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．     

利用计算机图像处理技术消除SAR图像噪声的研究

本文介绍当前计算机数字图像处理技术消除图像噪声的基本情况,并总结分析了三类滤波方法：传统滤波算法、基于局域统计的自适应滤波算法、小波域斑点噪声滤波算法。随后应用增强Lee滤波方法对SAR（合成孔径雷达）图像进行实际处理,并对处理结果进行总结。     

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...     

基于小波包分解的SAR图像斑点噪声抑制

论述利用小波包分解技术和软门限理论对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(speckle)进行抑制与滤除，首先对SAR图像进行小波包分解，选取最优基，加大小波系数之间的差距；然后应用Donoho的软门限(soft threshold)理论，针对SAR图像斑点噪声的特点，在小波包变换域内选取合适的门限进行滤波；最后，通过小波包重构技术获得去除斑点噪声的SAR图像，实验证明，该方法能有效抑制SAR图像中的斑点噪声。     

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.     

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.     

SAR图像超像素生成算法抗噪性能研究

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像受相干斑噪声影响严重,针对SAR图像的超像素生成算法需具有较强的抗噪性能,现有的SAR图像超像素生成算法有很多种,但对其抗噪性能的研究并不多。文章针对上述问题进行研究,基于区域冗余度和区域准确率,提出一种SAR图像超像素生成算法的抗噪性能评价方法,对几种经典的SAR图像超像素生成算法的抗噪性能进行评价。实验采用不同噪声水平的合成SAR图像以及由SIR-C和RADARSAT-2获取的真实SAR图像进行测试。结果表明,与其他算法相比,efficient graph-based segmentation(EG)算法的抗噪性能最优,最适用于SAR图像分割。     

一种SAR图像空间域自适应滤波算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制问题,提出了一种基于支持向量回归(SVR)分析的空间域自适应滤波方法.将SAR图像看作连续二维函数,利用SVR方法对其进行逼近.基于图像的逼近结果描述像素关联性,并基于关联性破坏程度对噪声进行类型分析,对不同类型的噪声采取确定性的抑制算法.为了保证精度,选择小波核函数构建支持向量回归机.实验结果表明该方法是有效的并对经典方法进行了改进.     

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。     

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。     

基于形态学和盲源分离合成孔径雷达水体提取

采用一种新的基于独立分量分析(independentcomponent analysis,ICA)盲源分离(blind source separation,BSS)和形态学开重构(open reconstruction)的方法实现多极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像相干斑噪声抑制和水体目标快速提取.SAR影像具有强烈乘性相干斑噪声,影像数据为非高斯分布,具体分布形式未知.利用独立分量分析方法,不需要知道SAR影像的具体分布,通过对数量化将相干斑噪声转化为与图像数据相互独立的加性噪声,从多极化SAR影像中自动分离出图像数据与相干斑噪声,并自动选择相干斑指数最小的分量为图像分量.针对SAR影像水体目标的亮度及形状分布特征,进一步采用形态学开重构运算,从分离出的图像分量中提取出水体目标.利用ENVISAT ASAR多极化影像进行了实验,结果表明该方法可以快速准确地提取多极化SAR影像中的水体目标.     

基于人工免疫算法的光学影像与SAR影像配准方法

提出了一种基于人工免疫算法的光学影像和SAR影像配准方法,该方法从影像上的面状地物入手,仅从识别性较好的光学影像上提取面状地物,先随机给定一组配准参数,将光学影像上面状地物的坐标经仿射变换获得新的坐标,以转换后新坐标在SAR影像上对应区域的均质性为评价标准,并利用人工免疫算法对配准参数进行优化,从而得到影像配准结果.最后,利用WorldView-2和RadarSat-2影像的配准实验验证该方法的有效性,结果表明该方法配准精度可优于2像素.     

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。     

基于小波变换的SAR图像自适应子带编码算法

为降低大数据量SAR图像对传输带宽和存储空间的要求,必须对SAR图像进行高效压缩.基于小波变换的传统SAR图像压缩方法只对低频子带进行分解处理,造成SAR图像处于中高频子带的重要纹理信息丢失.针对上述问题,提出一种基于小波变换的自适应SAR图像压缩算法.首先对图像进行小波软阈值消噪预处理,然后依据能量指标,进行子带重要性判定,对认定为重要的子带进行深一层次分解,分解完成后对所有子带进行恒定比特率条件下的最小误差量化,实现对图像的自适应压缩.仿真实验表明:该算法能很好地保护SAR图像的高频细节,提高了信噪比.