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     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

SAR影像去噪声方法的研究

针对ＳＡＲ影像噪声的特点,在分析了几种主要滤波的基础上,提出了基于标准偏差的均值和中值滤波,试验证明了此方法的优越性。     

SAR影像去噪声方法的研究

针对SAR影像噪声的特点,在分析了几种主要滤波的基础上,提出了基于标准偏差的均值和中值滤波,试验证明了此方法的优越性。     

基于双树复数小波的SAR图像去噪算法

SAR图像相干斑点噪声的存在严重影响了SAR图像的应用效果。本文给出了一种基于双树复小波变换的贝叶斯收缩去噪算法,采用双树复小波获取更多的方向特性,然后借助贝叶斯MAP估计器调整小波系数,达到去除SAR图像斑点噪声的目的。实验证明,本算法在抑制SAR图像斑点噪声的同时有效地保持了图像的边缘信息。     

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.     

SAR与可见光图像匹配算法研究

合成孔径雷达影像和可见光影像的匹配是雷达自动导航飞行器的关键技术之一,概述了雷达图像的基本滤波方法,多尺度边缘特征提取的基本思路。论述了基于改进Hausdorff距离的SAR与可见光图像的匹配思想,总结了其中存在的主要问题。     

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。