抑制SAR图像相干斑噪声方法研究

探讨了抑制合成孔径雷达 (SAR)图像相干斑噪声的方法。传统噪声抑制和近年来小波变换去噪方法都有其不足之处。将小波变换和维纳滤波结合用于抑制SAR图像相干斑噪声 ,能够获得良好效果。通过比较观察在多个小波基情况下的噪声抑制结果 ,可以选择较好小波基 ,从而有较好的相干斑噪声抑制和保留图像边缘与点目标的滤波效果。     

相干斑噪声背景下的SAR图像分类方法研究

研究了相干斑噪声抑制对合成孔径雷达 (SAR)图像分类的影响。分别采用Kuan自适应滤波和小波变换软门限滤波两种方法进行了相干斑噪声抑制 ;对于SAR图像的分类则采用了图像的灰度以及基于灰度级共生矩阵的 4种纹理特征 ,并利用最大似然分类器进行了监督分类。处理结果表明 ,相干斑噪声的抑制尽管可以提高SAR图像的质量 ,但是由于在相干斑噪声得到抑制的同时 ,地物的固有结构信息也受到损失 ,因此分类精度提高甚微 ,在某些情况下甚至有所下降。针对这种情况 ,提出了一种改进的特征提取方法 ,将基于原图像的灰度级共生矩阵提取的纹理特征与滤波后图像的灰度特征进行组合用于分类。实验结果表明 ,改进的特征提取方法提高了SAR图像的分类精度。     

基于聚类字典学习和稀疏表示的SAR图像抑斑方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑抑制问题,提出一种基于聚类字典学习和稀疏表示的SAR图像抑斑方法。本方法以相干斑噪声的非对数加性模型为基础,通过改进相似度测度的K-means聚类和主成分分析方法进行字典学习,克服了相干斑噪声非高斯性带来的影响,形成具有结构性聚类的字典原子;在稀疏分解方面,通过引入方差稳定因子,建立了适用于抑制SAR相干斑噪声的稀疏表示模型,并通过交替迭代算法进行代价方程求解;同时算法还增加了点目标保护措施,避免了对图像点目标“过滤波”。通过卫星、无人机SAR图像的抑斑实验证明,相比经典的SAR图像抑斑方法,所提的方法在抑斑的视觉效果上和客观评价指标上都有较大的提升。     

一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法

合成孔径雷达(SAR)图像所固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了对图像中的目标进行检测和识别,因此SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像应用的重要课题。提出了一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法,算法根据区域像素点的分布特征自适应调整滤波窗口的大小,在均匀的背景杂波区域内增大滤波窗口来抑制斑点噪声,在包含目标的细节区域内减小滤波窗口,同时采用自适应阈值选择部分像素参加滤波的方法,以便在有效降斑的同时保持边缘和目标细节,最后通过对实际数据的处理验证了算法的有效性。     

一种新的SAR相干斑抑制方法

研究了SAR相干斑统计特性和中值滤波的不足之处,阐述了加权中值滤波器的原理,并在此基础上针对SAR图像的特点提出了一种自适应优化加权中值滤波算法,该算法抑制SAR图像相干斑噪声时能够尽可能保持所需细节,达到了图像噪声和细节保持的最佳平衡.实际图像的测试结果表明了所提方法的有效性.     

一种基于SVR的SAR图像自适应滤波算法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像相干斑噪声抑制问题,提出了一种基于支持向量回归（support vector regression, SVR）分析的空间域自适应滤波方法。将SAR图像看做连续二维函数,利用SVR方法对其进行逼近。基于图像的逼近结果描述像素关联性,并基于关联性破坏程度对噪声进行类型分析,对不同类型的噪声采取确定性的抑制算法。为了保证精度,选择小波核函数构建支持向量回归机。实验结果表明了该方法的有效性和对经典方法的改进。     

基于局部混合滤波的SAR图像去噪

相干斑噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统所固有的缺点,严重影响SAR图像的可用性,给后续的图像分割、特征提取和目标识别等工作带来严峻的挑战。结合非下采样方向滤波器和双树复小波变换各自的特点,提出一种新的基于非下采样方向滤波-双树复小波变换的局部混合滤波SAR图像去噪算法,具有多方向和多尺度性,保持了图像的平移不变性,改善了图像的视觉效果。与其他算法不同,本文算法采用非下采样方向滤波器级联双树复小波的方法,不仅对每次产生的高频分量进行去噪,还对变换所产生的低频分量进行滤波去噪。实验结果表明：与使用同级双树复小波-轮廓波变换加软阈值去噪相比,本文算法的峰值信噪比提高2 dB;与使用轮廓波加循环平移（cycle spinning, CS）软阈值算法去噪相比,本文算法去噪后的图像不仅峰值信噪比有所提高,而且去噪后的图像更为平滑,抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显改善。     

基于树型小波和灰度共生矩阵的SAR图像分类

SAR图像包含有相干斑噪声 ,传统的方法不能很好地对SAR图像进行分类。为了能对SAR进行精确分类 ,将图像的灰度和纹理特征 ,空域和频域特征相结合 ,提出了一种新的SAR图像分类方法。该方法采用由树型小波中频纹理能量特征、灰度共生矩阵特征、树型小波滤波后的灰度组成的特征矢量对SAR图像进行分类。实验结果分析表明 ,该方法是一种有效的SAR图像分类方法。     

