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。     

基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.     

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。     

基于Kirsch方向模板的SAR相干斑噪声抑制方法

提出一种抑制SAR相干斑噪声的加权平滑滤波方法。该方法利用 8个 3× 3的Kirsch方向模板分别与SAR图像进行卷积运算 ,取其中的最大值作为窗口中心像素的边缘强度值 ,中心像素灰度值的滤波输出为它的 8个邻域像素灰度值的加权平均 ,加权系数为每个像素的边缘强度值。给出了滤波核方程的推导过程 ,分析了滤波原理。将该方法用于SAR图像相干斑噪声抑制 ,并与Lee滤波器的去斑效果进行了比较。实验结果表明 ,该方法具有良好的抑制相干斑噪声效果和较强的边缘保持能力。     

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.     

基于区域分割的NSCT域SAR与全色图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform, NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。     

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。     

SAR图像相干斑抑制滤波性能评价

为了评价合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像相干斑滤波算法性能,提出了一个性能评价体系,其中包含9项指标:等效视数(或平滑指数)、辐射分辨率、信号杂波比损失、信号辐射度损失、均值偏差、空间分辨率损失、边缘保持指数、峰值旁瓣比偏差、积分旁瓣比偏差。该评价体系能同时衡量各滤波算法对相干斑的抑制程度以及对图像原始信息的保持程度。通过用真实图像和模拟SAR图像对典型相干斑滤波算法的检验,表明了评价指标的有效性。     

基于超分辨极化SAR图像的舰船检测算法

极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像超分辨处理具有聚集目标能量,提高图像分辨率,抑制相干斑噪声的能力。扩展了多通道幅度和相位估计(amplitude and phase estimation, APES)谱估计算法,并以此实现了极化SAR图像的超分辨处理。运用基于K分布的单极化检测器和基于SPAN、PWF的全极化检测器对实测SAR图像进行了舰船检测。通过分析超分辨极化SAR图像杂波统计分布、弱小目标检测性能、目标区域区分精度、目标轮廓及拓扑结构提取效果等,验证了基于多通道APES谱估计的超分辨极化SAR图像的舰船检测性能。     

基于边缘信息的区域合并SAR图像分割算法

针对基于区域合并的合成孔径雷达图像分割中区域合并的顺序问题,提出一种利用边缘信息的区域合并技术。首先,利用改进的比例边缘检测算子获得初始过分割结果;然后,设计一个基于相邻区域的面积和边缘信息的区域合并优先级函数来引导区域合并的进行,该方法提高了模型参数的估计精确,同时保留图像的强边缘;最后,将边缘信息区域合并技术用于求解基于多边形网格的最短描述长度准则SAR图像分割模型。实验表明,与同类方法相比,本文方法的边缘检测能力与定位精度均有提高。     

基于SNIC的双时相SAR图像超像素协同分割算法

针对面向区域的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测方法中存在的双时相图像边缘和空间对应关系不一致的问题, 提出了一种基于简单非迭代聚类(simple non-iterative clustering, SNIC)的双时相SAR图像超像素协同分割算法。首先, 构造一幅包含双时相SAR图像特征的融合图像, 计算待处理像素点到聚类中心的像素强度相似度和空间距离相似度。其次, 采用一种高效的多尺度弱边缘检测算法, 对双时相SAR图像分别进行边缘检测并融合边缘检测结果。最后, 将像素强度相似度、空间距离相似度和边缘信息进行加权以替代原始SNIC算法中的距离测度, 实现对SAR融合图像的超像素分割, 得到与双时相SAR图像中真实地物边缘均贴合的协同分割结果。基于一组仿真和一组实测双时相SAR图像的超像素协同分割实验结果表明, 该算法的边缘贴合率、欠分割误差和可达分割准确率均优于其他7种经典方法。     

自适应边缘检测最大似然分割算法

由于SAR图像中存在较强的乘性斑点噪声 ,给SAR图像分割造成很大困难。研究了分割SAR图像用的最大似然区域增长分割算法 ,并提出在分割前先利用自适应边缘检测方法获得边缘图 ,然后利用边缘图对图像进行初始分割。理论分析和获得的分割结果证明 ,引入自适应边缘检测后 ,不但在图像的均匀区域能更好地抑制斑点而且可以更好地保持图像的结构信息 ,图像分割效果得到明显改善。     

区域进化自适应高精度区域增长图像分割算法

为克服经典区域增长算法中门限选择困难、分割稳定性不高与串行处理速度慢的不足,提出基于区域进化的自适应高精度区域增长图像分割算法。在图像预处理过程中,首先通过各向异性滤波算法对切片进行滤波,达到去除图像噪声同时避免对边界区域的模糊;然后引入了新的区域能量表示模型,并给出了迭代进化形式,在区域增长过程中,逐渐增加区域增长的门限,通过对能量函数的动态优化来逼近最佳分割结果;最后利用主动轮廓模型进行精度分割,得到精确而比较光滑的分割目标轮廓。对比实验表明提出的方法是合理有效的。     

抑制SAR图像相干斑的自适应红黑窗滤波算法

针对经典空域滤波算法处理SAR图像时,在同一滑动窗内完全按同质区域性质处理数据而导致图像细节信息损失的情况,提出一种新的滑动窗结构的算法。该算法选取与窗口中心像素统计特性相近的像素进行滤波处理,解决了经典空域滤波算法存在窗口内数据不满足滤波模型对同质区域要求的缺陷。同时,针对强散射点的特殊性,设计了相应的检测及处理方法。实验结果表明,该算法在获得与经典算法相当的相干斑抑制的同时,较经典算法具有更强的边缘和细节保持能力,同时获得更好的图像视觉效果。     

基于局部熵的边界与区域水平集图像分割模型

基于图像局部熵提出了一种改进的结合边界信息和区域信息的水平集图像分割模型。利用局部熵构造自适应权重系数,使其能够根据图像性质自适应的决定演化方向,准确引导演化曲线向目标方向移动;然后,根据自适应权重系数定义新的边界指示函数,提高了模型检测弱边界能力,加快了曲线的演化速度;引入Chan Vese (C V)模型作为外部能量项,提高了模型的抗噪性,增强了模型分割灰度不均匀图像的能力。通过图像分割实验,验证模型对初始轮廓以及噪声的鲁棒性、分割灰度不均匀图像的能力,并采用客观数值指标,将所提模型与另外三种模型在分割效率和分割准确性方面进行比较。结果表明,提出的模型增强了对噪声的鲁棒性,提高了分割弱边界图像的能力,而且分割灰度不均匀的图像时也取得了比较满意的效果。     

基于形态学自适应分块的高分辨SAR多特征增强算法

传统基于l1范数正则化算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)模型的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)压缩感知类稀疏成像算法易丢失弱散射点.基于扩展型组LASSO系列模型的算法虽可增强SAR结构特征以保留弱散...     

基于改进相关邻域模型的SAR图像RCS重构

提出了一种基于改进相关邻域模型的SAR图像RCS重构滤波器,特别对高分辨率的SAR图像具有很好的去斑效果。本算法虽然是一种RCS重构算法,但是通过采用非线性积累的方法,可明确地把图像划分为阴影、背景和目标区,直接达到SAR图像目标检测的结果。本算法在平滑图像的同时,克服了多视平滑降低图像分辨率的固有缺陷,并且能较好地保持图像的边缘信息,能极大地提高后续SAR图像解释的效率。