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。     

基于广义似然比的小波域SAR图像相干斑抑制算法

在联合检测与估计理论框架下推导出了Bayes萎缩函数表达式,并提出了一种基于广义似然比的小波域SAR图像去斑算法.该算法对含斑SAR图像直接做冗余小波变换,求出小波系数所对应的二值掩模;对相干斑噪声和有用信号的似然条件概率分别建模为尺度指数分布和Gamma分布,根据二值掩模信息,采用最大似然估计得到两种模型的参数并计算似然条件概率比.实验结果表明:文中所给算法在有效滤除斑点噪声的同时,也较好地保持了图像的细节信息,在对人工加斑图像和多幅实际SAR图像的处理中获得了令人满意的结果.     

一种带约束搜索窗的非局部平均相干斑抑制算法

为了提升非局部平均(NLM)滤波对合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声的抑制性能,提出了一种带约束搜索窗(RSW)的NLM抑斑算法RSW-NLM。首先估计搜索窗内像素灰度分布概率密度函数的极大值,并将极大值对应的像素作为聚类中心;然后利用均值比形成的相似性测量函数对搜索窗内各像素进行聚类划分,进而通过保留中心像素所属聚类,形成一种限制与中心像素相似性偏低的像素参与NLM滤波的带约束搜索窗;最后,在带约束搜索窗内实施由局部均值比和变差系数构建的适应SAR图像乘性相干斑噪声的NLM滤波。实验结果表明,RSW-NLM算法与SAR图像三维块匹配算法、基于变差系数的NLM算法以及基于均值比的NLM算法相比,在充分抑制了相干斑的同时,有效保护了边缘、细节等信息,尤其是灰度值接近的弱边缘,其等效视数提高2%以上,边缘保持指数提高1%以上。     

NSST域三维块匹配的SAR图像相干斑抑制算法

为了降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中相干斑噪声对后续应用的影响,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)域三维块匹配的相干斑抑制算法。该方法能够充分利用图像的自相似性和稀疏性,在抑制相干斑的同时保留图像的细节。为了较少计算量并增强相似块匹配的鲁棒性,使用灰度理论(grey theory,GT)进行相似性度量得到相似块组; 为了获得更多方向的细节信息,将相似块组变换到NSST域实现多尺度多方向的分解并对系数进行收缩滤除相干斑噪声; 将NSST系数反变换并利用相似性作为权重得到相干斑抑制后的SAR图像。通过在真实SAR图像上进行测试实验,进一步验证了相似块匹配方法及相干斑抑制算法的有效性,有利于SAR图像的后续应用。     

基于小波域显著性修正的SAR图像相干斑抑制

提出了一种基于小波域统计建模与小波系数显著性修正相结合的斑点噪声滤波方法．通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,将对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模,采用EM算法来估计模型参数．利用贝叶斯最小均方误差准则来估计“干净”的小波系数,在贝叶斯最小均方误差估计的基础上引入基于显著性准则的小波系数进行修正,显著性准则采用小波系数的模极大值准则作为判据,通过小波逆变换与指数变换获得抑制斑点噪声后的图像．实验表明,所提出的方法能够有效地抑制SAR图像中的斑点噪声,同时能够很好保存边缘细节结构与强散射中心．     

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。     

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 .     

马尔可夫随机场和模拟退火算法的SAR图像相干斑抑制方法

在合成孔径雷达(SAR)成像中,相干斑的存在严重影响了SAR图像的质量.由于马尔可夫随机场(MRF)可以很好地描述空间的连续性,如果选择适当的邻域系统,就可以很好地建立图像的结构特征模型.因此,为了抑制相干斑噪声,作者提出把吉布斯马尔可夫随机场(Gibbs-MRF)和模拟退火算法应用于SAR图像处理中.将图像强度理解为雷达散射截面积(RCS),采用模拟退火算法结合贝叶斯准则估计雷达散射截面积来抑制相干斑噪声.实验结果表明了此方法是有效的.     

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。     

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。     

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.     

环形向量非局部SAR图像降噪算法

提出一种基于环形向量的非局部SAR图像降噪算法.根据像素点的主方向提取环形向量,计算环形向量各自的特征向量.基于特征向量计算相似度权重,该方法的时间复杂度明显优于NL-Means的矩形模板匹配算法,且相似点匹配具有旋转不变性.通过仿真实验验证了该算法的计算速度和旋转不变性能,匹配效果明显优于NL-Means,降噪结果的峰值信噪比和结构相似度优于BM3D、BLS-GSM等主流降噪算法.     

基于经验模态分解和核主成分分析的SAR图像相干斑抑制

结合经验模态分解(EMD)与核主成分分析(KPCA)方法,针对SAR图像提出一种改进的相干斑抑制算法。首先将SAR图像进行对数变换和均值调整后进行经验模态分解;然后利用KPCA进一步去除各层本征模态函数(IMF)中的噪声,具体方法是根据斑点噪声的统计特性和零均值高斯白噪声IMF的能量分布模型,近似计算各层IMF中噪声能量所占比例,据此选择合适数量的主成分重构IMF;最后对经过KPCA处理的IMF进行累加重构得到去噪SAR图像。实验结果表明,与另外两种EMD图像去噪算法相比,本文提出的方法在相干斑抑制效果和图像细节信息保持能力两方面都有较好的提高。     

基于小波域中SOT结构的SAR相干斑抑制

论述了在小波域中通过空间向树结构对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的抑制。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了采用传统滤波方法去除SAR图像中相干斑噪声的局限性以及在小波变换域中如何通过空间向树结构对相干斑噪声进行有效的滤波;实验结果表明,此方法对SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,同时还尽可能多保留目标的纹理细节。     

基于非局部自适应字典的SAR图像迭代去噪算法

为了更好地利用SAR图像携带的信息,相干斑噪声的抑制成为各国学者研究的热点之一.结合稀疏表示理论和图像的非局部自相似理论,提出了一种基于非局部块匹配与自适应字典的K-singular value decomposition(K-SVD)的synthetic aperture radar(SAR)图像迭代去噪算法.首先,在每次迭代中,利用非局部块匹配算法对上一次迭代的结果进行匹配分组,然后对每组相似块进行自适应字典更新,并用图像块替换字典原子来提高字典训练的效率,最后通过K-SVD的迭代实现SAR图像的去噪效果.实验结果表明,该算法具有更好的去噪能力,能更好地保持图像的细节和纹理等有用信息.     

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.     

一种基于保留边缘的SAR图像相干斑滤除方法

研究一种能保持边缘的星载ＳＡＲ图像相干斑噪声滤除方法,常规滤波算法在滤除噪声的同时也带来了图像边缘模糊问题,利用多种检测图像边缘算法的有机组合,首先提取出图像边缘,然后将边缘从图像中剔除,对剩下的无边缘噪声图像用改进Ｌｅｅ滤波法进行噪声抑制,再把边缘图像加入,最后得到了能保持边缘的ＳＡＲ图像相干斑滤除图像。用实际数据进行检验,并和常规方法得到的结果比较,验证了本算法的有效性。     

用于SAR图像降斑的MAP算法研究

synthetic aperture radar(SAR)的降斑处理,无论是在军事上还是在地貌的遥感探测上都具有非常重要的意义。该文对MAP（maximum,a psteriori)方法进行了详细的分析,得到了一些重要的结论。通过对渤海某处SIR－C／X－SAR图像处理得试验结果。     

基于区域划分的合成孔径雷达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)在抑制合成孔径雷达(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,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。