高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制方法

文章主要提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法．在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声的同时损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次详细地论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了此方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

基于贝叶斯估计的非平稳SAR图像自适应小波滤波

合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量、降低图像的可判读性。本文提出的滤波方法，将通用小波阈值滤波方法和基于图像局域统计特性的滤波方法相结合。针对非平稳SAR图像的不同区域采用不同的方法调整小波系数，具有自适应能力。分析了噪声在小波变换域中的分布和统计特性，用高斯混合模型来对其进行描述。采用期望最大似然(EM)算法迭代出小波系数的分布参数。最后用贝叶斯估计得出真实图像的小波系数。在仿真实验中，将该方法与经典的局域统计方法以及通用的小波阈值去噪方法进行了比较。结果表明，本文的方法能对非平稳SAR图像进行更有效的滤波。     

考虑小波数相关性的SAR图像去斑算法

SAR(合成孔径雷达)发射的相干信号之间会使图像产生相干斑点噪声,严重影响SAR图像的应用,需加以抑制。通过研究分析,一副图像小波分解之后的小波系数在幅度、符号之间具有强烈的相关性,由此提出了一种小波去斑算法,该算法考虑了小波系数幅度、小波系数符号之间的相关性。利用合成斑点噪声图像和实际SAR图像验证了该算法的有效性。结果表明:该算法在抑制SAR图像斑点噪声的同时,具有更好的边缘细节保持能力,提升了SAR图像后续应用效能。     

基于FPGA的增强Lee滤波算法设计与实现

增强Lee滤波算法能够较好地滤除影响SAR景象匹配性能的相干斑噪声,是一种非常有效的SAR图像预处理方法.为了提高图像处理算法在硬件上实现的实时性,本文根据FPGA编程特点,对增强Lee滤波计算过程进行优化,并利用硬件描述语言完成了增强Lee滤波在FPGA中的实现.实际工程应用表明,此种方法能够快速实现SAR图像相干斑...     

基于舰船目标的极化SAR改进滤波算法研究

针对传统极化白化滤波(PWF)算法在处理极化SAR数据时的缺陷,提出一种改进的方法,该方法利用边缘模板检测和Freem an散射特性分解等技术对存在结构特征区域的图像采取特殊处理,提高了存在结构特征区域图像的滤波性能。实验证明,改进方法具有更强的自适应性,可有效降低相干斑噪声,特别是在边缘区域,能更好地保持舰船目标的结构信息。     

基于幅度与梯度综合信息的SAR图像非线性扩散去噪方法

探讨SAR图像相干斑抑制的非线性扩散方程方法.以抑制SAR图像噪声,提高图像质量.通过分析SAR图像的幅度分布特性,建立基于SAR图像幅度信息的非线性扩散方程,使方程在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征.同时为避免噪声对图像中幅度分布的影响,在每一步迭代之前,采用基于梯度信息的非线性扩散方程对图像进行预处理,得到了一种基于图像幅度和梯度综合信息的非线性扩散去噪方法.计算结果表明,本文方法在整体上均具有较好的去噪效果,去噪后的图像较传统方法具有更高的等效视数和边缘保持指数,既能充分抑制背景区域的噪声,又能保护目标点,还很少出现虚假目标.     

一种基于多普勒谱AR建模的SAR图像纹斑噪声抑制技术

基于合成孔径雷达(SAR)成像与自回归(AR)模型的特点,提出了一种SAR图像纹斑噪声抑制技术.将SAR复值图像的多普勒谱表示成一定阶数的AR模型,根据合适的AR模型系数估算SAR强度或幅值图像可保持较高的分辨率.给出了方法的模型和步骤.实验结果表明:所获幅值图像的纹癍噪声抑制,以及边缘和纹理特征等细节保持都优于常用的基于SAR图像多普勒谱的纹斑噪声抑制--多视处理技术.     

