小波分析在SAR图像边缘检测中的应用

边缘提取是图像分析的基础,但由于SAR图像中存在强的、乘性的相干斑噪声,使在光学图像中有效的边缘检测器对于SAR图像不再适合。基于小波变换的边缘检测器,由于采用了固定的阈值,在SAR图像边缘提取的同时也会检测出很多虚假的边缘,特别是在图像的亮区。因而,本文提出了具有恒定误警率的自适应变化阈值,并基于小波变换的多分辨率分析,有效地提取边缘特征。仿真实验表明该算法对于有相干斑污染的SAR图边缘提取是很有效的。     

SAR图像平稳小波变换相干斑抑制方法

提出了一种基于平稳小波变换的合成孔径雷达 (syntheticaperturradar,SAR)图像相干斑噪声抑制方法 ,即通过对SAR图像进行多层平稳小波变换 ,对平稳小波变换的细节图像信号进行阈值处理 ,以达到相干斑噪声抑制的目的 .实验结果表明 :此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外 ,还保留了尽可能多的目标特征和图像细节 ,有着较好的图像视觉效果 .     

利用区域划分的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法

为在有效保护合成孔径雷达(SAR)图像边缘特征的同时进一步提高乘性相干斑噪声的抑制性能,提出了一种基于区域划分的SAR图像相干斑抑制(DABRS)算法.首先利用带方向的高斯-伽马平行窗通过比率运算生成边缘强度映射(ESM),并利用阈值化ESM对SAR图像进行区域划分,然后利用改进的变窗Kuan滤波与改进的Sigma滤波分别对SAR图像的均匀区域与边缘区域进行相干斑抑制.为进一步提高抑斑效果,两种改进抑斑算法均采用迭代滤波方式,且改进Kuan滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大.实验结果表明:与多种抑斑算法相比,DABRS算法在抑斑与边缘保护方面具有优势,等效视数提高超过30％,边缘保持指数提高8％以上,而且抑斑图像同质区还具有更平滑的视觉效果.     

一种基于特征值分解的极化SAR相干斑抑制方法

对于极化SAR图像,可以利用其同极化和交叉极化图像的相关性来进行降斑处理。本文介绍的极化SAR相干斑抑制方法将参数空间划分为正交的两个子空间——信号子空间和噪声子空间,通过保留信号子空间,相干斑被抑制,极化信息被保留。实验结果表明此方法可以有效的抑制相干斑,并且保留了极化信息。     

一种基于信号稀疏分解的SAR相干斑抑制新方法

相干噪声是合成孔径雷达研究的热点问题,传统的相干噪声抑制方法有的造成分辨率下降,有的图像边缘难以保持,本文介绍了一种新的信号处理方法,即稀疏成份分析,并将其应用于合成孔径雷达的相干噪声抑制,实验结果证实这是一种抑制合成孔径雷达相干噪声的有效途径.     

基于区域划分的SAR图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制SAR图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题,为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏;通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分,并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明：与多种各向异性扩散抑斑算法相比,本文算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。     

SAR图像相干斑的非局部平均滤波算法

为了加强对SAR图像乘性相干斑噪声的抑制,并在相干斑抑制的同时有效提升对边缘的保护性能,提出了一种以均值比与变差系数联合构建的非局部平均(NLM)滤波(MR-NLM)算法。首先以搜索窗内各像素与中心像素在相似窗中的局部均值比替代传统高斯加权欧氏距离,构建对乘性相干斑噪声具有恒虚警边缘检测的相似性测量参量;然后以变差系数替代传统常系数,构建对同质区与边缘区具有较好检测能力的自适应衰减因子;最后利用新构建的相似性测量参量和衰减因子联合形成负指数加权系数,实现对SAR图像的非局部加权滤波。实验结果表明:MR-NLM算法与多种传统算法相比,具有更好的抑斑图像视觉效果及相干斑抑制与边缘保护性能,其等效视数提高10%以上,边缘保持指数提高1%以上。     

一种改进的SAR图像相干斑抑制方法

传统的抑制合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声的TDRGMAP方法,对大面积呈强反射的典型战略目标检测效果较差、边缘定位精度较低。文章针对TDRGMAP方法提出了一种改进算法,将恒虚警检测(CFAR)和双参数恒虚警检测(B-CFAR)结合起来检测及保持点目标,并引入了自适应窗口的方法进行边缘和线条检测。用真实机载SAR图像进行实验,证明所提出的新方法取得了较好的改进效果。     

