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。     

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。     

结合空时上下文信息的视频SAR图像相干斑滤波

作为合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的一种新体制,视频SAR能够对场景连续成像,在目标检测、跟踪等应用情景有独特优势。然而,相干斑的存在影响了视频SAR图像质量及后续目标检测应用。针对这一问题,提出了一种结合空时上下文信息的视频SAR图像相干斑滤波方法。该方法主要由3步构成：首先构建能表征视频SAR图像距离-方位-时间三维动态散射信息的空时上下文协方差矩阵;其次根据协方差矩阵的相似检验选取一定邻域内目标像素的相似样本;最后根据相似样本进行平均实现相干斑滤波。基于两组实测视频SAR数据开展相干斑滤波对比实验,实验结果表明所提方法能在有效抑制相干斑的同时较好地保留目标细节信息,验证了所提方法的有效性和优势。     

PolSAR图像的改进非局部均值滤波算法

为了在抑制相干斑的同时更好地保留地物目标的极化散射信息和结构信息,提出了一种基于变异系数(coefficient of variance,C.V)的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像自适应非局部均值滤波算法。该算法结合图像子块的统计特性和目标点的极化散射特性筛选同质像素,然后引入C.V自适应选取平滑系数来计算滤波所用的权重,最后对同质像素进行非局部均值滤波。用不同系统采集的PolSAR数据进行的实验结果表明,与精致LEE滤波、NL-Pretest滤波以及最新的滤波方法相比,本文算法不仅能够有效抑制相干斑噪声,而且图像的边缘和极化散射特性也得到了更好地保持。     

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。     

基于目标轮廓特征的SAR图像目标识别

提出了一种基于目标轮廓特征的合成孔径雷达目标识别(SAR ATR)方法,该方法充分利用目标的局部空间结构信息进行识别。利用基于马尔可夫随机场(MRF)的图像分割及形态学处理提取SAR图像目标轮廓,在此基础上使用傅里叶描述子作为目标轮廓的特征量,选择最近邻准则下的模板匹配方法构造分类器,实现了基于轮廓特征的SAR图像目标识别。实验结果表明,本文方法具有优良的识别性能。     

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.     

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。     

Fast segmentation approach for SAR image based on simple Markov random field

Traditional image segmentation methods based on MRF converge slowly and require pre-defined weight. These disadvan-tages are addressed, and a fast segmentation approach based on simple Markov random field (MRF) for SAR image is proposed. The approach is firstly used to perform coarse segmentation in blocks. Then the image is modeled with simple MRF and adaptive variable weighting forms are applied in homogeneous and heterogeneous regions. As a result, the convergent speed is accelerated while the segmentati...     

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).     

Cauchy pdf modelling and its application to SAR image despeckling

Synthetic aperture radar （SAR） imagery is a kind of coherent system that produces a random pattern, named speckle, which degrades the merit of SAR images and affects their further application seriously. Therefore, how to restore SAR image from the speckle has become a necessary step in post-processing of image. A new despeckling method is putforth on the basis of wavelet. First, a new approach on the basis of ＂second kind statistics＂ is used to estimate the dispersion parameter of the Cauchy distribution. Then, this Cauchy prior is applied to model the distribution of the wavelet coefficients for the log-transformed reflectance of SAR image. Based on the above ideas, a new homomorphic wavelet-based maximum a posterior （MAP） despeckling method is proposed. Finally, the simulated speckled image and the real SAR image are used to verify our proposed method and the results show that it outperforms the other methods in terms of the speckle reduction and the feature retention.     

Improved block matching approach to fast disparity estimation

An improved block matching approach to fast disparity estimation in machine vision applications is proposed, where the matching criterion is the sum of the absolute difference (SAD). By evaluating the lower bounds, which become increasingly tighter for the matching criteria, the method tries to successively terminate unnecessary computations of the matching criteria between the reference block in one image and the ineligible candidate blocks in another image. It also eliminates the ineligible blocks as early as possible, while ensuring the optimal disparity of each pixel. Also, the proposed method can further speed up the elimination of ineligible candidate blocks by efficiently using the continuous constraint of disparity to predict the initial disparity of each pixel. The performance of the new algorithm is evaluated by carrying out a theoretical analysis, and by comparing its performance with the disparity estimation method based on the standard block matching. Simulated results demonstrate that the proposed algorithm achieves a computational cost reduction of over 50.5% in comparision with the standard block matching method.     

基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法

传统的基于像素的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像地物分类方法难以有效区分起伏变化大的地物。针对该问题,提出了一种基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法。方法首先利用适当的图像分割技术获取均匀的SAR图像区域。接着定义Bhattacharyya相似度来描述区域之间的统计相似程度,并推导了其对应Gamma分布的解析表达式。最后,以图像区域为分类单元,基于最大区域Bhattacharyya相似度准则实现SAR图像地物分类。利用实测SAR图像的地物分类结果表明,该方法性能优于经典的基于像素的最大似然分类方法和支持矢量机方法,且优于基于区域的最小距离法。     

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。     

Optimal Approach to SAR Image Despeckling

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

基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别

为了解决传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法在小样本条件下泛化能力差、识别准确率低的问题, 通过在匹配网络的基础上引入权重门控单元和多尺度特征提取模块, 提出了基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别方法。在该方法中, 多尺度特征提取模块能够提取匹配网络不同卷积层的多尺度特征, 权重门控单元能够根据不同的识别任务赋予特征不同的权重大小, 实现根据具体任务选择最具代表性的目标特征, 从而以该特征为主导完成目标识别任务。在运动和静止目标获取与识别(the moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR)数据集上对提出的方法进行了验证, 实验结果表明，所提方法较其他3种小样本学习方法和两种小样本SAR目标识别方法表现出了一定的优越性, 而且所提方法经实验验证在噪声环境下表现出了一定的鲁棒性。