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。     

基于小波系数统计特征的SAR图像恢复

基于小波系数统计特征，提出了一种SAR图像恢复方法。首先将对数变换后的SAR图像进行平稳小波分解，基于小波系数统计特征，用α—stable分布分别对纯净信号和噪声建模，估计出各部分模型参数后，用MAP估计器对处理后的SAR图像进行非线性处理来恢复出纯净图像。实验结果表明，该方法能在抑制噪声的同时最大程度地保持纹理细节。     

基于迹的PDE在极化SAR图像相干斑抑制中的应用

作为各向异性滤波器,基于迹的偏微分方程(PDE)滤波算法相对于基于散度的PDE滤波算法在相干斑抑制效果和细节保持方面都表现出了优良的性能。利用基于迹的PDE,结合极化SAR数据的自身特性,设计了基于迹的PDE极化SAR相干斑抑制方案。算法针对极化SAR数据的协方差矩阵进行操作,在保留极化信息的基础上进行滤波处理。分别选用EMISAR机载数据和RADARSAT-2星载数据进行实验,并与RefinedLee去噪算法进行对比,验证了算法的可行性。     

基于核独立成分分析的极化SAR图像相干斑抑制

为提高极化合成孔径雷达图像相干斑抑制的效果,提出基于核独立成分分析(kernel independent component analysis,KICA)的极化SAR图像相干斑抑制方法.该方法将三个通道的极化信息作为输入数据,经过KICA变换得到三个独立分量,取相干斑指数最小的分量作为滤波后的信息图像.由于将核函数引入...     

极化SAR图像自适应增强Lee滤波算法

精制极化Lee滤波算法以其简单、高效、健壮等优点在极化SAR图像处理解译中得到了广泛的应用。然而,此滤波算法存在明显的缺陷：扇贝效应和虚假细线。对此,本文提出增加一组均匀窗口及一组线性方向窗口,并采用大小自适应窗口机制,在同质度高的区域用大窗口滤波,在同质度低的区域用小窗口滤波,从而使得滤波窗口在形状和尺寸上都能自动适应实际场景。利用机载和星载全极化SAR数据进行的滤波实验结果表明,本文提出的自适应增强Lee滤波算法在同质区域的噪声抑制能力明显优于精制极化Lee滤波算法及改进的Sigma滤波算法,同时在保持点、线等细节信息方面也优于精制极化Lee滤波算法,并且能很好的保持图像中地物的极化散射信息。     

一种基于核回归的SAR图像自适应相干斑抑制方法

为了在抑制相干斑噪声的同时更好地保持SAR图像中的点目标和边缘目标,在经典核回归方法的基础上,本文提出了基于核回归的SAR图像自适应相干斑抑制方法。通过分析SAR图像的幅度分布特性,在构建模型时,以图像的幅度值为判别条件,使核函数在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征;同时考虑对边缘的保护作用,基于散布矩阵修正了自适应核回归方法,建立了基于核回归的SAR图像自适应相干斑抑制方法。试验结果表明,该算法通过将幅度值和散布矩阵引入核函数,更好地抑制了噪声,同时也保持了图像中的点目标和边缘。     

基于贝叶斯框架和Gamma分布的SAR图像分割

图像分割作为图像处理的关键步骤之一,一种高精度的SAR图像分割方法在图像分析与解译中显得尤为重要。根据SAR图像的统计特性,本文主要研究基于贝叶斯框架和Gamma分布的SAR图像分割方法,分别以单一Gamma分布概率模型和Gamma混合模型定义像素属于聚类的或然率;此外,基于马尔科夫随机场理论定义像素与其邻域像素标号间相互作用关系,并以此作为先验概率;然后,根据贝叶斯定理得到像素属于聚类的后验概率。最后,分别基于上述两种方法对模拟SAR图像及真实SAR图像进行分割实验。结果表明,Gamma混合模型较单一Gamma分布能够更加准确地描述SAR图像分布特征,得到高精度的分割结果。     

SRRG-MRF的SAR海冰图像分割算法

针对SAR海冰图像受相干斑噪声影响严重, 提出采用相干斑抑制区域生长模型的区域MRF(SRRG-MRF)分割算法。SRRG区域模型包括构建图像的相干斑抑制区域化表达和基于区域的灰度相似性进行区域生长两个部分,其中相干斑抑制的区域化表达由相干斑抑制的双边滤波(SRBF)算法和分水岭变换构成, 该模型在相干斑噪声严重的情况下, 能够有效抑制过分割和对目标边缘准确定位, 并防止MRF分割优化陷入局部最小值, 减少误分割。将SRRG区域模型与MRF相结合, 能够大幅度减少优化搜索空间, 获得准确的分割结果。采用不同视数的SAR海冰合成图像和由RADARSAT-2及SIR-C获取的SAR海冰真实图像进行测试, 结果表明: 与已有区域MRF分割算法相比,本文算法能够有效提高分割准确性。     

单视SAR图像相干斑回波的特征分析与统计

高分辨率合成孔径雷达的相干斑是由雷达信号的干性引起的，并存在于所有相干图像中。根据SAR成橡机理，分析了产生的原因特征，给出了SAR相干斑的确切定义、统计方法。实验表明统计结果与传统方法相比更加精确。     

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。     

NSCT域统计模型的SAR图像相干斑抑制

本文对SAR图像在引进加性模型的基础上,采用非下采样Contourlet变换,根据其系数、邻域系数及父系数3者之间的相关性,给出一个分类准则,把系数分为2类:重要系数和非重要系数,然后采用改进的Donoho阈值处理重要系数,估计出不含噪声的非下采样Contourlet变换系数,从而得到抑制了相干斑的SAR图像。对真实SAR图像进行相干斑噪声抑制实验,结果显示本文方法在抑斑效果和图像的细节保留上均优于目前的许多方法。     

