基于自适应非局部均值的SAR图像相干斑抑制

针对在利用非局部均值方法对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降斑时,存在的图像块相似性度量不准确、鲁棒性不高等问题,提出了一种基于自适应非局部均值的SAR图像相干斑抑制方法。首先,定义平滑度以刻画图像不同区域的纹理复杂程度,并设计自适应匹配函数,自适应地确定图像块和搜索窗口的大小,以提高块相似性度量的准确性,并在此基础上提出了自适应非局部均值算法框架。然后,利用Gabor滤波器对图像块的相似性进行度量,以增强块相似性度量的鲁棒性,并以所提框架为依据,设计了基于Gabor滤波器的自适应非局部均值算法。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除相干斑噪声,而且较好地保持了图像的纹理、边缘、点目标等信息,为后期SAR图像的理解与解译奠定了良好的基础。     

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。     

Application of wavelet support vector regression on SAR data de-noising

A new filtering method for SAR data de-noising using wavelet support vector regression (WSVR) is developed.On the basis of the grey scale distribution character of SAR imagery,the logarithmic SAR image as a noise polluted signal is taken and the noise model assumption in logarithmic domain with Gaussian noise and impact noise is proposed.Based on the better performance of support vector regression (SVR) for complex signal approximation and the wavelet for signal detail expression,the wavelet kernel function is chosen as support vector kernel function.Then the logarithmic SAR image is regressed with WSVR.Furthermore the regression distance is used as a judgment index of the noise type.According to the judgment of noise type every pixel can be adaptively de-noised with different filters.Through an approximation experiment for a one-dimensional complex signal,the feasibility of SAR data regression based on WSVR is confirmed.Afterward the SAR image is treated as a two-dimensional continuous signal and filtered by an SVR with wavelet kernel function.The results show that the method proposed here reduces the radar speckle noise effectively while maintaining edge features and details well.     

SAR image despeckling based on edge detection and nonsubsampled second generation bandelets

To preserve the sharp features and details of the synthetic aperture radar (SAR) image effectively when despeckling, a despeckling algorithm with edge detection in nonsubsampled second generation bandelet transform (NSBT) domain is proposed. First, the Canny operator is utilized to detect and remove edges from the SAR image. Then the NSBT which has an optimal approximation to the edges of images and a hard thresholding rule are used to approximate the details while despeckling the edge-removed image. Finally, the removed edges are added to the reconstructed image. As the edges are detected and protected, and the NSBT is used, the proposed algorithm reaches the state-of-the-art effect which realizes both despeckling and preserving edges and details simultaneously. Experimental results show that both the subjective visual effect and the mainly objective performance indexes of the proposed algorithm outperform that of both Bayesian wavelet shrinkage with edge detection and Bayesian least square-Ganssian scale mixture (BLS-GSM).     

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。     

小波域局部贝叶斯阈值的SAR图像斑点抑制算法

提出了一种抑制SAR图像斑点噪声的小波域贝叶斯软阈值方法。该算法不同于有偏的去除乘性噪声的同态滤波算法,而是将噪声转化为局部平稳的加性白噪声。在非下采样小波子带上,视数给定时该算法可以简洁有效地估计局部加性噪声方差。在实验中,该算法同Kuan,Lee和Argenti等算法作了比较,结果表明,在常用性能指标上所提算法优于其它算法。     

Optimal Approach to SAR Image Despeckling

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｔｈａｓｂｅｅｎｆｏｕｎｄｔｈａｔａｌｍｏｓｔａｌｌｍｏｄｅｒｎｒａｄａｒｉｍａｇｅｓａｒｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｌｙｉｎｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ,ｗｈｉｃｈｒｅｓｕｌｔｓｆｒｏｍｔｈｅｈｉｇｈｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｎｍｏｄｅｒｎｒａｄａｒｓ.Ａｓａｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｃｔｉｖｅｍｉｃｒｏｗａｖｅｓｅｎｓｏｒ,ＳＡＲ ,ｗｉｔｈｉｔｓａｂｉｌｉｔｙｔｏｉｍａｇｅｔｈｅＥａｒｔｈ’ｓｓｕｒｆａｃｅｉｎｎｅａｒｌｙａｌｌｗｅａｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎ…     