SAR图像伪加性相干斑噪声统计特性

研究了SAR图像加性模型中伪加性相干斑噪声分量的统计特性。分析了SAR图像中真实信号分量和乘性相干斑噪声分量的统计特性;在此基础上结合Edgeworth展开式和以Mellin变换为基础的第二类型特征函数及其对数累积量详细推导了伪加性相干斑噪声概率密度函数的近似表达式;各信号分量的概率密度函数中的参数采用对数累积量方法进行估计。最后利用SAR实测数据仿真分析了伪加性相干斑噪声的统计特性。实验结果表明,乘性的相干斑噪声转换为加性噪声后,其统计特性非常接近于高斯分布。     

基于小波变换的阈值去噪技术研究

小波变换是一种新的时频联合分析方法,它在时域和频域都具有良好的局部化特性和多分辨率分析特性,能满足各种去噪要求,如低通、高通、随机噪声的去除,在信号去噪中小波变换得到了广泛的应用。本文阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理,对阈值函数的选取以及阈值的确定等关键问题进行讨论。仿真实验结果表明,文章所采用的方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

用于提高SAR对比度度和分辨率的极化技术

在近十年中，合成孔径雷达系统（SAR）已成为遥感技术中的一个重要工具。它的重要性在于解决其它系统设计用于同样目的一些问题的不同方面，比如光学系统。SAR系统的主要特征之一是：它是“全天侯”系统，即，该系统几乎不受气侯条件（云、雨等）的影响。SAR系统能在白天和黑夜中进行成像。这些性能使SAR系统能在全天侯获取信息和图像，而且几乎所有资料或图像都可采用。然而，采用光学系统时，仅有10%的图像不受气候条件的影响。SAR系统在获取回波信号的幅度和相位信息时，是一个相参系统。然而，SAR系统的这种相参性也同时引起了SAR系统的一个主要问题：相干斑点噪声。这种噪声在信号的幅度和相位上都会出现，但具有不同的特征。有很多技术都试图消除数据中的斑点噪声，但这些技术主要应用在幅度信息中。也有一些技术试图从相位中消除斑点噪声。从幅度或相位中消除斑点噪声的技术略有不同：对于幅度而言，数据中斑点噪声的主要特征遵循乘性模型^[1]，那么这类技术必须与之适应。从幅度中消除相干斑点的技术可分为多视和空间滤波技术^[1]。在这一种情况下，把获得的相同空间的不相关数据进行平均处理。在第二种情况下，在同样的图像上求平均数。这些技术虽然能消除相干斑点，但它们也存在损失分辨率的问题。应用在相位上的去相干斑点技术与应用在幅度上的去相干斑点技术相比，结果要差一些。某些技术在极化通道之间进行综合，得出一幅图像，但这样做必须会推动极化信息^[2]。在其它情况中可用极化分集的思想来恢复强度信息^[3]。还有些技术则于对极化通道的实部和虚部进行处理来进行相干斑点抑制^[4]。本文介绍了一种从相位和幅度中消除相干斑点的新方法。这种方法的优点在于用几乎同样的方式来处理相位和幅度中的斑点噪声。     

基于SURE准则的参数自适应InSAR相位非局部滤波

干涉相位滤波是干涉合成孔径雷达(InSAR)处理中的关键步骤,然而传统滤波方法难以兼顾噪声抑制和细节保持的效果,故提出了一种改进的非局部滤波器。滤波参数由Stein无偏风险估计(SURE)准则自适应地选择,在有效降低InSAR相位噪声的同时,保留干涉条纹细节和城市建筑的边缘。通过在仿真数据和TanDEM-X实测数据上分别进行实验,并与传统滤波方法对比分析,验证所提出方法的有效性。     

基于平移不变量的激光陀螺信号快速滤波方法

为提高激光陀螺的测量精度,提出了一种平移不变量小波快速滤波方法。对信号作循环平移,进行软(硬)阈值小波消噪处理再作逆平移,通过多次“平移——滤波——逆平移”过程,最后平均所获结果,有效消除软阈值小波滤波中的伪吉布斯现象。讨论了算法中平移量对滤波效果和计算复杂度的影响。用Allan方差法对一组激光陀螺实测零漂信号的不同方法滤波效果分析结果表明,该滤波法能在不影响滤波效果的前提下较大幅度减少计算量。     

图像压缩感知的自适应方向提升稀疏表示及重构算法

为了克服传统的压缩感知重构中正交小波方向选择性差的局限性,针对图像信号方向性决定了需要在不同纹理区域选择滤波器以使变换后信号能量更加稀疏,提出一种基于自适应方向提升稀疏表示的重构方法。重构时,在每次迭代更新后,根据图像信号的纹理特征选择不同强度方向和信号光滑度的小波基,使得变换后信号能量分布更加集中,并利用小波域阈值处理方法解决信号的重构噪声问题。实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节。     

