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.     

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。     

基于非下采样轮廓波变换与自蛇扩散的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,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。     

基于区域型MRF的SAR图像分割算法

针对迭代区域生长算法(IRGS)在处理含相干斑噪声严重的合成孔径雷达(SAR)图像时具有的边缘定位不准确和初始过度分割的两大不足,文章提出了一种新型的改进分割算法.通过各向异性扩散滤波(SRAD)抑制SAR图像的斑点噪声并增强图像的边缘信息,采用分水岭分割与区域邻接图(RAG)构建SAR图像的区域化表达.在此基础上,与...     

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。     

基于非局部平均的SAR图像相干斑抑制算法

针对合成孔径雷达图像的乘性相干斑噪声抑制问题,文中给出了一种基于非局部平均的SAR图像相干斑抑制算法.该算法把经过对经对数变换和高斯平滑的图像计算高斯加权欧式距离作为相似性测量参量,以能分辨平坦区与边缘区的变差系数的倒数作为原始SAR图像的自适应衰减因子,最后联合相似性测量参量和自适应衰减因子形成新的负指数加权系数,对SAR原始图像进行非局部加权滤波.实验结果表明,与多种传统算法相比,本算法的抑斑图像视觉效果更加清晰,在高灰度值区域的相干斑抑制性能和边缘保护方面有明显提高.     

基于算术-几何均值比的改进型各向异性扩散斑点噪声抑制

在传统的基于各向异性扩散斑点噪声滤波算法DPAD的基础上,利用A/G代替CV在DPAD中的作用,提出了一种新的基于A/G的改进型各向异型扩散的斑点噪声抑制算法.仿真实验表明了该算法具有效性;在对纹理信息丰富的SAR图像处理中,基于CV的传统斑点噪声滤波器比基于A/G的斑点噪声滤波器表现要好;而在对具有大范围边缘、亮线和全向纹理等特性的SAR图像的处理中,改进的算法更具优势;两类算法互为补充.     

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。     

一种SAR图像分割新方法

合成孔径雷达（SAR）图像中固有的相干斑噪声,严重影响了图像分割算法性能。为了改善SAR图像分割质量,本文提出了一种联合PM扩散模型和各向异性MRF模型的图像分割方法。首先对传统PM扩散模型的扩散系数进行简化和近似,限制模型的解的唯一;然后使用改进后的模型对原始SAR图像进行非线性扩散,在抑制噪声的同时保持图像结构细节;继而,通过在标记场势能函数中引入观测数据灰度信息,将经典的基团势能改进为基于灰度加权的各向异性势能,提高边缘像素和图像奇异点的分割准确率。实验表明,本文算法的分割结果区域连通性更好,边缘轮廓分割更精细。     

基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法

文章针对合成孔径雷达(SAR)图像受相干斑噪声影响严重的问题,提出了一种基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法.该梯度计算方法是:通过各向异性相干斑降噪算法对SAR图像进行滤波,利用瞬态系数从该滤波图像中计算梯度,并将梯度图像与分水岭算法相结合进行初始分割;为解决分水岭算法导致的过分割问题,通过构建区域邻接图和区域马尔科...     

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。     

融合边缘信息的合成孔径雷达图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(simple linear iterative cluste, SLIC)对含有乘性相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像边缘分割不理想的问题,本文在SLIC基础上提出了一种融合边缘信息的SAR图像超像素分割算法。首先,利用高斯方向平滑对SAR图像进行预处理,从而在抑制乘性相干斑噪声的同时有效保护边缘细节;其次,提出了一种基于指数加权平均比率(ratio of exponential weighted average, ROEWA)算子的改进相似度测量参量,以提高SAR图像的分割精度;最后,采用六边形初始化聚类中心与圆形区域的搜索方式进行局部区域聚类,从而保证了算法复杂度增加的同时,算法的运行时间不会明显变化。实验结果表明,与四种经典超像素算法相比,本文算法生成的超像素边缘更加贴合SAR图像的真实边缘且得到的超像素大小较为均匀。     

