一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法

合成孔径雷达(SAR)图像所固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了对图像中的目标进行检测和识别,因此SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像应用的重要课题。提出了一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法,算法根据区域像素点的分布特征自适应调整滤波窗口的大小,在均匀的背景杂波区域内增大滤波窗口来抑制斑点噪声,在包含目标的细节区域内减小滤波窗口,同时采用自适应阈值选择部分像素参加滤波的方法,以便在有效降斑的同时保持边缘和目标细节,最后通过对实际数据的处理验证了算法的有效性。     

一种新的SAR相干斑抑制方法

研究了SAR相干斑统计特性和中值滤波的不足之处,阐述了加权中值滤波器的原理,并在此基础上针对SAR图像的特点提出了一种自适应优化加权中值滤波算法,该算法抑制SAR图像相干斑噪声时能够尽可能保持所需细节,达到了图像噪声和细节保持的最佳平衡.实际图像的测试结果表明了所提方法的有效性.     

基于贝叶斯模型的shearlet域SAR图像去噪方法

通过对合成孔径雷达(synthetic-aperture-radar,SAR)图像相干斑噪声的特点分析,提出一种基于贝叶斯模型的shearlet域SAR图像去噪方法。首先将变换后的SAR图像在shearlet域进行稀疏表示,得到稀疏系数的分布;其次利用贝叶斯模型进行信号和噪声检测的建模,得到最佳的阈值;然后根据稀疏系数在不同方向上相关性不同的特点,利用自适应加权收缩算法对SAR图像噪声进行平滑处理;最后利用降噪后的高频子图像和低频子图像进行逆shearlet变换,得到SAR重构图像。通过在MSTAR数据库上的实验表明,该算法在滤除相干斑噪声的效果上比其他方法更好,并且不会损失图像的边缘特性。     

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。     

基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.     

极化SAR图像相干斑滤波性能评估

针对相干斑抑制能力强弱,对极化白化滤波(PWF)和功率图(Span)两种极化合成孔径雷达(SAR)图像相干斑滤波器进行了性能评估,应用等效视数指标,提出分别在高、中、低灰度均匀区域进行测试的方法,并在ESAR与PiSAR图像上进行了检验。结果表明,在占图像比例较大的中等灰度区域内,使用全局参数时,PWF滤波输出的结果优于Span图像的输出结果,但在占图像比例较小的低灰度区域,由于参数估计不够准确,PWF的滤波结果并不优于Span图像。     

基于聚类字典学习和稀疏表示的SAR图像抑斑方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑抑制问题,提出一种基于聚类字典学习和稀疏表示的SAR图像抑斑方法。本方法以相干斑噪声的非对数加性模型为基础,通过改进相似度测度的K-means聚类和主成分分析方法进行字典学习,克服了相干斑噪声非高斯性带来的影响,形成具有结构性聚类的字典原子;在稀疏分解方面,通过引入方差稳定因子,建立了适用于抑制SAR相干斑噪声的稀疏表示模型,并通过交替迭代算法进行代价方程求解;同时算法还增加了点目标保护措施,避免了对图像点目标“过滤波”。通过卫星、无人机SAR图像的抑斑实验证明,相比经典的SAR图像抑斑方法,所提的方法在抑斑的视觉效果上和客观评价指标上都有较大的提升。     

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。     

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。     

Application of wavelet support vector regression on SAR data de-noising

A new filtering method for SAR data de-noising using wavelet support vector regression (WSVR) is developed.On the basis of the grey scale distribution character of SAR imagery,the logarithmic SAR image as a noise polluted signal is taken and the noise model assumption in logarithmic domain with Gaussian noise and impact noise is proposed.Based on the better performance of support vector regression (SVR) for complex signal approximation and the wavelet for signal detail expression,the wavelet kernel function is chosen as support vector kernel function.Then the logarithmic SAR image is regressed with WSVR.Furthermore the regression distance is used as a judgment index of the noise type.According to the judgment of noise type every pixel can be adaptively de-noised with different filters.Through an approximation experiment for a one-dimensional complex signal,the feasibility of SAR data regression based on WSVR is confirmed.Afterward the SAR image is treated as a two-dimensional continuous signal and filtered by an SVR with wavelet kernel function.The results show that the method proposed here reduces the radar speckle noise effectively while maintaining edge features and details well.     

High sidelobe effects on interferometric coherence for circular SAR imaging geometry

The coherence is a measure for the accuracy of the interferometric phase,and the synthetic aperture radar(SAR) interferometric coherence is affected by several sources of the decorrelation noise.For the circular SAR(CSAR) imaging geometry, the system response function is in the form of the Bessel function which brings a high sidelobe,and the high sidelobe of CSAR will be an important factor influencing the interferometric coherence. The effect of the high sidelobe on the coherence is analyzed and deduced.Based on the interferometric characteristics of the slight difference in the viewing angles and the potential pixel offset in the interferometric SAR(InSAR) images,a relation between the radar impulse response and the coherence loss function is derived. From the relational model,the coherence loss function due to the high sidelobe of CSAR is then deduced,and compared with that of the conventional SAR.It is shown that the high sidelobe of CSAR focusing signal will severely affect the baseline decorrelation and coregistration decorrelation.Simulation results confirm the theoretical analysis and quantitatively show the baseline and coregistration decorrelation degradation due to the high sidelobes of CSAR.     

反向投影成像算法的理论分析及目标特征恢复

分析了用于超宽带冲激信号 SAR系统的反向投影 (BP)成像算法 ,得出了BP算法固有的旁瓣形成解析式及旁瓣分布 ,说明了成像结果中系统频率特性对目标特征的频率有加权作用 ,并且是造成成像畸变的主要原因。提出了对回波信号逆滤波以恢复目标特征及采用匹配滤波来抑制成像旁瓣的方法。对冲激雷达实验系统的成像数据的处理结果表明 ,提出的逆滤波方法是有效的。     

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.     

An Information Theory Approach to the Data Compression and Imaging System for Synthetic Aperture Radar （SAR）

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约束优化的空间变迹算法的旁瓣抑制应用

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)回波信号具有很高的动态范围, 会导致强目标的旁瓣覆盖临近较弱目标的主瓣, 造成漏检。传统的加窗方法在消除旁瓣的同时会导致分辨率的下降和目标主瓣能量的降低, 空间变迹(spatially variant apodization, SVA)算法的提出有效解决了这个矛盾。然而, 现有的各种SVA改进算法在有效抑制旁瓣的同时却导致了主瓣能量的降低。因此, 本文提出了一种基于约束优化的改进的SVA算法。通过严格约束滤波器的单调性和有效点的选取, 有效解决了主瓣能量降低的问题, 可以在有效抑制旁瓣的同时保留图像的细节信息, 有利于对图像目标进一步的检测与识别。     

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。     

相控阵-MIMO雷达的相位编码信号设计方法

具有良好性能的正交编码信号是相控阵多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达获得优良性能的前提。为得到对接收端噪声容忍度更高的编码信号,利用改进的离散粒子群优化（discrete particle swarm optimization, DPSO）算法,以接收端匹配滤波之后输出信号的性能为代价函数,将编码设计转化为约束优化问题,设计了可灵活编码的正交相位编码信号。新算法得到的编码信号有较低的自相关旁瓣和互相关干扰,在匹配滤波时其对噪声的抑制要好于已有算法,且能有效分离出多个目标。仿真结果验证了算法的有效性。