一种改进型双窗的SAR图像边缘检测器

传统矩形双窗在检测非理想边缘时容易在边缘附近检测出错误边缘点,出现检测结果会偏移的问题。针对传统矩形窗函数平滑效果较差的局限性,设计了一种Gauss-Gamma形双窗函数算法,采用可接收操作特征(ROC)曲线来评价使用这两种双窗检测器在SAR图像中的性能。结果表明,新方法的检测有更好的边缘连接性,在边缘附近错误边缘较少,明显优于矩形双窗检测器。     

基于NSCT变换与自蛇扩散的SAR图像相干斑抑制算法

针对SAR图像中乘性相干斑噪声的抑制与边缘保护问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与自蛇扩散的抑斑新算法。该算法先利用NSCT变换对SAR图像进行多层子带分解,然后借助自蛇扩散对SAR图像不同子带分别实施参数不同的扩散滤波,最后对各去噪子带进行NSCT重构获得的SAR图像再次进行自蛇扩散滤波处理,从而实现带有边缘保护与增强的SAR图像相干斑抑制。实验表明,与多种传统抑斑算法相比,本文算法在相干斑抑制与边缘保护性能上均有明显提升。     

星载SAR图像的斑点噪声抑制与滤波研究

根据斑点噪声的来源,分析和比较了抑制SAR图像斑点噪声的Lee滤波、Gamma MAP滤波、Frost滤波算法,并用台湾地区的SAR图像数据验证了不同滤波算法对斑点噪声的抑制效果.结果表明,Lee滤波抑制斑点噪声的综合性能最好.     

基于几何特征聚类的SAR图像降噪

合成孔径雷达（SAR）图像中的相干斑噪声严重干扰了图像的自动解译。本文结合非局部滤波技术,提出了一种新的基于图像块处理的滤波方法。该算法首先提取SAR图像的几何特征,然后根据几何特征对图像块进行聚类,根据乘性噪声模型,对具有同一类几何特征的图像块进行非局部加权滤波处理,在充分利用图像块的强度相似性的同时,保留了SAR图像的几何结构特征。仿真图像和真实SAR图像的实验结果证实了本文算法的有效性。     

基于复对称Daubechies小波分析的SAR图像去噪

在分析了SAR图像斑点噪声模型的基础上，利用具有对称性、正交性和紧支撑的复对称Daubechies小波，对SAR图像进行了分解。将图像分解后的高频部分的振幅进行软阈值去噪，并将试验结果与实数小波去噪结果相比较。结果表明该方法既能有效地去除噪声，又能保持图像的大量原始信息。     

星载聚束式合成孔径雷达线性调频信号的频率Scaling算法

将频率Scaling算法(FSA)引入到聚束式星载合成孔径雷达(SAR)成像应用中，提出了直接对距离向线性调频信号进行频率Scaling操作来完成距离向聚焦的方法，并采用方位压缩的办法来解决方位向脉冲重复频率(PRF)过高的问题．点阵目标实验仿真结果证明了该算法的可行性和有效性．     

基于距离度量学习的SAR图像识别方法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像样本数据有限,且不同类别间的图像区分度不高导致识别困难的问题,提出一种应用于SAR图像识别的距离度量学习方法.该方法使用CNN网络得到图像的特征分布,利用LSTM网络加强图像间的关联性,基于余弦相似距离度量方法计算图像之间的匹配度,通过注意力机制后对结果进行分类.训练过程结合小样本学习的训练方式,采取预训练的策略进行实验.实验以公开的MSTAR数据集进行SAR图像识别,结果表明该方法准确率达到99.3%,比SVM方法提升2.5%.      

一种改进小波变换相关法去除机载雷达图像斑点噪声的应用

针对高分辨率机载雷达图像进行相干斑抑制, 首先讨论小波变换的优点, 然后以小波变换为基础, 对一种方法进行复小波改进, 最后由实验结果可以看出使用该方法处理的效果好于其他方法.     

改进的基于小波变换SAR图像去噪方法的性能评价

文章从两个方面研究了改进的基于小波变换的SAR图像去噪方法的性能,与常用的几种滤波方法进行对比;并考察该算法在抑制相干斑点噪声的同时保持图像的边缘等细节信息的性能;结果表明,该算法在有效滤除SAR图像斑点噪声的同时,有更强的图像细节信息保持能力。