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。     

基于非局部分类处理的SAR图像降斑

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像不同内容间的统计特性差距较大以及采用非局部降斑方法处理SAR图像时会产生图像细节丢失及伪影等现象,提出了一种基于非局部分类处理的SAR图像降斑方法。首先对相似块方差系数的均值采用阈值比较的方法将图像分为同质区和异质区,在寻找目标块对应的相似块时,根据图像块中心像素点所属的类别选择合适的参数进行块匹配,并在获得相似块后分别使用加权平均的方法处理同质区目标块和3D变换域硬阈值收缩方法处理异质区目标块。该方法不仅能在块匹配过程中选择不同的块尺寸和搜索范围以提高块匹配的精度,而且使用不同方法处理同质区和异质区时能够在图像降斑与细节保持的权衡中达到更好的平衡。实验结果表明,该方法充分利用同质区和异质区的特点,结合不同的方法进行分类处理可有效提高图像降斑性能,在SAR图像降斑性能指标和视觉效果方面均达到了较高水平。     

基于非凸加权范数约束的SAR图像降斑

结合相似图像块具有低秩的特性提出了一种非凸加权范数约束(non-convex weighted norm constrain, NWNC)的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降斑方法。首先对每个目标块寻找相似图像块构建相似图像块集合;然后对相似图像块集合的系数矩阵进行NWNC;再利用广义阈值收缩法估计系数矩阵;最后对系数矩阵进行反变换重构出降斑图像。实验结果表明,该方法不仅有效地解决了传统低秩核范数约束不足的问题,而且通过NWNC和广义阈值收缩估计系数使得系数估计更加精确,表现在抑制斑点噪声的同时可以很好地保护图像的纹理细节。     

SAR图像斑点噪声滤除方法应用研究

SAR图像中相干斑点噪声的滤除方法很多,在不同情况下选择不同滤波方法的研究急待进行。分别利用常用空间域滤波方法和数种小波系数滤波算法对4幅不同的SAR图像进行斑点噪声的滤除,分析了各自在不同图像滤波中的优缺点,为在不同情况下使用不同的滤波算法提供了一种经验性分析结果。在大量实验的基础上,得到了小波滤波阈值系数比例值为1 5时的较好的滤波效果,利用小波变换细节子图间的近似比例关系,提高了运算的速度。     

基于MAP-MRF模型的SAR图像道路提取

利用最大后验概率一马尔可夫随机场(maximum posteriori-Markov random field,MAP-MRF)模型,从合成孔径雷达图像中提取道路是一种全局最优方法.该方法克服了SAR图像固有的相干斑干扰,结合道路的空间分布特征,构建了马尔可夫随机场关于道路分布的先验概率模型,并利用遗传算法获得后验概率最大意义下的最优结果.通过对真实SAR图像的试验表明,在主干道路被提取的同时,一些人眼难于辨识的低对比度细小的道路也能被辨识出来,从而说明了该方法对于SAR图像道路提取的有效性.     

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。     

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。     

二元收缩方程与复数小波用于SAR影像去噪

二元收缩方程定义了由相邻尺度小波系数的联合概率密度函数,其与噪声模型联立后利用最大后验概率估计可进行图像去噪。在SAR图像斑点噪声服从瑞利分布的假设下,结合双树复数小波变换推导了基于二元收缩方程的SAR图像的简化去噪模型,然后利用局部方差估计和维纳滤波器获得噪声方差与带噪小波系数方差的估计值,并计算出合适阈值对SAR图像进行去噪。实验结果显示,去噪图像的峰值信噪比以及有效视数都较其它算法有大幅提高,且很好地保持了图像的边缘特征。     

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。     

基于梯度分组的NL-means改进型SAR图像降噪算法

非局部平均降噪（non-local means, NL-means）算法是近期提出的针对高斯噪声的降噪算法,能够有效地保持图像纹理,但是其计算量庞大,而且要求噪声符合高斯分布,这限制了其在合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像上的应用。利用梯度分组的相似点匹配算法对NL-means算法进行改进,在降低计算量的同时进一步提高降噪质量。针对SAR乘性噪声特点,引入同态变换处理使改进后的算法能够适用于SAR图像降噪。通过仿真实验对本算法进行验证,降噪处理的峰值信噪比比同类算法平均提高3 dB,执行速度比NL-means约提高了3倍。     

基于结构的SAR图像配准

由于SAR图像中相干斑的存在，使得已有用于光学遥感图像自动配准的算法往往无法直接应用。基于人工通过地物结构推毫匹配关系进行配准的想法。提出了一种基于结构的SAR图像自动配准算法，该算法首先通过检测出的点目标构造“虚拟结构”，然后再综合新提出的“虚拟结构”不变量及结构区域不变矩作为相似测度完成匹配检测，最后用LMS算法估计出变换参数从而实现SAR图像的自动配准。实验结果表明，该算法不仅能够有效实现SAR图像的自动配准，而且能有效避免SAR图像中相干斑对配准过程中特征检测和匹配造成的影响。     

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。     

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。