四叉树分类的网格编码量化在SAR图像中的应用

综合了小波去相干斑噪声、四叉树分类、网格编码量化技术,提出了一种在小波域内对带噪SAR图像作网格编码量化的新方法。首先对小波域的SAR图像实施软阈值去噪声,然后根据小波图像中各子带系数的带间相关性对其进行四叉树分类,再对分类后的重要类小波系数应用网格编码量化形成有序的嵌入式比特流。该方法不仅利用了信号间的时间相关性,而且也较好地利用了信号变换域的相关性。并且在对SAR图像压缩的同时去除了噪声,取得了很好的效果。     

基于贝叶斯模型的shearlet域SAR图像去噪方法

通过对合成孔径雷达(synthetic-aperture-radar,SAR)图像相干斑噪声的特点分析,提出一种基于贝叶斯模型的shearlet域SAR图像去噪方法。首先将变换后的SAR图像在shearlet域进行稀疏表示,得到稀疏系数的分布;其次利用贝叶斯模型进行信号和噪声检测的建模,得到最佳的阈值;然后根据稀疏系数在不同方向上相关性不同的特点,利用自适应加权收缩算法对SAR图像噪声进行平滑处理;最后利用降噪后的高频子图像和低频子图像进行逆shearlet变换,得到SAR重构图像。通过在MSTAR数据库上的实验表明,该算法在滤除相干斑噪声的效果上比其他方法更好,并且不会损失图像的边缘特性。     

一种血管内超声图像边缘提取方法

血管内超声（IVUS）图像的冠状动脉血管壁内、外膜边缘提取对冠脉疾病的诊断和治疗有着重要意义。针对实际IVUS图像血液斑点噪声比较严重的情况，提出一种基于超声序列图像斑点噪声抑制和活动轮廓模型（Snake模型）的IVUS图像边缘提取方法。首先采用一种时／空滤波方法对IVUS图像进行降噪预处理，该方法能够有效地抑制IVUS图像的血液斑点噪声；然后基于Snake模型和图像的统计特征自动提取冠脉血管壁内、外膜边缘。实验结果表明，本算法简单，准确性较高，对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强，是一种较好的全局最优化算法。     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.     

基于相干斑抑制SIFT的SAR图像配准方法

基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)算法,提出了一种能有效抑制相干斑噪声干扰的合成孔径雷达图像配准方法。该方法首先基于相干斑抑制各向异性扩散滤波模型建立图像的各向异性尺度空间,在滤除斑点噪声的同时保持了图像细节,弱化了斑点噪声对特征提取的影响;然后采用改进的二元直方图分析方法优化双向匹配初始结果,剔除了随机分布的误匹配点;最后引入临近特征点变换误差分析的过程,增加正确匹配点对数量,提高了变换模型参数的准确度。实验结果表明,该方法能增强SIFT特征点的稳定性,取得较高的配准精度,对相干斑噪声具有良好的适应性。     

Information compression and speckle reduction for multifrequency polarimetric SAR images based on kernel PCA

Multifrequency polarimetric SAR imagery provides a very convenient approach for signal processing and acquisition of radar image. However, the amount of information is scattered in several images, and redundancies exist between different bands and polarizations. Similar to signal-polarimetric SAR image, multifrequency polarimetric SAR image is corrupted with speckle noise at the same time. A method of information compression and speckle reduction for multifrequency polarimetric SAR imagery is presented based on kernel principal component analysis （KPCA）. KPCA is a nonlinear generalization of the linear principal component analysis using the kernel trick. The NASA/JPL polarimetric SAR imagery of P, L, and C bands quadpolarizations is used for illustration. The experimental results show that KPCA has better capability in information compression and speckle reduction as compared with linear PCA.     

基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降噪过程中容易引起细节纹理信息损失的问题,该文结合SAR图像相干斑噪声的统计特性,提出了一种基于变换域系数线性最小均方误差(linear minimum mean-square error, LMMSE)估计的SAR图像降噪方法。首先通过SAR场景下的Kmeans聚类算法将相似图像块聚类;然后针对每一类相似图像块集合进行奇异值分解(singular value decomposition, SVD),得到同时包含图像块集合行列相关信息的含噪奇异值系数;为从含噪奇异值系数中更准确地估计出真实图像奇异值的系数,先通过加性独立信号噪声(additive signal-dependent noise, ASDN)模型将乘性噪声转化为加性噪声,再利用LMMSE准则对奇异值系数进行估计,最后将估计结果重构得到降噪后的图像块集合。实验结果表明,该方法充分利用相似图像块集合奇异值系数稀疏的特性,采用LMMSE准则估计奇异值系数,既保证了系数中噪声分量的去除又避免了图像纹理细节对应小系数的丢失,不仅去噪效果明显,同时能有效地保持图像纹理细节,具有良好的图像视觉效果。     

提升小波与隐马尔科夫模型的SAR图像噪声滤波

利用提升小波技术和马尔科夫模型进行雷达图像斑点噪声的抑制具有明显优越性。讨论了雷达图像斑点噪声滤波的小波基的选择和提升方法,分析了利用马尔科夫模型描述小波系数相关性的问题,并提出了一种基于小波系数高斯混合模型和隐马尔科夫模型的雷达图像斑点噪声滤波方法。最后使用几种典型的滤波处理方法,分别对两幅合成孔径雷达图像进行滤波处理,实验表明该方法对SAR图像的斑点噪声抑制具有较好效果。