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.     

基于二阶灰度统计特征的SAR图像变化检测

为了探讨斑点噪声对SAR(Synthetic Aperture Radar)图像变化检测的影响,深入研究了SAR图像的二阶灰度统计特性,提出了一种基于二阶灰度统计特性的SAR图像变化检测算法,并针对斑点噪声,进行了比较变化检测实验.实验结果表明,该变化检测算法是可行、有效的,且不受斑点噪声的影响.     

基于新区域一致性度量与图论的SAR图像区域分割

由于SAR图像含有斑点噪声, 传统区域分割方法已不再适用于SAR图像分割.为此提出了一种新的SAR图像区域分割方法.该方法通过定义一种可有效抑制斑点噪声影响的区域一致性度量,以指导四叉树技术分裂SAR图像得到初始分割区域;然后以区域为顶点和区域间的相似度为边权,构建一个完全赋权图.最后运用图论分割方法中可利用全局信息的Minimum Cut方法进行区域合并,获得最终的图像分割结果.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于极化合成孔径雷达图像的斑点滤波方法

斑点噪声是由合成孔径雷达(SAR)的相干成像原理造成的固有缺陷,为了更好地进行SAR图像地形分类、目标检测等后续处理,提出一种用于极化SAR图像的滤波方法.该方法利用新的优化函数和约束条件,在保持图像功率等于Lee滤波功率的前提下,通过最小化信号子空间向量与原始向量的欧式距离,达到降斑的目的.实验结果表明: 利用旧金山地区的真实极化SAR数据,使用该方法滤波的图像结果与原有的子空间滤波器相比,更接近原始图像的均值,并且通过滤波提高了不同类别的目标在特征空间的区分度,从而有利于不同类型地物的分类.     

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.     

基于张量投票算法的SAR图像道路提取方法

阐述了张量投票算法基本原理,提出了一种利用张量投票算法从合成孔径雷达(SAR)图像中提取道路网的方法.首先利用一个比值算子和一个相关算子的融合检测算子将道路基元榆测出来;然后再利用方向可调滤波器进行SAR图像的局部方向估计;最后对方向估计结果进行张量编码,并采用张量投票算法构建道路网.基于真实SAR图像的实验结果显示,此方法对斑点噪声不敏感,不需对SAR图像进行复杂的预处理,就能快速、准确地检测SAR图像中的道路网.     

基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

基于小波域MRF模型的SAR图像分割

针对存在严重斑点噪声的合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题,提出了一种基于小波域马尔科夫随机场(MRF)模型的算法.该算法综合利用了隐含马尔科夫树的相关邻域信息和图像的多分辨率描述的信息,将期望最大化用于先验概率分布参数的估计,采用最大后验准则来进行图像的分割.通过对SAR图像的分割实验表明,该算法可有效去除斑点噪声的影响,并能在准确分割目标的同时保留目标的细节信息.     

基于二维指数脉冲压缩变换的SAR成像算法

传统的合成孔径雷达(SAR)系统一般采用经典的匹配滤波器实现距离维和方位维的二维脉冲压缩变换,其基于匹配滤波器的系统带宽导致系统分辨率是有限且固定的.当对输出信噪比和目标时延分辨率有不同要求时,具有可变指数的指数滤波器可根据具体需求在充分保证输出信噪比的情况下产生高于匹配滤波器的目标分辨率.本文基于指数滤波器将距离维和方位维上的二维指数脉冲压缩变换应用于SAR成像算法,即先后将信号通过距离维和方位维指数滤波器,以实现SAR高分辨率成像.仿真结果表明,该算法在距离维和方位维两个维度都具有比传统SAR算法处理结果更窄的主瓣宽度和更低的旁瓣高度,有效提高了距离维和方位维的分辨率.     

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。     

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。     

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。     

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。     

合成孔径雷达图像的最小均方误差线性最优滤波

针对常用于合成孔径雷达(SAR)图像降噪的Lee滤波和Kuan滤波误差较大的问题,提出了基于最小均方误差(MMSE)准则的线性最优滤波.线性最优滤波通过把斑点噪声的乘性模型同时展开为一阶和二阶泰勒级数,然后使用MMSE准则获得线性滤波的统一模型,最后再对该统一模型使用MMSE准则而获得.线性最优滤波在所有的线性滤波中具有最低的滤波误差,因而具有最高的滤波精度.对某乡村和城区SAR图像的降噪实验表明:线性最优滤波对边缘细节的保留能力强于Kuan滤波,它对斑点噪声的滤除能力强于Lee滤波;与最大后验概率(MAP)滤波相比,线性最优滤波虽然具有较弱的边缘细节保留能力,但它对斑点噪声的滤除能力却强于MAP滤波.     

基于边缘特性的极化Lee滤波改进算法

针对极化Lee滤波因受到滤波窗尺寸影响,存在抑制相干斑与保留细节信息这一矛盾,提出了一种基于边缘特性的自适应窗改进滤波方法。通过比较不同尺寸邻域窗内边缘方向的变化情况,自适应地选择滤波窗尺寸。实验结果表明,该方法在有效抑制相干斑的同时,也能较好地保留图像细节信息,能有效克服Lee滤波的固定尺寸滤波窗这一限制。     

基于粗糙集理论的SAR图像speckle滤波方法

针对合成孔径雷达(SAR)采用主动式相干波的成像方式,在从原始信号到图像的重建过程中存在斑点噪声的干扰的问题,根据粗糙集理论的条件属性把SAR图像像素分成三类:均匀区域类、非均匀区域类和包含分离点目标类.对不同的像素类采用不同的滤波方式,然后合并三类子图像得到SAR图像的speckle滤波的图像.该方法既可除去图像中的斑点噪声,又可保留图像中的细节特征,有利于对图像的后续处理.     

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.     

小波软阈值算法去除SAR图像中的Speckle噪声

在详细分析了Donoho小波软阈值的基础上，应用小波变换技术对SAP图像进行分析处理。使用“小波局部软阈值算法”来计算阈值，对高频小波系数进行阈值确定。求得估计小波系数，对其取小波反变换后，去除SAP图像中的Speckle噪声。实验结果表明此方法对去除Speckle噪声十分有效，可以在含有Speckle噪声为背景的图像去噪中应用。