基于区域滤波和深度置信网络的SAR图像分类算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像分类是遥感领域最重要的课题之一。然而,SAR图像特征提取的困难和相干斑噪声的存在都严重影响了SAR图像分类的准确性。为了克服这些问题,文章提出了一种新的SAR图像分类算法。该算法将相干斑去噪技术和深度置信网络相结合,在通过深度置信网络对SAR图像进行无监督的学习和特征提取的同时,提出了区域滤波的方法来减少相干斑噪声对分类结果的影响。实验采用了不同噪声水平的合成SAR图像以及由RADARSAT-2获取的真实SAR图像进行测试。实验结果表明,与传统的分类方法相比,该算法在噪声鲁棒性和分类能力方面都有良好的改进;同时,该算法在边界区域具有优秀的分类能力。     

一种改进的Lee滤波相干斑噪声抑制方法

针对Lee滤波存在的消除匀质区域的相干斑噪声和保持图像边缘信息的这一矛盾,将自适应窗口和边缘检测结合引入到Lee滤波方法中,与经典的Lee,Enhanced Lee,Refined Lee相干斑抑制方法相比,新提出的Lee滤波方法在保持图像边缘信息的同时,能有效地消除平坦区域的相干斑噪声,缓和了两者间的矛盾。     

基于局部统计的自适应SAR图像去噪算法研究

合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声对图像质量有严重影响,使检测、识别等进一步应用受到很大限制.相干斑噪声是一种乘性噪声,传统的空域去噪算法(均值滤波、中值滤波)难以将其消除.针对SAR图像的去噪问题,本文研究了Lee滤波和Kuan滤波两种基于局部统计的自适应去噪算法,给出了MATLAB实现并在MSTAR的SAR图像上进行实验.结果表明,Lee滤波和Kuan滤波都能够有效抑制SAR图像的相干斑噪声,去噪图像更平滑,目标更清晰.与传统的均值滤波和中值滤波相比,这两种基于局部统计的自适应去噪算法在视觉效果、方差和等效视数等评价指标上取得更好效果.     

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。     

一种遥感影像噪声抑制各向异性扩散算法

噪声抑制是遥感影像处理中一个重要研究课题,但常用的去噪算法会造成细节损失。为有效抑制噪声,同时保护边缘,本研究在Perona-Malik扩散模型基础上,提出了一种新的基于方向信息测度和边缘隶属度的各向异性扩散滤波算法。本算法的核心思想是根据遥感影像在其均匀区域各向同性扩散而在边缘细节区域各向异性扩散的这种局部特征,将影像分为边缘区和非边缘区两个区域,对非边缘区采用常规Perona-Malik扩散方程完成噪声的滤除,而对边缘区采用基于方向信息测度的非线性扩散方法进行处理,在平滑去噪的同时对边缘进行修整,不仅可以很好保持边缘细节信息,而且可以对其进行增强。实验结果表明,该算法的峰值信噪比、均方误差、辐射分辨率等参数均优于常规算法,提高了遥感影像的等效视数,有效消除了影像中的相干噪声。算法具有良好的应用前景和实用价值。     

基于主动轮廓模型的合成孔径雷达图像分割方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中的乘性相干斑噪声影响分割效果的问题,提出了一种基于主动轮廓模型的分割方法。该方法将改进的细节保持各向异性扩散(IDPAD)滤波和SBGFRLS模型相融合,构造了一个边迭代演化边抑噪的改进的演化微分方程。在每一次迭代演化中,先借助改进的演化微分方程演化水平集函数,然后利用高斯滤波器正则化水平集函数,最后通过检查水平集函数的收敛性判定分割是否完成。实验结果表明,与经典的分割方法相比,本文方法在保护边缘的同时减少了乘性相干斑噪声对SAR图像分割的影响,减少了误检轮廓,且对初始轮廓不敏感。     

基于改进Ratio和区域MRF的SAR图像分割方法

针对SAR图像中存在强烈乘性相干斑噪声,在没有滤波前提下,提出了基于改进的均值比率(Modified ROA,MROA)和区域马尔科夫随机场(MRF)相结合的SAR图像分割方法。针对SAR图像实际,要求边缘检测算子能克服乘性相干斑噪声并且准确定位边缘,采用MROA直接检测SAR图像梯度,然后与分水岭变换相结合进行初始分割,在初始分割的基础上,结合区域邻接图和MRF方法,即使用区域水平的MRF实现区域合并。用提出的方法对合成图像和SAR图像分别进行分割实验,结果表明该方法有效、准确性好。