2维对称小波与多尺度影像边缘特征提取

针对Mallat Gaussian小波和Bubble小波用于解决遥感影像中多变和不确定尺度目标检测中存在的不足，基于一般高斯核构造了2维对称小波和张量积2维对称小波。给出了5组有关空间滤波器响应系数和快速算法。实验表明给出的2维对称小波用于影像中多变尺度目标的边缘检测效果显著。对于遥感影像空间不同尺度目标的检测，可以通过在对称小波中选择适当的σ值以得到相应的空间滤波器响应系数，实现最佳边缘特征检测。由于遥感影像中存在2种类型的边缘，采用对称小波的过零点检测和极值检测获取的边缘特征间存在明显差异，在遥感影像目标特征的自动探测以及数字摄影测量研究中应引起重视。     

SAR海洋影像的小波表达方法

小波分析可以作为地球物理研究工作的一个工具。通过连续小波变换和离散小波变换得到了检验。在这两种变换中，利用一些不同的计算过程有可能实现波形的分解和复原。每个计算过程的理论背景都利用一些特殊的“小波”作了简单的描述和应用，所用的小波基于高斯函数，同时它提供了满足“时间与频率”（空间位置与波数）局部分析不确定性下界。这种表示方式非常适合于那些非平衡过程的波形分析，通过扩张Ｆｍ－ｃｈｉｒｐ波形和两个不同     

基于小波的SAR影像纹理分析

在分析SAR影像特征的基础上,引入了基于小波的纹理提取方法,并采用第二代提升小波与双正交小波对SAR影像进行小波二级分解,提取影像各尺度上的小波特征系数。对机载的SAR影像进行了纹理分析及分类,得出了不同小波的分类分析结果。     

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。     

多尺度小波融合SAR影像边缘提取

本文在研究SAR影像地物边缘特征和灰度直方图分布规律的基础上,利用方向可调滤波器提取了边缘,并利用多尺度小波融合算法对提取的边缘进行了融合。实验证明,本方法在保持边缘连续性和准确性上取得了较为理想的结果。     

小波变换在遥感影像道路特征提取中的应用

遥感影像中的信息提取一直是图像处理的研究热点之一,阐述了在道路特征提取方面的一些经验.鉴于小波变换是检测边缘的良好工具,并结合边界跟踪,最终成功完成了道路特征的提取.     

基于小波分解的星载SAR图像纹理信息提取

论述利用小波变换提取合成孔径雷达（SAR）图像的多尺度纹理信息，借助Daubechies3正交小波，对图像进行小波分解，将小波变换各个频带输出的l1范数作为纹理特征值。选取徐州市区局部的Radarsat卫星SAR图像，提取出纹理图像，实验证明，该纹理提取方法能有效地提取出面目标的纹理信息。     

SAR影像的城市街区边缘直线特征提取算法研究

针对城市街区边缘特征的提取问题,提出了一种基于高斯伽马形双窗与Gabor组合滤波器的城市街区边缘提取算法。算法首先设计了一种高斯伽马形双窗与Gabor的组合滤波器算子,采用该算子对影像进行滤波处理,可以很好地消除噪声等因素产生的虚假响应,并得到边缘结构特征;然后基于滤波后的SAR影像,采用LSD算法进行直线边缘提取,并对LSD算法进行优化改进,实现短直线特征的删除、合并和延长处理,获得较为连续的长直线特征;最后采用多组雷达影像数据对本文提出算法进行实验验证。实验结果表明,该算法能够有效克服相干斑噪声等因素的影响,提取得到真实、准确且连续性较强的城市街区边缘特征。     

基于提升格式小波包变换的SAR影像去噪(英文)

According to the different characteristics that signal and noise exhibit during wavelet decomposition, a new denoising method based on the lifting scheme wavelet packet decomposition is presented. In this method, the SAR images are decomposed by using the best wavelet packet and the norm of each sub-band are calculated; signals and noise can be discriminated based on the norm and soft-threshold method, and the images can be denoised. Experiments show that the proposed algorithm has excellent performance in denoising SAR images, and can remove most noise of images with well-kept texture detail information. The calculating speed of the method is twice the speed of the general wavelet packet transform algorithm.     

基于小波变换的影像纹理特征提取试验

利用小波变换获取子图像的能量值来提取高分辨率遥感影像的纹理特征,采用了大量训练样本进行特征统计,揭示了小波变换用于遥感影像纹理特征提取的规律。     

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。     

SAR成像原理与图像特征

作为InSAR系列讲座的第二篇，本文介绍InSAR的传感器——合成孔径雷达(SAR)的成像基本原理与其所获取的SAR图像特征。     

海洋表面膜特征的SAR图像探测

讨论并分析各种成因类型的海洋表面膜特征及其在海洋ＳＡＲ图像中影像特征。对渤海湾的ＳＡＲ图像中的表面膜特征进行检测并对这些表面膜特征成因进行了分类。     

一种新的MSTAR SAR图像分割方法

提出了一种新的MSTAR SAR图像分割方法。该方法首先根据地物的散射机制进行属性散射中心(attributed scattering centers,ASC)特征提取,构造属性散射中心特征向量;然后使用马尔科夫随机场(Mark-ov random ficld,MRF)结合属性散射中心特征对MS\     

SAR波长对遥感图像统计特征的影响

传感器参数不同会导致图像灰度与表象特征不同,进一步会影响到统计特征表达。因此有必要系统研究常用统计特征与传感器参数之间的相关性,从而实现更加抗差的图像处理与分析。研究目前常用的6种图像统计特征,在合成孔径雷达（SAR）波长变化时（L波段、C波段和X波段）的抗差性。试验中,对抗差性能指标作出定义,并对不同统计特征的抗差性做出了比较与分析。试验结果发现,不同统计特征对波长变化的抗差性不同,同时图像特征在不同地形时随波长变化的规律也不一致。     

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。     

利用多尺度Hough变换提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构

提出了一种利用多尺度Hough变换从高分辨率SAR图像提取建筑物L型结构的方法。针对高分辨率SAR图像建筑物L型结构的特点,建立了建筑物L型结构简化几何模型,并采用从粗到精的思路利用多尺度Hough变换提取建筑物L型结构方向线。并提出了一种L型结构组合度函数对提取直线进行编组,确定建筑物L型结构的方向和拐点。最后,采用基于扫描线的方法计算L型结构线宽,得到完整规则的建筑物L型结构。多幅真实机载高分辨率SAR图像实验结果表明,本方法可以有效地提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构,提取结果与实际位置吻合较好。     

利用SAR影像配准偏移量提取地表形变的方法与误差分析

单一的InSAR观测技术可提取地表沿雷达视线方向(LOS)上的一维位移,而利用SAR影像配准过程中的同名像素偏移量可提取地表沿雷达方位向(近南北向)与距离向(近东西向)的二维形变场,与LOS方向的一维形变形成优势互补。本文在分析SAR影像配准偏移量提取地表形变场方法的基础上,推导建立了雷达方位向与距离向形变提取的误差模型,探讨了该方法提取地表形变的主要误差源。以Bam地震ASAR影像和玉树地震PALSAR影像为数据源,分别开展同震形变场的提取与误差分析试验,结果表明,基于SAR像素配准偏移量提取同震形变场的精度主要受匹配窗口尺寸与过采样因子影响,形变提取误差随匹配计算窗口的增大而减小,形变提取精度随过采样因子的增大有适量提高,地形起伏效应在高差较大的SAR影像区域中表现较为显著。