在消除 SAR图像的斑点噪声方面优于改良 K -均值自适应滤波法。     

SAR影像匹配算法的研究

提出了一种高效稳定的SAR影像匹配算法,该算法首先采用Frost滤波对SAR影像的斑点噪声进行预处理,再结合SIFT和SURF算法对滤波后的SAR影像进行特征点提取,使用Matlab程序实现立体影像无痕拼接,实现了SAR影像的高精度匹配,该方法提高了SAR影像的匹配成功率,减少了匹配时间。     

基于小波阈值优化和边缘检测的SAR影像斑点噪声滤除

探讨在小波频域内进行SAR斑点噪声分析的特点和优势，回顾小波频域斑点噪声滤除的方法，结合前人阈值优化和边缘检测蝗思想提出一种新的斑点噪声消除方法，试验表明所研究的噪声滤除方法，同各种空间域滤波方法和已有的小波频域滤波方法比较，在噪声滤除和信息保留两方面的综合效果有明显提高，具有一定的应用价值。     

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。     

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。     

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。     

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。     

Filtering Approach Based on Voter Model and Spatial-Contextual Information to the Binary Change Map in SAR Images

If a binary change map (BCM) is generated without considering spatial-contextual information, it can produce a number of false and missed alarms because of the significant speckle noise in synthetic aperture radar (SAR) images. Therefore, this paper first proposes the local continuity assumption of the changed and unchanged areas. Then, a new filtering approach to BCM of SAR images is proposed based on the voter model and spatial-contextual information. Experimental results indicate that the proposed approach can effectively decrease the detection noise, improve the detection accuracy of BCM and perform better than a median filter, mathematical morphological filters and a filter based on a Markov random field.     

单视数SAR图像Speckle滤波方法的研究

在分析单机数SAR影像的Speckle局部统计特性和现有的空间滤波算法的基础上,提出了一种新的Speckle滤波方法,该方法采用特殊的滤波窗口邻域划分方法,根据窗口相对标准差自适应地调整窗口尺寸和窗口内的滤波区域。该方法被用于多幅单视数ERS-1/2SAR图像去Speckle处理,并与以往的典型算法进行了比较,取得了较好的实验结果。     

基于SAR-SIFT改进的SAR图像配准

合成孔径雷达（SAR）图像配准时,由于受到乘性散斑影响,匹配算法的性能受到限制。SAR-SIFT使用ROEWA算子代替差分算法计算梯度,对SAR图像的散斑具有一定的稳健性。为了进一步抑制散斑噪声,本文提出了基于SAR-SIFT改进的SAR图像配准算法。利用非线性扩散滤波生成SAR图像的非线性扩散尺度空间,在非线性尺度空间不同尺度层上计算对应的SAR-Harris函数。为了使非线性尺度空间对散斑噪声具有稳健性,在其构造过程中的梯度信息采用ROEWA算子计算。此外,利用相位一致性信息去除初始关键点中由散斑引起的虚假点。多源、多极化、多时相的SAR图像试验结果表明,与SAR-SIFT算法相比,本文算法对散斑噪声更具稳健性,提高了图像匹配性能。     

基于EMD-自适应滤波的干涉图去噪方法研究

提出了一种基于EMD-自适应滤波干涉图去噪方法,该方法基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征,即先对信号进行经验模态分解,然后对各个高频IMF信号分别选用不同的滤波梯度参数进行自适应滤波处理,从初始干涉图上减去与斑点噪声所对应尺度信息,从而达到噪声抑制的目的。通过实验对比研究了该算法与Goldstein滤波、圆周期中值滤波、EMD分解方法和梯度-自适应滤波去噪的降噪效果。实验表明,该方法不仅能有效地去除InSAR干涉图的噪声,并且能很好地保持相位的细节信息和条纹的边缘信息。     

SAR图像斑点噪声抑制方法比较分析

合成孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续目标检测、分类和识别等的应用。本文对SAR图像的相干斑抑制问题进行了分析,总结了目前已有的相干斑抑制算法的主要思路,介绍了具有代表性的算法,并对这些方法进行比较分析,得出单个滤波器很难从去噪和边缘保持方面均达到最佳的结论。     

星载SAR图象斑点噪声消除方法效果的比较研究

星载（ＳＡＲ）图象一般都存在相干斑点噪声，严重干扰地物信息的提取与ＳＡＲ图象的应用效果，因此斑点噪声的消除问题引起微波遥感科技工作者的普遍关注，先后有多位学者提出各种不同的处理方法，其中最为常用的有均值平滑滤波、中值平滑滤波、Ｆｒｏｓｔ自适应滤波、Ｌｅｅ自适应滤波以及近期由Ｐ．Ｖ．ＮａｒａｓｉｍｈａＲａｏ等人提出的改良Ｋ－均值自适应滤波等方法。本文分析了这几种方法的数学基础，并选择了有代表性的实验区开展对比试验，结果表明：改良Ｋ－均值自适应滤波法效果最佳。     

一种新的SAR影像融合滤波方法

为解决有效地去除斑点噪声和保留图像边缘两者矛盾的问题,首先通过中值滤波得到较好的平滑SAR图像,然后利用AMSS方程得到较好的保留图像边缘信息的SAR图像,最后将所得的两幅图像进行融合,并对融合后的图像进行定量和定性分析。仿真实验表明,无论是定性分析,还是定量分析都证明融合后的图像在很好地去除噪声的同时,有效地保留了图像的地物分界处及边缘细节信息。