基于典型散射差异指数的PolSAR图像Lee滤波

为提高滤波后极化合成孔径雷达图像的边缘清晰度和保持目标的极化特性,提出了基于典型散射差异指数(typical scattering difference index, TSDI)的PolSAR图像Lee滤波算法。算法根据滤波像素和邻域像素之间的TSDI,采用自适应阈值法筛选出滤波像素的同质像素,然后用同质像素进行Lee滤波。针对筛选阈值,首先利用Parzen窗估计同质区域TSDI概率分布,然后根据估计结果计算阈值。用美国AIRSAR系统和UAVSAR系统采集的极化数据进行实验。实验结果表明该算法相对于精致Lee滤波算法相干斑抑制更加彻底,同时图像边缘清晰度和目标极化特性保持更完好。     

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。     

基于噪声边界检测的规则函数脉冲噪声滤波器

针对随机值脉冲噪声,提出了噪声边界检测的规则函数滤波方法。该方法由噪声检测器与图像滤波器两部分构成。在噪声检测部分,由像素二阶差对各个子窗口像素进行像素边界值检测,进而对所有子窗口边界值进行全局统计确定图像噪声像素边界,并利用同类像素个数对噪声边界内的像素进行纠正以降低错检率。针对噪声像素,利用图像规则函数和噪声像素限制条件来构造规则函数滤波器。将所提出的方法应用于噪声像素检测与滤波,并与其他算法对比,实验结果表明,该方法能够同时保证低漏检率和错检率;在滤波方面,该方法所得到的修复图像具有更高的峰值信噪比和视觉效果。     

PolSAR图像的改进非局部均值滤波算法

为了在抑制相干斑的同时更好地保留地物目标的极化散射信息和结构信息,提出了一种基于变异系数(coefficient of variance,C.V)的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像自适应非局部均值滤波算法。该算法结合图像子块的统计特性和目标点的极化散射特性筛选同质像素,然后引入C.V自适应选取平滑系数来计算滤波所用的权重,最后对同质像素进行非局部均值滤波。用不同系统采集的PolSAR数据进行的实验结果表明,与精致LEE滤波、NL-Pretest滤波以及最新的滤波方法相比,本文算法不仅能够有效抑制相干斑噪声,而且图像的边缘和极化散射特性也得到了更好地保持。     

基于同质性分割的图像滤波方法研究

针对图像中存在的噪声,在同质性分割基础上提出了一种新的图像滤波方法.该方法首先利用形态学算子描述图像的不连续性,重新定义同质性,提高了图像的抗噪性.然后利用统计得到的同质直方图,并通过峰值寻找算法得到波峰、波谷,进而对图像进行分割.最后计算不同子区域的灰度均值,对满足条件的子区域进行合并得到滤波图像.实验结果表明,与其它滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时更好地保留了图像的细节和边缘信息,而且对含有不同噪声密度的图像均能得到较好的滤波效果.     

改进小波空域相关滤波的脉冲星微弱信号降噪

脉冲星信号具有极低信噪比,传统降噪算法难以在抑制噪声的同时保留微脉冲等细节信息。为此,提出一种基于改进小波空域相关滤波的脉冲星极弱信号降噪算法。从小波阈值和空域相关算法在极弱信号降噪中的缺陷出发,以保留细节信息和提高信噪比为目标,结合脉冲星辐射信号的严格周期性、相邻周期间的相关性、极低信噪比和窗口辐射等特性,改进了小波空域相关滤波算法。采用Parks射电天文台和罗希（Rossi）X射线时变探测器的脉冲星观测数据进行实验。结果表明,改进小波空域相关滤波算法可以保留更多微脉冲等细节信息,在提高信号的信噪比方面优于现有算法。     

区域自适应中值滤波器

传统的基于噪声检测的中值滤波算法，对于检测出的噪声点往往采用相同的滤波处理方法，而忽视了噪声点自身特性的差异，限制了其滤波性能的进一步提高。针对这一问题，提出了一种区域自适应中值滤波器，算法在噪声检测的基础上，应用改进的区域判别方法实现对噪声点所属区域的判别，进而根据其所属区域的不同有针对性的选取滤波处理方法．仿真研究表明，该滤波器算法在有效抑制噪声的同时，获得了更强的边缘细节保护能力，较之传统方法具有更为出色的滤波性能。     

结合运动补偿的球体双边滤波视频降噪算法

提出一种结合了运动补偿的球体双边滤波（motion compensated sphere bilateral filtering, MCSBF）视频图像降噪算法。在受噪视频图像中,首先利用视频序列中的当前帧和前后多帧图像,通过运动补偿得到当前帧的参考帧。在当前帧和参考帧构成的三维空间中,构建滤波窗为球体的双边滤波器,对当前帧像素进行三维双边滤波、实现降噪。算法能够充分利用视频图像中的空时相关性,在保持视频图像细节的同时、有效地去除噪声。实验结果表明,在提升受噪视频图像主观视觉质量和峰值信噪比（peak signal noise ratio, PSNR）等方面,算法优于空时联合滤波（spatial temporal joint filtering scheme, JNT）、空时转换滤波（spatial temporal varying filter, STVF）、多假设运动补偿滤波（multi-hypothesis motion compensated filter, MHMCF）等经典视频图像降噪算法。     

优化视觉特性型多波段SAR图像像素级融合方法

针对多波段合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像数据特征,提出了一种优化视觉特性型像素级融合方法.该方法基于优化图像的视觉特性以及像素级融合的要求,利用小波变换对各波段SAR图像相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起.仿真实验证明,该算法可形成比单波段图像细节信息更为丰富、目测更为直观、统计特性更优的融合图像.     

