单视数SAR图像Speckle滤波方法的研究

在分析单视数ＳＡＲ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设计的窗口内的滤波区域。     

一种基于相对标准差的SAR图像Speckle滤波方法

通过分析ＳＡＲ影像的Ｓｐｅｃｋｌｅ局部统计特性和现有的空间波波算法,提出了一种新的Ｓｐｅｃｋｌｅ滤波该方法以局部部相对标准差为主要依据,采用特殊的滤波窗口邻域划分方法,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ＥＲＳ－１／２ＳＡＲ图像去Ｓｐｅｃｋｌｅ处理,并与以入的典型算法进行了比较实验,取得了令人满意的结果。     

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,该滤波算法的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,并采用真实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.     

窗口大小对SAR图像滤波效果的影响分析

滤波窗口大小的选择直接影响SAR图像滤波的效果。选择Kuan、Frost与增强Frost以及Lee与增强Lee等滤波算法,分别采用3×3、5×5、7×7、9×9及11×11(像元×像元)等大小的滤波窗口进行处理,以常规图像统计参数、平滑指数和边缘保持指数等为评价指标,对滤波效果进行定量比较。试验表明,5像元×5像元滤波窗口能够取得较好的效果。     

一种基于图像边缘特征的SAR斑点滤波算法

合成孔径雷达图像上的斑点噪声会阻碍图像的校准、检验、解译和应用,因此斑点噪声的去除是雷达图像处理的一个重要环节。通常的去噪方法在抑制噪声的同时也使得图像的边缘模糊,细节特征损失。理论和实践表明去除图像的斑点噪声和保持图像的边缘信息是无法同步实现的。为了在去除噪声和保持边缘特征之间进行折衷,本文基于MROA边缘检测算法以及均值滤波算法,提出了一种基于图像边缘特征的斑点噪声滤波算法。实验结果表明该算法能够在平滑图像的同时有效保持边缘特征信息。     

改进SRAD模型在SAR图像斑点噪声滤波中的应用

斑点噪声的存在严重影响了合成孔径雷达(SAR)图像的应用,所以抑制斑点噪声显得尤其重要.斑点噪声各向异性扩散模型(SRAD)能较好地去除斑点噪声并保持边缘信息,但依然存在不足之处.在分析SRAD模型的基础上,结合增强Lee算法思想,将SAR图像细分为均匀区域、弱纹理区域和噪声发育不完全区域,针对不同区域采用不同处理方法,并加入了迭代终止条件.实验证明改进的SRAD算法具有更好的平滑效果和边缘保持能力.     

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     

SAR图像斑点噪声抑制的本质

合成孔径雷达（SAR）图像的斑点噪声阻碍SAR的应用。在过去20多年中，提出了许多SAR图像去除斑点噪声方法，虽然每种去除斑点噪声方法都能有效去除斑点噪声，但都不同程度地损失了图像的边缘信息，本文首先以数学物理的观点描述了SAR图像斑点噪声抑制问题。其次分析了斑点噪声的统计特性和几种典型的去除斑点噪声方法并进行了简单的比较，在最后研究了SAR图像斑点噪声抑制的本质，这对开发既能有效去除斑点噪声，又能有效保持边缘信息的去除噪声方法十分重要。     

用于SAR图像水域特征提取的斑点噪声压缩方法

本文介绍了合成孔径雷达（SAR）图像的特点,以SAR图像上水域的特征为基础,结合Lee—Sigma自适应滤波器的特点,提出了适合SAR图像水域特征提取的斑点噪声压缩方法,在试验中取得了良好的效果。     

SAR图像海岸线检测的区域距离正则化几何主动轮廓模型

合成孔径雷达(SAR)卫星遥感图像可以极大地提高全国海岸线覆盖频率,然而受到海洋波浪所引起的随机海水表面粗糙度的影响,海岸目标与海水背景边界易混淆不清,因此本文提出了基于区域距离正则化几何主动轮廓模型(RDRGAC),引入距离正则项,解决重复初始化水平集函数为符号距离函数的问题,提高了算法收敛速度。此外,将区域面积项系数与SAR图像等效视数(ENL)建立非线性拟合关系,实现RDRGAC模型根据不同SAR遥感图像的自适应调整,改善海岸线自动提取精度。通过河北省北戴河和大连市金州湾SAR数据海岸线提取对比试验,验证了所提方法的有效性。     

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。     

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。     

一种基于Bayesian准则和MRF模型的SAR图像滤波方法

提出了一种新的斑点噪声的滤波方法,该方法基于小波分解的框架,采用小波域隐MRF模型,计算图像中表征像素纹理特征的隐状态参数的后验概率,以此后验概率作为权重因子对传统GammaMAP滤波算法进行改进。该算法被用于模拟SAR图像和真实ERS 1图像的Speckle抑制。试验结果表明,与传统Gam maMAP算法相比,本文提出的方法能更好地抑制Speckle,并保持图像细节。     

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。     

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。     

基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类

基于四分量散射模型提出了一种多极化SAR(synthetic aperture radar)图像非监督分类算法。与Freeman三分量散射模型不同,四分量散射模型在Freeman三分量的基础上增加了螺旋散射分量(helix),该分量反映了复杂地貌和不规则城市建筑的散射机理,可以用来处理复杂的场景图像。算法强调了初始分类的重要性,在初始分类中考虑了混合散射机制像素的存在,从而提高了分类结果的精确度。聚类过程中,采用由四个散射分量组成的特征向量进行迭代聚类。为了实现算法的完全非监督,利用特征向量给出了一种新的聚类终止准则。NASA/JPL实验室AIRSAR全极化数据分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。     

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。