顾及目标异质性的极化SAR图像非局部均值滤波

相干斑抑制是极化合成孔径雷达(Pol SAR)图像分析的重要预处理步骤。为了更好地抑制极化SAR图像中的相干斑,本文综合目标的异质性和结构信息,提出基于目标异质性的非局部均值滤波方法。首先利用K分布距离度量目标的异质性,并以异质性为基础,保留图像中的点、线等高异质性目标;然后计算图像块之间的异质性差异,最后将其作为度量非局部均值加权滤波像元相似性的权重系数,实现对Pol SAR图像的相干斑抑制。实验对比结果表明:本文方法能够有效地抑制相干斑,同时对细节信息和极化信息也具有良好的保持性,能够为后续的图像应用提供支持。     

结合贝叶斯理论和MRF的主被动遥感数据协同分类

提出一种基于贝叶斯理论和马尔科夫随机场MRF(Markov Random Fields)的主被动遥感数据协同分类方法。该方法依据光学与微波遥感数据在地物提取中的各自优势,首先对ASAR后向散射系数进行入射角归一化,然后构建一种基于贝叶斯理论和MRF的分类器,以归一化后的ASAR双极化数据与TM7个波段共同参与分类。分别对ASAR入射角归一化的有效性和主被动协同的必要性进行验证,结果表明,采用本文方法的分类精度达到89.4%,较未进行角度校正的主被动数据协同分类的精度提高了4.1%,较单独TM分类的精度提高了11.5%,体现出主被动遥感数据协同在分类上的潜力。     

基于MRF信息融合的多通道SAR图像变化检测算法

SAR图像变化检测是近几年SAR图像应用研究的新领域,现有的SAR图像变化检测算法大多针对单通道图像数据,而利用多通道SAR图像数据进行变化检测,可以充分利用图像信息,能够得到更好的检测效果。论文研究了基于MRF信息融合的多通道SAR图像变化检测算法,通过融合图像不同通道信息,实现变化检测;并重点论述了算法的基本原理和算法实现过程,通过实验对比,证明了论文提出的算法可以得到较高的检测精度。     

基于非下采样Contourlet变换的极化SAR图像融合与去噪

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)在处理噪声影像中具有的优势,以及同极化SAR图像(HH、VV)之间的相关性与互补性,本文实验了一种基于非下采样Contourlet变换的极化图像融合方法。该方法首先对每个极化图像进行多尺度、多方向分解,然后对不同分解子带系数分别采用有利于斑点噪声去除和信息增强的融合规则进行融合,最终通过NSCT反变换得到融合图像。通过信息熵、相关系数以及等效视数等指标的评价,验证了该方法可以有效地实现信息增强,同时该方法也在一定程度上降低了斑点噪声的负面影响。     

改进独立分量分析极化SAR影像相干滤波

极化合成孔径雷达(SAR)影像的相干斑滤波,对其后处理起着至关重要的作用。针对传统的独立分量分析(ICA)算法稳定性差、易陷入局部最优等缺陷,该文提出基于粒子群优化(PSO)改进的ICA滤波算法,用于进行极化SAR影像相干斑滤波。该方法利用PSO算法来改进解混矩阵W的行向量的生成过程,以提高ICA算法的分离效果。采用AIRSAR获取的旧金山海湾地区的L波段极化SAR影像进行实验,并用相干斑指数、迭代次数、收敛时间等指标进行客观评价。结果表明,基于PSO改进的ICA算法具有更高的收敛效率和更好的相干斑抑制性能,能有效地降低影像的相干斑噪声。     

基于MKSVM和MRF的高光谱影像分类方法

为充分利用高光谱遥感影像中丰富的光谱和空间信息,提出了一种基于多核支持向量机(multiple kernel support vector machine,MKSVM)和马尔科夫随机场(markov random field,MRF)的影像分类方法。该方法首先利用MKSVM分类器对影像进行分类处理,再利用MRF对初始分类结果进行空间结构规则化,得到最终分类结果。通过对AVIRIS高光谱影像的分类实验表明,该方法有效地消除了分类结果中同质区域内的"噪声",分类精度提高了3%左右。     

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。     

Unsupervised Change Detection in Multitemporal SAR Images Using MRF Models

An unsupervised change-detection method that considers the spatial contextual information in a log-ratio difference image generated from multitemporal SAR images is proposed. A Markov random filed (MRF) model is particularly employed to exploit statistical spatial correlation of intensity levels among neighboring pixels. Under the assumption of the independency of pixels and mixed Gaussian distribution in the log-ratio difference image, a stochastic and iterative EM-MPM change-detection algorithm based on an MRF model is developed. The EM-MPM algorithm is based on a maximiser of posterior marginals (MPM) algorithm for image segmentation and an expectation-maximum (EM) algorithm for parameter estimation in a completely automatic way. The experiment results obtained on multitemporal ERS-2 SAR images show the effectiveness of the proposed method.     

Unsupervised change detection in multitemporal SAR images using MRF models

An unsupervised change-detection method that considers the spatial contextual information in a log-ratio difference image generated from multitemporal SAR images is proposed. A Markov random filed (MRF) model is particularly employed to exploit statistical spatial correlation of intensity levels among neighboring pixels. Under the assumption of the independency of pixels and mixed Gaussian distribution in the log-ratio difference image, a stochastic and iterative EM-MPM change-detection algorithm based on an MRF model is developed. The EM-MPM algorithm is based on a maximiser of posterior marginals (MPM) algorithm for image segmentation and an expectation-maximum (EM) algorithm for parameter estimation in a completely automatic way. The experiment results obtained on multitemporal ERS-2 SAR images show the effectiveness of the proposed method.