基于方向小波的差值滤波图像去噪算法

针对利用方向小波的多方向框架分割图像时形成的像素序列长度的不同,提出一种新的基于方向小波的差值滤波图像去噪算法.该算法根据白噪声分布规则,将像素序列分成两组,分别采用不同的阈值萎缩方法,并将所产生的方向子图像进一步的作差值滤波处理,最后对所有子图像进行线性平均.对含不同程度高斯白噪声的图像去噪仿真实验表明,与其他小波阈值去噪方法相比,该算法能更有效的去除噪声和保持图像纹理细节,信噪比提高1～3dB.     

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。     

An Algorithm for Ship Wake Detection from the SAR Images Using the Radon Transform and Morphological Image Processing

1. INTRoDUCTIONGreat advance in SAR imaging technology has promoted the imag6 data study from ajl-weather space--borneobserwtions. lt has become known that a moving ship may generate surface perturbation to form srvcalled V-shaPed Kelvin arms and turbulence wakes, which can be sensed from SAR obserwtions. Bright or dark streaksof radar echo (backscattering) in SAR image can be identified as a detection of a moving ship. IIiformationabout the ship location, moving direction, and even i…     

基于位置关系约束的SAR图像与光学图像匹配

SAR图像与光学图像有较大差异,为实现SAR图像与光学图像的匹配,提出了一种新的多子区SAR景象匹配算法。算法依据SAR图像噪声特性,提出了用于SAR图像边缘提取的基于小波包变换的改进断面检测法。匹配中将实时图分为多个子区,由子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,用各子区位置分布关系约束匹配结果。匹配搜索策略为基于提升小波的金字塔分层搜索。用SPOT-5卫星光学基准图进行了大样本实验,实验结果表明了该方法是一种有效的图像匹配方法,具有鲁棒性,并且与中心点匹配方法相比,能为飞行器定位提供更多有效信息。     

基于灰度分布模型的声呐图像目标检测算法

针对声呐图像目标检测问题,提出了一种基于声呐灰度图像像素点的灰度分布模型的目标检测快速算法。该算法利用图像中各像素点处滑动窗内像素点的灰度分布模型的参数和拟合误差为特征量,构造声呐图像的特征图,并采用自适应阈值算法进行目标特征区域检测处理。最后将该算法的检测结果同分形特征以及扩展分形特征检测结果进行了比较分析。仿真结果表明该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景中演示等自然景物的影响,实现人造目标的准确提取。     

适于大斜视角星载SAR系统的改进距离┐多普勒算法

分析了当天线斜视角增大时,导致传统距离－多普勒成像算法性能下降的主要误差来源。提出了一种适合大斜视角星载ＳＡＲ系统的改进距离－多普勒算法,并给出了处理仿真点目标数据得到图像质量的比较。结果表明,在大斜视角情况下,改进算法的性能远大于传统的距离－多普勒成像算法。     

UWB SAR叶簇遮蔽目标检测中的ROI提取方法

针对SAR(synthetic aperture radar)ATR(auto target recognition)算法中的ROI(region of interest)提取通常由一个CFAR(constant false alarm rate)检测器和聚类算法来完成,该方法在高波段SAR目标检测中具有优良的性能,而在UWB SAR(ultra-wide band synthetic aperture radar)叶簇遮蔽目标检测中效果不佳。提出了一种适于叶簇遮蔽目标检测的ROI提取方法,该方法由小滑窗中值滤波、低门限CFAR检测、形态学操作和聚类算法四部分组成,能够在叶簇遮蔽目标检测中很好地完成ROI提取,基于实际UWB SAR图像的ROI提取结果验证了该方法的有效性。     

基于结构的SAR图像配准

由于SAR图像中相干斑的存在，使得已有用于光学遥感图像自动配准的算法往往无法直接应用。基于人工通过地物结构推毫匹配关系进行配准的想法。提出了一种基于结构的SAR图像自动配准算法，该算法首先通过检测出的点目标构造“虚拟结构”，然后再综合新提出的“虚拟结构”不变量及结构区域不变矩作为相似测度完成匹配检测，最后用LMS算法估计出变换参数从而实现SAR图像的自动配准。实验结果表明，该算法不仅能够有效实现SAR图像的自动配准，而且能有效避免SAR图像中相干斑对配准过程中特征检测和匹配造成的影响。     

SAR/INS/TAN组合导航系统中的滤波算法研究

多传感器组合是提高导航系统定位精度和增强系统容错性的有效手段。在分析惯性导航系统(INS)、合成孔径雷达(SAR)和地形辅助导航系统(TAN)各自特点的基础上,提出了SAR/INS/TAN组合导航系统的组合滤波方案并建立了相应的组合导航系统数学模型。同时,针对图像匹配和TAN所固有的非等间隔量测输出滞后的特点,研究了一种多传感器信息融合的卡尔曼滤波算法,以有效解决此类非等间隔量测滞后的问题。仿真分析可见,该组合滤波算法能大大提高导航精度,是一种行之有效的方法。     

基于积分图像的快速ACCA-CFAR SAR图像目标检测算法

提出一种新的基于自动索引的单元平均恒虚警概率目标检测算法。首先采用具有较强模型兼容性的G0分布对杂波统计特性进行建模;通过基于G0分布的全局阈值预分割算法生成目标索引矩阵,以去除干扰目标像素,提高恒虚警概率算子对复杂场景的适用性;采用一种基于积分图像的快速策略,大大降低了算法的运行时间,使得算法的计算时间复杂度与滑动窗口的尺寸无关;最后,通过计数滤波和形态学处理得到精确的目标检测结果。所提算法既具有自适应性,又比现有同类算法的运算速度大大提高,通过TerraSAR-X图像实验结果证明了该方法的有效性和工程实用价值。