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.     

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。     

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 .     

单通道SAR的动目标检测

提出了一种基于单通道合成孔径雷达(SAR)进行动目标检测的新方法。该方法在详细分析SAR对动目标的回波模型的基础上,给出了进行子孔径成像、地杂波对消、相干斑抑制、动目标检测的原理和实现方法。文中首先建立了SAR的回波的数学模型,分析了动目标回波和地杂波的不同特征。在对回波做子孔径成像之后,为了抑制相干斑,对两路子孔径信号分别做平滑处理。然后进行杂波对消,通过对杂波对消后的残差图像做恒虚警处理检测出运动目标。计算机仿真结果验证了其有效性。     

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。     

广义信号子空间拟合角度-极化联合估计

针对相干信号波达方向(DOA)和极化参数的同时估计问题,提出了适用于任意结构极化敏感阵列和完全/部分极化信号源的广义信号子空间拟合方法.该方法利用空间相位矩阵和信号极化矢量之间的线性关系,借助信号子空间旋转矩阵的适当分离实现了角度和极化参数的解耦,使得DOA估计和极化参数估计可分别通过唯角度和唯极化搜索获得.与传统子阵平滑信号解相干方法不同,广义信号子空间拟合方法对阵列结构无特殊要求,且不存在孔径损失问题.仿真结果表明,广义信号子空间拟合方法在低信噪比和短快拍数条件下性能均要优于空间平滑和极化平滑两种传统方法.     

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。     

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.     

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。     

张量扩散滤波在极化SAR图像降噪中的应用

为完成对全极化SAR图像相干斑噪声的有效抑制,引入了张量扩散模型。分析并引入了规范化的张量扩散模型,并对扩散张量的设计进行了分析。结合全极化SAR图像数据的格式,对扩散方程进行了改造,提出了适用于协方差矩阵数据格式的滤波方程,并给出了算法的实施步骤。对AIRSAR数据集中的样本图像Flevoland进行了定性的、定量的实验,实验结果表明,新的算法能够有效的提高等效视数并保持图像的空间分辨率和SAR数据的极化属性。     

基于能量谱函数相关系数的极化SAR数据滤波方法研究

有效的极化SAR相干斑滤波器需要在抑制噪声的同时避免图像细节信息的模糊。然而固定大小窗口的滤波器很难做到两方面都好的效果。由于极化总功率(Span)图像可以有效地反映地物极化散射特征的变化,提出根据Span图像局部能量谱函数的相关系数值自适应地选择窗口大小,能够在均质地区选择较大窗口而在异质地区选择较小窗口,再利用方向窗选择像素进行最小均方误差(MMSE)滤波。实验结果表明,该方法能在滤除噪声的同时,有效地保持对地物细节的分辨能力,为极化SAR数据的后期处理和应用打下基础。     

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.     

斜投影算子及其在信号极化滤波中的应用

以斜投影理论为基础,给出了存在多个干扰子空间的斜投影算子计算方法,并且将斜投影算子与极化滤波相结合,提出了基于斜投影算子的极化滤波方法,该方法在完全抑制干扰的同时对目标信号不造成任何损失.     

基于GLCM和小波特征的SAR海冰分类

为了减少相干斑噪声对合成孔径雷达(SAR)海冰分类结果的影响,综合灰度共生矩阵(GLCM)和小波特征,提出了融合空间域和频域的纹理特征的SAR海冰分类方法,利用航天飞机成像雷达3号(SIR-C)探测数据,开展了SAR海冰分类研究。结果表明,该分类方法能在保留图像边缘细节信息的基础上,提取小波特征,减少噪声影响,解决了灰度共生矩阵方法无法克服的斑点状分类不准确问题,提高了分类精度。     

基于SAR图像滤波的小波模糊聚类算法

针对合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波模糊聚类算法的去噪方法.该方法把信号和噪声的小波系数的分割看为一个两类模式分类问题.通过将小波系数幅值和高频子图像中的边缘信息作为聚类特征进行噪声系数分离,实现了精确分离小波系数,滤除相干斑噪声的目的.该算法不需要选择阈值和了解噪声的先验知识,有较强的数据自组织能力.实验结果表明,二维聚类滤波的信噪比提高了近8%,图像显示效果也得到了明显改善.     

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。     

基于稀疏分解和预滤波处理的机载SAR图像超分辨率重建

提升图像分辨率一直是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像处理的一个重要方向。该文对低分辨率SAR图像受相干斑噪声影响导致超分辨率重建性能下降的问题进行了研究,提出了一种基于字典稀疏表示和预滤波的超分辨率重建流程。对低分辨率雷达图像的稀疏表示可以实现图像不同结构成分信息的分解,然后采用复数神经网络实现模糊核的校正以及预滤波,从而提升图像质量以及低分辨率SAR图像与超分辨率网络的匹配程度。通过上述处理流程可以避免更改网络训练设置的复杂操作,达到改善重建图像的性能,同时抑制了超分辨率网络对相干斑噪声的放大。实验验证表明,加入低分辨率SAR图像的预滤波处理步骤后,超分辨率网络的重构结果在视觉效果及客观指标上都获得了明显提升。     

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。