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C均值分类的极化SAR图像白化斑点滤波方法

极化合成孔径雷达SAR图像相干斑抑制基本原理是依据各通道间的极化信息差异。提出在各极化通道上分别进行非监督C均值分类,在标号图像中对各区域的水平通道平均散射强度、交叉极化通道与同通道强度比以及同极化通道间的相关系数等参数进行估计,将估计值应用到极化白化滤波器(PWF)中,从而得到改进的PWF滤波输出。经真实极化SAR图像检验,表明该方法能够提高传统PWF滤波器在均匀区域对相干斑的抑制能力。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于直方图形态的SAR图像灰度变换性能评估

以合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像灰度变换前后直方图形态一致性为依据,对现有的7种变换算法性能进行了评价。首先对原始图像进行灰度线性变换,以线性变换图像作为参考图像,对7种变换算法的结果图像进行评估。提出3个检测直方图形态差异的统计参数:相对均值偏量、相对方差偏量和相对偏态差。经真实SAR图像检验,表明基于辐射度统计多分辨率分析(RMA)的灰度变换方法性能最优。     

基于小波分解的贝叶斯SAR图像去斑方法

提出了一个新的有效的基于小波变换的SAR图像去斑方法。尽管小波分解具有去除相关性的作用,但是图像中边缘等几何结构特征仍然存在,因此本文引入一个几何先验模型,结合噪声和有用信号的条件分布进行贝叶斯估计,得到每一系数作为有用信号的后验概率,以之作为修正因子修正小波系数,获得了满意的去斑效果。与现有的去斑方法的主要的不同之处在于使用了噪声和信号的实际分布函数,文中给出了这些分布的经验表达式,以及直接从图像上计算这些分布参数的方法。对实验结果的量化评估证明本方法较软、硬阈值法的优越性。     

基于融合距离的极化SAR图像非局部均值滤波

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种利用融合距离来计算相邻窗口权重的方法——基于融合距离的非局部均值滤波器。融合距离的引入使得滤波器能够更全面的评估像素间的相似性,从而得到更合适的像素权重。此外,本方法还引进变异系数对邻域窗口的权重进行评估,通过该参数可以控制滤波的程度。在多幅极化SAR图像上的实验结果表明,所提出的滤波器能够在有效抑制斑点噪声的同时保留较为完整的图像边缘信息和极化散射特性。     

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.     

Structural adaptive and optimal speckle filtering in multilook full polarimetric SAR images

A novel approach is proposed for speckle reduction in multilook full polarimetric SAR images. In contrast to others, this approach adopts an enhanced structure detection method to estimate the parameters of the polarimetric covariance matrix for the multilook polarimetric whitening filtering (MPWF) algorithm and thus a structural adaptive and optimal speckle filter is developed. To evaluate the present approach, NASA SIR-C/X-SAR, L band, four-look processed polarimetric SAR data of the Tian-Mountain Forest is used for simulation. Experimental results demonstrate the effectiveness of this novel filtering algorithm in case of both speckle reduction and preservation of texture information. Comparisons with other methods are also made.     

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。     

基于极化合成孔径雷达的舰船检测方法

特征提取是极化合成孔径雷达图像处理的一个重要问题,也是海上目标检测的关键。相似性参数和极化熵可以表征目标的电磁散射特性。为了增强目标与背景的对比,提出了一种基于特征融合的新参数。这种参数可表达区域的差异性,处理后目标与背景的对比更加明显。研究了该参量在海杂波区域的分布模型,进而提出了一种新的海上船只检测方法,该方法可用于多视情况下的舰船检测。最后用机载合成孔径雷达(airborne synthetic aperture radar, AirSAR) 数据验证了该方法的有效性。     

全极化沿航向干涉SAR系统参数优化设计

为最大化全极化沿航向干涉合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)系统相对于单极化沿航向干涉SAR系统的运动目标检测优势,建立了一种以可测速区间长度之比为目标函数的优化模型,提出了相应的最优解求解方法。仿真实验结果表明,与模型最优解对应的参数设置充分利用了雷达系统的极化信息,最大化了全极化干涉系统在运动目标检测方面的优势。     

SAR海洋图像舰船尾迹检测和定位方法

SAR海洋图像中尾迹线性特征的检测和精确定位是个难点。常规的检测方法是利用Radon变换,在参数空间精细离散化时,可以达到较高的检测和定位精度,但计算量很大。针对这个问题,根据Radon变换的基本特性,提出了一种基于峰值波形多尺度匹配滤波的定位方法。该方法除了可以提供更加可靠的检测外,还可以使得估计的线性特征参数达到亚像素级精度,从而解决了由于精细离散化带来的大计算量的问题。仿真和实际数据处理的结果表明,该方法在参数估计误差和标准差方面明显优于其它算法。