多特征实优化PolSAR图像舰船目标增强方法

极化合成孔径雷达(PolSAR)数据蕴含了丰富的极化信息,已被广泛应用到海上舰船检测中。针对检测过程中存在的相干斑模糊、甚至淹没目标问题,采用多个特征通过实优化,提出了一种新的PolSAR图像舰船增强方法。在大量实验基础上,该方法首先选择了效果较好的极化白化滤波、极化熵与Pauli分解中舰船成分作为参与优化的元素,然后利用实优化融合来提取最优目标增强特征图,最后通过Radarsat-2全极化数据进行了验证。实验结果表明,该算法能有效抑制相干斑,同时增强海上舰船目标。     

一种自适应各向异性的SAR图像去噪算法

为了在抑制噪声时尽可能保留图像边缘信息,提出一种自适应各向异性SAR图像去噪算法。该方法设计一组具有不同尺度和方向的滤波器模板,针对不同图像边缘的局部特征计算出滤波器的尺度和方向,选择最优匹配的各向异性滤波器,从而可以在抑制噪声的同时很好地保留边缘。仿真实验表明,提出的自适应各向异性SAR图像去噪算法具有很强的噪声抑制和边缘保持能力,并且具有较高的实效性。     

基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

为了充分降低高光谱图像中的噪声以获得高精度的分类结果,本文结合小波阈值降噪(WTD)和经验模态分解(EMD)的优点,提出了一种基于小波阈值降噪-经验模态分解的高精度支持向量机(SVM)高光谱图像分类算法(WTD-EMD-SVM)。首先对高光谱图像进行小波阈值降噪,除去高光谱数据中的高频噪声;然后再对高光谱图像进行EMD,获得含有高光谱数据本质特征的内固模态函数(IMF)和含有低频噪声的残差;最后采用内固模态函数重构高光谱图像,并对高光谱图像进行SVM分类。将其应用到AVIRIS数据92AV3C,仿真结果表明该算法不仅提高了高光谱图像分类精度,同时可减少支持向量数目,以提高高光谱图像分类速度。     

基于边缘信息的SAR与可见光景像匹配算法

SAR(合成孔径雷达 )与可见光图像由于成像机理的不同 ,直接进行基于图像灰度信息的匹配定位很难达到实际应用的要求。边缘是图像最基本的特征之一 ,文中提出一种基于边缘信息的 SAR与可见光景象匹配算法。该算法针对 SAR与可见光图像的特点 ,利用小波变换结合模糊中值加权滤波 ,取得有效的边缘信息 ,利用图像的边缘特征结合相关峰值特性分析的后处理方法进行匹配 ,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量。实验证明本算法匹配精度高 ,稳定性好     

基于Sigma方法的SAR图像斑点噪声滤波器

文章基于传统Sigma滤波器,提出了一种新的SAR图像滤波方法。首先,分析指出传统Sigma滤波器处理复合噪声和保持弱边缘的能力较弱的缺点。然后,改进Sigma滤波器的δ-条件,使之更加适应复合噪声分布条件下的SAR图像滤波。提出了灰度中心偏移的Sigma滤波（GCOSF）,增强Sigma滤波器保持弱边缘的能力。在GC...     

基于FPGA的SAR图像Lee滤波器算法实现

在以SAR图像为基础的导弹末制导系统中,对图像匹配的速度要求很高,如果用软件实现去除图像相干斑的Lee滤波算法,处理时间相对较长,失去了其实际应用的价值.为解决这一问题,可以利用FPGA来实现Lee滤波算法,针对算法中运算消耗时间较多的开方运算、指数运算,建立高效的算法模型,本文实现了开方运算仅需要2个迭代周期、指数运...     

基于形态学的小波变换图像去噪方法研究

数学形态学和小波变换在信号处理领域应用广泛,论文提出基于数学形态学的小波自适应算法进行图像去噪处理,通过实验证明该算法不仅可以对图像进行有效的去噪处理,而且能很好地保留原图像的细节特征,避免了常规算法的缺点,效果良好。